Develop Data Modelling Plans
Desenvolver planos de modelagem de dados é crucial para garantir que os dados da organização sejam representados de maneira precisa e eficiente.
Este processo envolve a definição de uma estratégia detalhada para a criação de modelos de dados que representam a estrutura de informações da organização, incluindo a identificação de entidades, atributos e relacionamentos entre dados.
Os planos de modelagem de dados devem considerar os requisitos de negócios, regulamentações, padrões da indústria e melhores práticas de modelagem de dados.
A elaboração desses planos inclui a consulta a várias partes interessadas, como departamentos de TI, unidades de negócios e equipes de compliance, para garantir que todas as necessidades e restrições sejam atendidas.
O resultado é um plano abrangente que guia a implementação e manutenção dos modelos de dados, assegurando consistência, precisão e utilidade das informações para suportar a tomada de decisões estratégicas.
· PDCA focus: Plan
· Periodicidade: Anual
| # | Nome da Atividade | Descrição | Inputs | Outputs | RACI | DARE |
| 1 | Assess Business Requirements | Avaliar os requisitos de negócios para a modelagem de dados, entendendo as necessidades de informação. | Requisitos de negócios, entrevistas | Relatório de requisitos | Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: IT Governance & Transformation; Informed: Architecture & Technology Visioning | Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: IT Governance & Transformation; Recommender: Architecture & Technology Visioning; Executer: Data, AI & New Technology |
| 2 | Define Data Modelling Strategy | Definir a estratégia de modelagem de dados, incluindo metodologias e ferramentas a serem utilizadas. | Relatório de requisitos | Estratégia de modelagem de dados | Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: Solution Engineering & Development; Informed: IT Governance & Transformation | Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: Solution Engineering & Development; Recommender: IT Governance & Transformation; Executer: Data, AI & New Technology |
| 3 | Develop Modelling Framework | Desenvolver o framework de modelagem, especificando os padrões e diretrizes para a criação dos modelos. | Estratégia de modelagem de dados | Framework de modelagem | Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: IT Infrastructure & Operation; Informed: Architecture & Technology Visioning | Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: IT Infrastructure & Operation; Recommender: Architecture & Technology Visioning; Executer: Data, AI & New Technology |
| 4 | Plan Data Collection | Planejar a coleta de dados necessária para suportar a modelagem de dados. | Framework de modelagem | Plano de coleta de dados | Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: Cybersecurity; Informed: Solution Engineering & Development | Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: Cybersecurity; Recommender: Solution Engineering & Development; Executer: Data, AI & New Technology |
| 5 | Review and Approve Plans | Revisar e aprovar os planos de modelagem de dados, garantindo que estejam alinhados com os objetivos estratégicos. | Plano de coleta de dados | Planos de modelagem aprovados | Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: IT Governance & Transformation; Informed: Architecture & Technology Visioning | Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: IT Governance & Transformation; Recommender: Architecture & Technology Visioning; Executer: Data, AI & New Technology |
Identify Data Insights Opportunities
Identificar oportunidades de insights de dados é um processo crítico para maximizar o valor dos dados organizacionais.
Este processo envolve a análise de fontes de dados existentes e potenciais para identificar áreas onde insights significativos podem ser obtidos.
A identificação dessas oportunidades requer uma compreensão profunda dos objetivos de negócios e das métricas de desempenho chave.
É necessário envolver várias partes interessadas, incluindo analistas de dados, gestores de negócios e especialistas em TI, para garantir que todas as perspectivas sejam consideradas.
O resultado é um conjunto de oportunidades de insights que podem informar decisões estratégicas, melhorar operações e fornecer vantagens competitivas.
Este processo inclui a revisão contínua das fontes de dados e a adaptação às mudanças nas necessidades de negócios e no ambiente de dados.
