A capability de Data Modelling & Insights desempenha um papel vital na organização ao desenvolver modelos de dados representativos e ao extrair insights valiosos dos dados corporativos.

Para gerenciar eficazmente essa capability, é fundamental acompanhar os Indicadores-Chave de Desempenho (KPIs) adequados.

No contexto do CIO Codex Capability Framework, uma lista dos principais KPIs usuais para Data Modelling & Insights:

· Taxa de Precisão de Modelos de Dados (Data Model Accuracy Rate): Avalia a precisão dos modelos de dados desenvolvidos em relação à estrutura real das informações organizacionais.

· Tempo Médio para Desenvolver Modelos (Average Model Development Time): Calcula o tempo médio necessário para criar e validar modelos de dados.

· Quantidade de Insights Gerados (Insights Generated Count): Contabiliza o número de insights valiosos extraídos dos dados corporativos.

· Taxa de Conformidade com Padrões de Modelagem (Modelling Standards Compliance Rate): Mede o grau de conformidade dos modelos de dados com os padrões estabelecidos pela organização.

· Taxa de Uso de Modelos (Model Usage Rate): Avalia a adoção e o uso dos modelos de dados pela equipe e partes interessadas.

· Tempo Médio de Resposta a Solicitações de Insights (Average Insight Request Response Time): Calcula o tempo médio necessário para atender às solicitações de insights.

· Quantidade de Modelos Reutilizados (Models Reused Count): Contabiliza a quantidade de modelos de dados que são reutilizados em diferentes projetos.

· Taxa de Conformidade com Práticas de Análise de Dados (Data Analysis Practices Compliance Rate): Mede a aderência às melhores práticas na análise de dados.

· Quantidade de Tomadas de Decisão Baseadas em Dados (Data-Driven Decision Count): Contabiliza o número de decisões estratégicas que são informadas por insights derivados da modelagem de dados.

· Taxa de Satisfação das Partes Interessadas (Stakeholder Satisfaction Rate): Avalia a satisfação das partes interessadas com relação à qualidade dos insights e modelos de dados fornecidos.

· Quantidade de Novos Insights Identificados (New Insights Identified Count): Contabiliza a quantidade de novos insights descobertos ao longo do tempo.

· Taxa de Alinhamento com Objetivos Estratégicos (Strategic Alignment Rate): Mede o grau de alinhamento dos modelos de dados e insights com os objetivos estratégicos da organização.

· Quantidade de Erros de Modelagem Detectados (Modelling Errors Detected Count): Contabiliza a quantidade de erros ou inconsistências identificados nos modelos de dados.

· Taxa de Contribuição para Inovação (Innovation Contribution Rate): Avalia o impacto da modelagem de dados na promoção da inovação dentro da organização.

· Tempo Médio para Atualizar Modelos (Average Model Update Time): Calcula o tempo médio necessário para atualizar e manter os modelos de dados em conformidade com as mudanças nos dados organizacionais.

Esses KPIs desempenham um papel crítico na gestão da capability de Data Modelling & Insights, permitindo que a organização acompanhe a eficácia na criação de modelos de dados, a geração de insights e o impacto na tomada de decisões estratégicas.

O monitoramento constante desses indicadores é essencial para a eficiência operacional, a inovação e a manutenção da vantagem competitiva da organização.