Ao avaliar a maturidade de Data Products dentro da camada Organizational, é essencial estabelecer critérios que representem diferentes níveis de maturidade, inspirados na estrutura do CMMI.

Aqui estão cinco critérios para cada um dos cinco níveis de maturidade: Inexistente, Inicial, Definido, Gerenciado e Otimizado no contexto de Data Products:

Nível de Maturidade: Inexistente

·         Falta de Estratégia de Dados: A organização não possui uma estratégia formal para o desenvolvimento e uso de Data Products.

·         Ausência de Governança de Dados: Não há processos estabelecidos para gerenciar a qualidade, privacidade e conformidade dos dados usados em Data Products.

·         Uso Manual de Dados: Os Data Products são desenvolvidos e mantidos manualmente, sem automação de processos.

·         Falta de Métricas de Desempenho: Não existem métricas ou KPIs para medir a eficácia ou o valor dos Data Products.

·         Pouca Integração de Dados: A integração de dados entre diferentes sistemas e fontes é praticamente inexistente.

Nível de Maturidade: Inicial

·         Conscientização sobre Data Products: A organização reconhece a importância dos Data Products, mas não há um compromisso formal com sua implementação.

·         Experimentação com Data Products: Iniciativas de Data Products estão em estágios iniciais de experimentação e prototipagem.

·         Equipe Designada: Uma equipe pequena ou indivíduo foi designado para explorar e desenvolver Data Products.

·         Coleta de Dados Inicial: A organização começou a coletar dados relevantes, mas ainda não os utiliza efetivamente para criar Data Products.

·         Falta de Padronização: Não há padrões ou melhores práticas definidos para o desenvolvimento de Data Products.

Nível de Maturidade: Definido

·         Estratégia de Data Products: A organização definiu uma estratégia clara para o desenvolvimento e implantação de Data Products.

·         Governança de Dados Estabelecida: Processos e políticas formais de governança de dados estão em vigor para garantir a qualidade e conformidade dos dados.

·         Equipe de Desenvolvimento: Uma equipe dedicada é responsável pelo desenvolvimento e manutenção de Data Products.

·         Coleta e Integração de Dados: A coleta e integração de dados são realizadas de maneira consistente e eficiente.

·         Métricas de Desempenho Definidas: KPIs e métricas foram estabelecidos para medir o desempenho e o valor dos Data Products.

Nível de Maturidade: Gerenciado

·         Otimização de Processos: A organização otimiza continuamente os processos de desenvolvimento e operação de Data Products.

·         Monitoramento em Tempo Real: Os Data Products são monitorados em tempo real para garantir desempenho e disponibilidade.

·         Melhorias Contínuas: A organização implementa melhorias contínuas com base no feedback dos usuários e análise de dados.

·         Segurança e Privacidade de Dados: Políticas robustas de segurança e privacidade de dados são mantidas.

·         Integração com a Estratégia Organizacional: Os Data Products estão alinhados com a estratégia global da organização e contribuem significativamente para os objetivos organizacionais.

Nível de Maturidade: Otimizado

·         Inovação em Data Products: A organização busca ativamente a inovação na criação e uso de Data Products para ganhos competitivos.

·         Machine Learning e IA Avançados: Técnicas avançadas de aprendizado de máquina e inteligência artificial são aplicadas para melhorar a eficácia dos Data Products.

·         Análise Preditiva e Prescritiva: Os Data Products incluem análises preditivas e prescritivas para tomar decisões proativas.

·         Alinhamento Estratégico Total: Os Data Products são totalmente alinhados com a estratégia global da organização e impulsionam a tomada de decisões estratégicas.

·         Melhoria Contínua em Grande Escala: A melhoria contínua é uma parte integrante da cultura organizacional, afetando todos os aspectos do desenvolvimento e uso de Data Products.

Esses critérios fornecem uma estrutura para avaliar a maturidade da implementação de Data Products dentro da camada Organizational, seguindo uma abordagem inspirada no CMMI.

À medida que a organização progride através desses níveis, ela pode aprimorar sua capacidade de aproveitar ao máximo seus Data Products e impulsionar seus objetivos estratégicos.