· PDCA focus: Plan
· Periodicidade: Trimestral
| # | Nome da Atividade | Descrição | Inputs | Outputs | RACI | DARE |
| 1 | Analyze Data Sources | Analisar as fontes de dados existentes e potenciais para identificar onde insights podem ser obtidos. | Fontes de dados, relatórios de desempenho | Relatório de análise de fontes | Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: IT Governance & Transformation; Informed: Architecture & Technology Visioning | Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: IT Governance & Transformation; Recommender: Architecture & Technology Visioning; Executer: Data, AI & New Technology |
| 2 | Identify Business Metrics | Identificar as métricas de desempenho chave que serão informadas pelos insights de dados. | Relatório de análise de fontes | Métricas de desempenho identificadas | Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: Solution Engineering & Development; Informed: IT Governance & Transformation | Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: Solution Engineering & Development; Recommender: IT Governance & Transformation; Executer: Data, AI & New Technology |
| 3 | Engage Stakeholders | Envolver as partes interessadas para obter insights sobre necessidades de negócios e oportunidades de dados. | Métricas de desempenho identificadas | Feedback das partes interessadas | Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: IT Infrastructure & Operation; Informed: Architecture & Technology Visioning | Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: IT Infrastructure & Operation; Recommender: Architecture & Technology Visioning; Executer: Data, AI & New Technology |
| 4 | Develop Insights Framework | Desenvolver um framework para a identificação e análise de oportunidades de insights de dados. | Feedback das partes interessadas | Framework de insights | Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: Cybersecurity; Informed: Solution Engineering & Development | Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: Cybersecurity; Recommender: Solution Engineering & Development; Executer: Data, AI & New Technology |
| 5 | Document Opportunities | Documentar as oportunidades de insights de dados identificadas, detalhando o impacto potencial. | Framework de insights | Documento de oportunidades | Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: IT Governance & Transformation; Informed: Architecture & Technology Visioning | Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: IT Governance & Transformation; Recommender: Architecture & Technology Visioning; Executer: Data, AI & New Technology |
Execute Data Modelling Projects
Executar projetos de modelagem de dados envolve a criação e implementação de modelos que representem com precisão a estrutura de informações da organização.
Este processo inclui a coleta e preparação de dados, a criação de modelos conceituais, lógicos e físicos, e a validação dos modelos para garantir sua precisão e utilidade.
A execução de projetos de modelagem de dados requer a colaboração entre analistas de dados, engenheiros de dados e outras partes interessadas para garantir que os modelos atendam às necessidades de negócios e técnicos.
Além disso, é fundamental utilizar ferramentas e metodologias adequadas para garantir que os modelos sejam escaláveis e mantidos com facilidade.
Este processo também envolve a documentação completa dos modelos e a capacitação das equipes para utilizá-los de maneira eficaz.
· PDCA focus: Do
· Periodicidade: Contínua
| # | Nome da Atividade | Descrição | Inputs | Outputs | RACI | DARE |
| 1 | Collect and Prepare Data | Coletar e preparar os dados necessários para a modelagem. | Fontes de dados, plano de coleta | Dados preparados | Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: IT Infrastructure & Operation; Informed: Solution Engineering & Development | Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: IT Infrastructure & Operation; Recommender: Solution Engineering & Development; Executer: Data, AI & New Technology |
| 2 | Develop Conceptual Models | Desenvolver modelos conceituais que representem a estrutura de informações em um nível alto. | Dados preparados | Modelos conceituais | Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: IT Governance & Transformation; Informed: Architecture & Technology Visioning | Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: IT Governance & Transformation; Recommender: Architecture & Technology Visioning; Executer: Data, AI & New Technology |
| 3 | Create Logical Models | Criar modelos lógicos detalhados que definam os atributos e relacionamentos dos dados. | Modelos conceituais | Modelos lógicos | Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: Solution Engineering & Development; Informed: IT Governance & Transformation | Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: Solution Engineering & Development; Recommender: IT Governance & Transformation; Executer: Data, AI & New Technology |
| 4 | Build Physical Models | Construir modelos físicos que especificam como os dados serão armazenados e gerenciados fisicamente. | Modelos lógicos | Modelos físicos | Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: IT Infrastructure & Operation; Informed: Architecture & Technology Visioning | Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: IT Infrastructure & Operation; Recommender: Architecture & Technology Visioning; Executer: Data, AI & New Technology |
| 5 | Validate and Refine Models | Validar e refinar os modelos para garantir que eles atendam aos requisitos de precisão e utilidade. | Modelos físicos | Modelos validados | Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: Cybersecurity; Informed: Solution Engineering & Development | Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: Cybersecurity; Recommender: Solution Engineering & Development; Executer: Data, AI & New Technology |
Evaluate Data Insights Outcomes
Avaliar continuamente os insights obtidos a partir dos dados é essencial para garantir que eles sejam precisos, relevantes e úteis para a organização.
Este processo envolve a revisão e análise dos insights gerados, verificando sua precisão e relevância em relação aos objetivos de negócios.
A avaliação contínua permite identificar quaisquer discrepâncias ou áreas de melhoria nos modelos de dados e nos processos de análise.
As atividades incluem a coleta de feedback das partes interessadas, a realização de análises comparativas e a documentação dos resultados.
O objetivo é assegurar que os insights estejam alinhados com as necessidades estratégicas e operacionais da organização, possibilitando ajustes e refinamentos conforme necessário.
