{"id":67250,"date":"2022-06-08T14:49:24","date_gmt":"2022-06-08T13:49:24","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&p=67250"},"modified":"2024-09-20T17:45:49","modified_gmt":"2024-09-20T16:45:49","slug":"data-maturity-climbing-the-scale-in-financial-institutions","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/blog\/data-maturity-climbing-the-scale-in-financial-institutions\/","title":{"rendered":"Maturidade do Data: Subindo na escala das institui\u00e7\u00f5es financeiras"},"content":{"rendered":"

Autor<\/h2><\/div>\"Image\"

Athena Sharma - Artefact<\/h3><\/div>

Diretor de Consultoria<\/p>\n

L\u00edder de servi\u00e7os financeiros globais<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

Autor<\/h2><\/div>\"Image\"

Chris Bannocks - QBE Insurance<\/h3><\/div>

Diretor do Grupo Data<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Athena Sharma, Diretora de Consultoria e L\u00edder Global de Servi\u00e7os Financeiros da Artefact, e Chris Bannocks, Diretor do Grupo Data da QBE Insurance, discutem a maturidade da data - o que \u00e9, o papel que desempenha nos neg\u00f3cios atualmente e por que \u00e9 um desafio espec\u00edfico para bancos, seguradoras, corretoras, cooperativas de cr\u00e9dito e outras empresas do setor de servi\u00e7os financeiros.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

O que queremos dizer quando falamos sobre a maturidade do data?<\/h2><\/div>

Em termos gerais, a maturidade do data mede o n\u00edvel de capacidade de uma organiza\u00e7\u00e3o de criar valor a partir de seu data. Para atingir um alto n\u00edvel de maturidade, o data deve estar profundamente incorporado em toda a organiza\u00e7\u00e3o e totalmente integrado a todas as suas decis\u00f5es e atividades. Ele \u00e9 um fator essencial para o sucesso da transforma\u00e7\u00e3o digital. Quanto maior o n\u00edvel de maturidade, mais vantagens competitivas a empresa ter\u00e1.<\/p>\n<\/div>

Para medir a maturidade do data, um modelo de maturidade \u00e9 usado para avaliar os v\u00e1rios recursos digitais e de data de uma empresa. \u201cH\u00e1 muitos modelos de maturidade diferentes dispon\u00edveis, mas todos eles usam um conjunto de perguntas para classificar o n\u00edvel de maturidade de uma empresa em muitas dimens\u00f5es diferentes\u201d, explica o senhor. Chris Bannocks<\/a>. \u201cIsso inclui os recursos - ou a maturidade - de uma empresa em sua arquitetura, pessoal, an\u00e1lise, \u00e9tica, privacidade e assim por diante. \u00c9 uma medida objetiva que pode ser fornecida por uma an\u00e1lise independente ou por uma autoavalia\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<\/div>

\u201cO resultado \u00e9 uma agrega\u00e7\u00e3o, portanto, as empresas devem decidir onde querem adquirir mais maturidade data e onde menos \u00e9 aceit\u00e1vel. O senhor n\u00e3o precisa estar no n\u00edvel mais alto em todas as dimens\u00f5es. O senhor deve se perguntar: \u2018Maturidade para qual finalidade?\u2019<\/div>\n<\/div>
diz Chris Bannocks.<\/div>\n<\/div>

Por que o vencimento do data \u00e9 especialmente importante para as institui\u00e7\u00f5es financeiras?<\/h2><\/div>

Como a regulamenta\u00e7\u00e3o \u00e9 uma quest\u00e3o crucial no mundo das finan\u00e7as, quanto maior o n\u00edvel de maturidade do data de um banco ou seguradora, maior a probabilidade de o data ser bem controlado, bem administrado, bem governado e seguro.<\/p>\n<\/div>

\u201cData como m\u00e9tricas de risco, declara\u00e7\u00f5es de clientes ou relat\u00f3rios financeiros podem ser considerados mais precisos como resultado da data maturidade nessas \u00e1reas\u201d, diz Chris Bannocks.<\/p>\n<\/div>

