A capability Data Modelling & Insights, integrante da macro capability Data & Analytics e localizada na camada New Technology Exploration, é dedicada ao desenvolvimento de modelos de dados que representam eficientemente a estrutura de informações da organização e fornecem insights valiosos.

Essencial para transformar dados brutos em informações úteis que apoiam decisões estratégicas.

A seguir, é analisada a convergência desta capability em relação a um conjunto dez frameworks de mercado reconhecidos e bem estabelecidos em suas respectivas áreas de expertise:

COBIT

· Nível de Convergência: Alto

· Racional: O COBIT enfatiza a governança de informações e dados. Data Modelling & Insights alinha-se com seus princípios, especialmente na gestão de dados como um ativo estratégico.

ITIL

· Nível de Convergência: Médio

· Racional: ITIL, focado no gerenciamento de serviços de TI, aborda a gestão de dados no contexto de serviços, onde modelos de dados eficientes são benéficos, mas não o foco central.

SAFe

· Nível de Convergência: Médio

· Racional: SAFe incorpora análise de dados para tomada de decisões ágeis, porém, o foco principal não é especificamente em modelagem de dados.

PMI

· Nível de Convergência: Médio

· Racional: Embora o PMI se centre no gerenciamento de projetos, a modelagem de dados é crucial para análises preditivas e tomada de decisões em projetos.

CMMI

· Nível de Convergência: Médio

· Racional: CMMI foca na maturidade dos processos, incluindo a gestão de dados, mas sem um foco explícito em modelagem de dados para insights.

TOGAF

· Nível de Convergência: Alto

· Racional: TOGAF, como um framework de arquitetura empresarial, integra fortemente a modelagem de dados para desenhar a arquitetura da informação organizacional.

DevOps SRE

· Nível de Convergência: Médio

· Racional: Em DevOps SRE, modelos de dados eficientes apoiam a entrega contínua e a operação de sistemas, apesar de não serem o foco principal.

NIST

· Nível de Convergência: Médio

· Racional: O NIST, com seu foco em segurança e padrões, inclui a necessidade de dados bem modelados para segurança da informação, mas não especificamente para insights.

Six Sigma

· Nível de Convergência: Alto

· Racional: Six Sigma valoriza dados de alta qualidade para análise e melhoria de processos, alinhando-se diretamente com a modelagem de dados para insights.

Lean IT

· Nível de Convergência: Baixo

· Racional: Lean IT foca na eficiência operacional, onde a modelagem de dados pode contribuir, mas não é um componente central.

Em síntese, Data Modelling & Insights mostra alta convergência com frameworks que enfatizam a arquitetura de informações e a gestão de dados como ativos estratégicos, como COBIT e TOGAF.

Sua relevância é moderada em metodologias voltadas para a entrega ágil, gerenciamento de serviços e melhoria de processos, como ITIL, SAFe e CMMI.

Frameworks centrados em eficiência operacional e gerenciamento de projetos, como Lean IT e PMI, têm menor convergência direta.

Essa análise evidencia o papel crítico da modelagem de dados na obtenção de insights e na tomada de decisões informadas no ambiente de TI.