· PDCA focus: Check
· Periodicidade: Contínua
| # | Nome da Atividade | Descrição | Inputs | Outputs | RACI | DARE |
| 1 | Collect Feedback on Insights | Coletar feedback das partes interessadas sobre a utilidade e precisão dos insights gerados. | Insights gerados, feedback | Relatório de feedback | Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: IT Governance & Transformation; Informed: Solution Engineering & Development | Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: IT Governance & Transformation; Recommender: Solution Engineering & Development; Executer: Data, AI & New Technology |
| 2 | Analyze Feedback | Analisar o feedback recebido para identificar áreas de melhoria e discrepâncias. | Relatório de feedback | Análise de feedback | Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: IT Infrastructure & Operation; Informed: Cybersecurity | Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: IT Infrastructure & Operation; Recommender: Cybersecurity; Executer: Data, AI & New Technology |
| 3 | Conduct Comparative Analysis | Realizar análises comparativas para avaliar a precisão e relevância dos insights gerados. | Análise de feedback, insights gerados | Relatório de análise comparativa | Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: Solution Engineering & Development; Informed: IT Governance & Transformation | Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: Solution Engineering & Development; Recommender: IT Governance & Transformation; Executer: Data, AI & New Technology |
| 4 | Document Evaluation Results | Documentar os resultados da avaliação, incluindo descobertas e recomendações de melhoria. | Relatório de análise comparativa | Relatório de avaliação documentado | Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: Cybersecurity; Informed: Architecture & Technology Visioning | Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: Cybersecurity; Recommender: Architecture & Technology Visioning; Executer: Data, AI & New Technology |
| 5 | Review and Refine Insights | Revisar e refinar os insights gerados com base na avaliação contínua e feedback recebido. | Relatório de avaliação documentado | Insights refinados | Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: IT Governance & Transformation; Informed: Solution Engineering & Development | Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: IT Governance & Transformation; Recommender: Solution Engineering & Development; Executer: Data, AI & New Technology |
Optimize Data Modelling Practices
Otimizar continuamente as práticas de modelagem de dados é vital para garantir que os modelos permaneçam precisos, eficientes e relevantes.
Este processo envolve a revisão regular das práticas de modelagem de dados, a incorporação de novas técnicas e ferramentas, e a adaptação às mudanças nas necessidades de negócios e no ambiente tecnológico.
As atividades incluem a análise de tendências de modelagem de dados, a implementação de melhorias baseadas em feedback e a capacitação contínua das equipes envolvidas.
A otimização das práticas de modelagem de dados assegura que a organização possa responder rapidamente a novas oportunidades e desafios, mantendo a qualidade e a utilidade dos modelos de dados.
· PDCA focus: Act
· Periodicidade: Anual
| # | Nome da Atividade | Descrição | Inputs | Outputs | RACI | DARE |
| 1 | Review Modelling Techniques | Revisar as técnicas de modelagem de dados utilizadas, identificando áreas de melhoria. | Práticas de modelagem atuais | Relatório de revisão técnica | Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: IT Governance & Transformation; Informed: Architecture & Technology Visioning | Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: IT Governance & Transformation; Recommender: Architecture & Technology Visioning; Executer: Data, AI & New Technology |
| 2 | Implement New Techniques | Implementar novas técnicas e ferramentas de modelagem de dados baseadas na revisão. | Relatório de revisão técnica | Técnicas e ferramentas implementadas | Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: Solution Engineering & Development; Informed: IT Infrastructure & Operation | Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: Solution Engineering & Development; Recommender: IT Infrastructure & Operation; Executer: Data, AI & New Technology |
| 3 | Train Teams on New Practices | Treinar as equipes nas novas práticas e ferramentas de modelagem de dados. | Técnicas e ferramentas implementadas | Equipe treinada | Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: IT Governance & Transformation; Informed: Cybersecurity | Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: IT Governance & Transformation; Recommender: Cybersecurity; Executer: Data, AI & New Technology |
| 4 | Monitor Implementation | Monitorar a implementação das novas práticas para garantir sua eficácia. | Equipe treinada | Relatório de monitoramento | Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: IT Infrastructure & Operation; Informed: Solution Engineering & Development | Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: IT Infrastructure & Operation; Recommender: Solution Engineering & Development; Executer: Data, AI & New Technology |
| 5 | Refine Practices | Refinar continuamente as práticas de modelagem de dados com base no feedback e nos resultados do monitoramento. | Relatório de monitoramento | Práticas refinadas | Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: IT Governance & Transformation; Informed: Architecture & Technology Visioning | Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: IT Governance & Transformation; Recommender: Architecture & Technology Visioning; Executer: Data, AI & New Technology |