Mas a regulamenta\u00e7\u00e3o n\u00e3o \u00e9 o \u00fanico fator que impulsiona a maturidade do data. Uma institui\u00e7\u00e3o financeira (FI) madura no data pode aproveitar todo o espectro de solu\u00e7\u00f5es que o big analytics e a IA t\u00eam a oferecer, levando a uma melhor tomada de decis\u00f5es, a um neg\u00f3cio mais conectado e a uma maior vantagem competitiva. Por exemplo, uma seguradora mais data madura seria melhor no uso da IA para determinar o risco de seguro personalizado para cada cliente, o que levaria a pol\u00edticas mais bem adaptadas e benef\u00edcios comerciais significativos.<\/p>\n<\/div>

\u201cAproveitar a IA e as grandes an\u00e1lises data para a tomada de decis\u00f5es orientadas data, permitindo maior personaliza\u00e7\u00e3o e otimiza\u00e7\u00e3o de processos, \u00e9 um fator cr\u00edtico de sucesso para bancos e seguradoras. Mas superar os desafios de maturidade do data legado continua sendo o principal obst\u00e1culo\u201d.\u201d<\/div>\n<\/div>
diz Athena Sharma.<\/div>\n<\/div>

Qual \u00e9 a posi\u00e7\u00e3o atual das institui\u00e7\u00f5es financeiras na escala de maturidade do data?<\/h2><\/div>

Muitas institui\u00e7\u00f5es financeiras ainda abordam a maturidade do data como um jogo de soma zero - ou o senhor est\u00e1 maduro no data ou n\u00e3o est\u00e1. Em vez disso, a maturidade do data deve ser vista como um espectro, com graus variados de maturidade apropriados para diferentes partes do neg\u00f3cio, diz Athena. \u201cEssa vis\u00e3o segmentada da maturidade torna o desafio do data mais diger\u00edvel para as institui\u00e7\u00f5es financeiras, permitindo que elas visem primeiro as \u00e1reas priorit\u00e1rias e negociem a maturidade em \u00e1reas que podem n\u00e3o ser t\u00e3o importantes para o neg\u00f3cio ou que podem gerar um ROI menor.\u201d<\/p>\n

De acordo com Chris, em uma escala de maturidade data de 1 a 5, a maioria das institui\u00e7\u00f5es financeiras est\u00e1 entre 3 e 4. \u201cAs institui\u00e7\u00f5es financeiras fizeram grandes progressos porque t\u00eam trabalhado arduamente no espa\u00e7o de maturidade e capacidade por cerca de 15 anos. Mas se o senhor se aprofundar e analisar a qualidade, a arquitetura ou a \u00e9tica do data, ver\u00e1 n\u00edveis variados de maturidade de acordo com o setor.\u201d<\/p>\n<\/div>

Quais s\u00e3o os desafios que as institui\u00e7\u00f5es financeiras enfrentam na jornada de maturidade do data?<\/h2><\/div>

A complexidade e a idade da arquitetura e dos sistemas legados continuam sendo um dos principais desafios enfrentados pelas empresas de bancos e seguradoras. Dos 100 principais bancos do mundo, 92 ainda dependem do mainframe IBM para suas opera\u00e7\u00f5es. Usar um sistema desatualizado significa falta de agilidade e uma arquitetura que n\u00e3o \u00e9 capaz de lidar com cargas de trabalho crescentes, especialmente quando se trata de Big Data.<\/p>\n<\/div>

\u201cComo resultado desses desafios, as institui\u00e7\u00f5es financeiras precisam aumentar sua capacidade de processamento ou reconstruir a arquitetura existente, sendo que ambas s\u00e3o solu\u00e7\u00f5es que exigem muito esfor\u00e7o e tempo. Isso contrasta fortemente com as FinTechs \u00e1geis, que podem permanecer \u00e1geis e centradas no cliente desde o in\u00edcio\u201d.\u201d<\/div>\n<\/div>
diz Athena Sharma.<\/div>\n<\/div>

O segundo principal desafio est\u00e1 relacionado \u00e0s pessoas e \u00e0 complexidade organizacional. A mudan\u00e7a de comportamento e a ado\u00e7\u00e3o s\u00e3o dif\u00edceis de alcan\u00e7ar em todos os setores, n\u00e3o apenas nas institui\u00e7\u00f5es financeiras. Mas a complexidade organizacional das institui\u00e7\u00f5es financeiras torna mais dif\u00edcil promover a responsabilidade e a propriedade e proporcionar valor comercial.<\/p>\n

