Imagine uma empresa que deseja impulsionar a tomada de decisões com base em dados, melhorar sua eficiência e se tornar mais competitiva. Parece um caminho óbvio — mas por onde começar? Assim como qualquer plano de crescimento, a jornada rumo à maturidade analítica precisa começar por autoconhecimento. 

Este artigo apresenta como uma avaliação da maturidade analítica permite às organizações identificar seu ponto de partida, priorizar investimentos e gerar resultados consistentes. A fotografia inicial — obtida com métodos como o CRISP-DM — é o que transforma boas intenções em projetos de dados eficazes. 

O Que é Maturidade Analítica? 

A maturidade analítica representa o nível de capacidade de uma organização em coletar, tratar e usar dados estrategicamente. Organizações mais maduras têm maior autonomia para tomar decisões baseadas em dados confiáveis, integrados e acessíveis em toda a empresa. 

Por que Começar com um Assessment? 

Antes de investir em novas plataformas, contratar especialistas ou desenvolver dashboards, é essencial avaliar a realidade atual da organização. Esse processo — normalmente chamado de assessment de dados — permite: 

• Diagnosticar gargalos e riscos; 

• Identificar oportunidades de melhoria rápida; 

• Definir prioridades e escopos reais para o projeto; 

• Aumentar a velocidade de retorno sobre os investimentos em dados. 

O CRISP-DM como Base para Avaliação 

O framework CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) é amplamente utilizado como base metodológica para projetos de dados. As duas etapas iniciais — Entendimento do Negócio e Entendimento dos Dados — são essenciais para iniciar com clareza e assertividade. 

1. Entendimento do Negócio: Perguntas Estratégicas que Precisam de Resposta 

Nesta etapa, o objetivo é entender quais são os objetivos reais da organização e como os dados podem apoiá-los. Exemplos de perguntas que podem surgir: 

• Quais são os KPIs estratégicos, táticos e operacionais mais relevantes? 

• Quais decisões hoje são tomadas por intuição e poderiam ser orientadas por dados? 

• Em quais processos ocorrem perdas de tempo ou falhas por falta de informação estruturada? 

Insights dessa etapa podem revelar, por exemplo, que o time comercial não tem visibilidade clara sobre a jornada do cliente, ou que o setor financeiro não consegue antecipar variações de fluxo de caixa com base em dados históricos — problemas que impactam diretamente os resultados. 

2. Entendimento dos Dados: Realidade versus Expectativa 

Aqui, são analisadas as fontes de dados, sua estrutura, qualidade e acessibilidade. Perguntas típicas incluem: 

• Os dados estão atualizados e padronizados? 

• Há fontes duplicadas ou contraditórias? 

• Os dados essenciais para responder aos objetivos do negócio estão disponíveis? 

Essa análise ajuda a dimensionar o esforço técnico, priorizar integrações e decidir se é viável começar com um MVP (mínimo produto viável), além de levantar riscos importantes como dados sensíveis fora do controle de governança. 

Como Esses Insights Beneficiam o Plano de Projeto 

Ao combinar os aprendizados sobre o negócio com o real estado dos dados, é possível: 

• Definir escopos de projeto realistas e com impacto imediato; 

• Criar um plano de evolução dos dados por ondas — começando com o que traz valor mais rápido; 

• Priorizar investimentos em infraestrutura, integração e capacitação; 

• Garantir o alinhamento entre áreas de negócio, TI e governança; 

• Evitar retrabalho e desperdícios com soluções desalinhadas às dores reais da empresa. 

Esse conhecimento inicial permite que o projeto de dados seja construído de forma estratégica, estruturada e com metas claras, aumentando as chances de sucesso e gerando valor desde as primeiras entregas. 

Conclusão 

A jornada para se tornar uma empresa verdadeiramente data driven começa com uma etapa muitas vezes ignorada: autoconhecimento analítico. Entender o ponto de partida é o que permite definir prioridades, evitar investimentos equivocados e alcançar resultados consistentes. 

Começar pela avaliação da maturidade analítica, com apoio de frameworks como o CRISP-DM, é o que transforma intenção em estratégia — e estratégia em impacto real. 

Sua jornada data-driven começa com o primeiro passo certo: autoconhecimento analítico! 
A Kie-Tec ajuda sua empresa a avaliar sua maturidade analítica, identificando oportunidades, riscos e prioridades para transformar dados em decisões estratégicas. Com frameworks como o CRISP-DM, construímos uma base sólida para projetos de dados que geram valor real desde as primeiras entregas. 
Entre em contato e descubra como transformar intenção em resultados com um plano de dados alinhado ao seu negócio! 

Referências 

1. 🔗 Pontotel – Maturidade Analítica 

2. 🔗 Alteryx – Analytics Maturity Assessment 

3. 🔗 Datentreiber – Canvas de Maturidade Analítica 

4. 🔗 Gartner – Analytics Maturity Model (via Tableau)