O CIO Ryan Snyder fala sobre os benefícios de interpretar dados como um bolo de camadas

O CIO da Thermo Fisher Scientific, Ryan Snyder, discute um modelo em camadas usado para transformar dados em valor na fabricante de equipamentos e instrumentos de laboratório de US$ 40 bilhões.

Uma capacidade de dados e análise não pode surgir apenas de uma estratégia de TI ou de negócios. Com a tecnologia e a organização empresarial profundamente envolvidas no quê, porquê e como dos dados, as empresas precisam criar equipes de dados multifuncionais para tirar o máximo proveito deles. Assim, o CIO da Thermo Fisher Scientific, Ryan Snyder, e seus colegas construíram um bolo de camada de dados com base em uma série de discussões em cascata que permitem que a TI e os parceiros de negócios atuem como uma equipe. Martha Heller, CEO da Heller Search Associates, conversou recentemente com Snyder para saber mais.

Martha Heller: Quais são os impulsionadores de negócios por trás do ecossistema de arquitetura de dados que você está construindo na Thermo Fisher Scientific?

Ryan Snyder: Por muito tempo, as empresas apenas contratavam cientistas de dados, apontavam seus dados e esperavam insights surpreendentes. Essa estratégia está fadada ao fracasso. A melhor maneira de iniciar uma estratégia de dados é estabelecer alguns direcionadores de valor reais que a empresa possa apoiar. Na Thermo Fisher Scientific, esses direcionadores de valor se enquadram em três áreas distintas. Uma delas é a simplificação do nosso próprio back office e as outras duas aplicam-se aos negócios dos nossos clientes de avanço da descoberta científica e aceleração dos resultados clínicos.

Quais são alguns exemplos de soluções de dados em cada um desses grupos?

No back office, uma área muito interessante para nós é o espaço de produção. Ao contrário de muitas outras indústrias, a produção de ciências biológicas envolve muitas atividades personalizadas e não repetíveis, pelo que podemos acabar com uma enorme variabilidade em termos de como os produtos são fabricados. Historicamente, impulsionamos a produtividade por meio do Lean Six Sigma e da otimização dos fluxos de trabalho. Mas com o advento da Indústria 4.0, estamos a colocar sensores nos nossos processos de produção, o que nos dá grandes quantidades de dados que os nossos líderes utilizam para repensar esses processos.

Do lado da descoberta científica e dos resultados clínicos, muitos dos instrumentos que vendemos estão a tornar-se digitais. A microscopia e o sequenciamento genético, por exemplo, geram uma quantidade muito grande de dados, que nossos clientes tentam analisar. Quanto mais pudermos criar plataformas para conectar e simplificar, mais fácil será para eles chegarem aos dados que importam. Isto é especialmente verdadeiro quando eles possuem conjuntos de dados de vários instrumentos. Como eles reúnem todos esses dados? Isso costumava ser o fardo do cliente. Mas, como fornecedores, podemos acelerar a descoberta conectando esses diferentes conjuntos de dados.

Você falou sobre sua plataforma de dados como um bolo de camadas. Quais são as camadas?

Em TI, falamos frequentemente sobre as camadas de uma pilha de tecnologia. A metáfora do bolo de camadas muda a discussão sobre dados de uma discussão de TI para a interseção de estratégia de negócios e tecnologia. Portanto, trata-se de como criamos camadas desde o conceito de negócio, como o avanço da descoberta, até uma solução tecnológica, como uma ferramenta de visualização.

A primeira camada é a camada do conceito de negócio, onde organizamos deliberadamente sessões com nossos parceiros de negócios para discutir onde nossos dados de negócios criam valor. Isto não é diferente de como uma organização de RH desenvolveria uma estratégia de talentos para sustentar uma estratégia de negócios. Portanto, mapear essas ideias é parte integrante da primeira camada.

A segunda camada é a camada consumível, onde os clientes, tanto internos quanto externos, podem acessar e usar os dados. É aqui que selecionamos ferramentas de visualização, por exemplo. A terceira e mais complicada camada é a arquitetura e a governança, que vinculamos como uma única camada.

Com as duas primeiras camadas, o negócio é o impulsionador, com a TI desempenhando uma função de suporte, mas com a camada de governança e arquitetura de dados, a TI e o negócio estão lado a lado, trabalhando juntos em decisões complexas sobre governança e arquitetura.