De acordo com Chris, \u201cpode ser mais f\u00e1cil para as pessoas dos grupos banc\u00e1rios e de seguros mudarem de comportamento, pois est\u00e3o acostumadas a ambientes regulamentados e podem adotar coisas como o data governance com mais facilidade do que as pessoas de outros setores. Mas o tamanho e a complexidade das pr\u00f3prias estruturas organizacionais podem apresentar demandas diferentes do ponto de vista da maturidade do data: um banco de varejo tem uma necessidade de maturidade diferente de um banco de investimento. A diferen\u00e7a pode ser pequena, mas exige que a resposta a cada projeto seja adaptada a cada caso em termos de valor comercial, n\u00e3o apenas de valor regulat\u00f3rio.\u201d<\/p>\n<\/div>

Que medidas as institui\u00e7\u00f5es financeiras podem tomar para se tornarem mais maduras?<\/h2><\/div>

A resposta geral \u00e9 acelerar o processo de an\u00e1lise. Aqui est\u00e3o algumas medidas que as institui\u00e7\u00f5es financeiras podem tomar para alcan\u00e7ar esse objetivo:<\/p>\n<\/div>

  • <\/i><\/span>
    \n

    Avaliar as bases: <\/b>As institui\u00e7\u00f5es financeiras devem come\u00e7ar com uma auditoria abrangente de seu data foundations, n\u00e3o apenas avaliando os recursos t\u00e9cnicos, mas tamb\u00e9m fazendo as perguntas comerciais certas. \u201cNa maioria dos casos, as bases existentes s\u00e3o suficientemente boas. Quando as institui\u00e7\u00f5es financeiras come\u00e7arem a adotar medidas de maturidade do data, elas melhorar\u00e3o gradativamente\u201d, diz Chris.<\/p>\n<\/div><\/li>

  • <\/i><\/span>
    \n

    Pilotar os casos de uso certos: <\/b>As institui\u00e7\u00f5es financeiras precisam adotar uma abordagem \u00e1gil em que \u201cmudam agindo agora, em vez de agir depois que a mudan\u00e7a ocorreu\u201d, diz Athena. Na pr\u00e1tica, isso significa selecionar casos de uso que abordem quest\u00f5es comerciais espec\u00edficas, delinear requisitos para viabilizar esses casos de uso e alterar os par\u00e2metros de maturidade do data de acordo com esses requisitos. Isso torna a mudan\u00e7a mais gerenci\u00e1vel e eficaz.<\/p>\n<\/div><\/li>

  • <\/i><\/span>
    \n

    Obter valor logo no in\u00edcio para manter o ritmo: <\/b>Um dos principais contratempos \u00e9 que os projetos de transforma\u00e7\u00e3o em larga escala perdem o \u00edmpeto com o passar do tempo e a realiza\u00e7\u00e3o do valor demora muito ou, \u00e0s vezes, nem chega a acontecer. Uma abordagem \u00e1gil orientada por casos de uso para a maturidade do data permite a realiza\u00e7\u00e3o antecipada do valor e, portanto, uma maior ades\u00e3o dos neg\u00f3cios.<\/p>\n<\/div><\/li>

  • <\/i><\/span>
    \n

    Manter as pessoas no centro das mudan\u00e7as: <\/b>De acordo com Chris, \u201ca maturidade do Data precisa incluir e compreender o componente humano, bem como o consumo e o uso do data dentro do modelo, e n\u00e3o apenas a maneira como o senhor o gerencia at\u00e9 o ponto final. Para obter valor real de um modelo de maturidade do data, todos esses componentes devem ser inclu\u00eddos.\u201d<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Athena Sharma, diretora e l\u00edder global de servi\u00e7os financeiros da Artefact, e Chris Bannocks, diretor de digita\u00e7\u00e3o do grupo (CDO) da QBE Insurance, discutem o vencimento do data.<\/p>","protected":false},"featured_media":62904,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[22035,21930],"blog-language":[2991],"class_list":["post-67250","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-data-ai-consulting","blog-category-finance","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/67250","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media\/62904"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=67250"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=67250"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=67250"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}