Process models for implementing data science in organizations: a Delphi-Based proposal with a multidisciplinary panel of experts (2025)
- Authors:
- Autor USP: OGEDA, VICTOR - FEA
- Unidade: FEA
- Sigla do Departamento: EAD
- DOI: 10.11606/D.12.2025.tde-22102025-141452
- Subjects: PROCESSAMENTO DE DADOS; PLANEJAMENTO ESTRATÉGICO; GESTÃO DA INFORMAÇÃO
- Keywords: Barreiras organizacionais; Data science implementation; Delphi method; Implementação de ciência de dados; Indicadores-Chave de Desempenho (KPIs); Key Performance Indicators (KPIs); Método Delphi; Modelo de processo; Organizational barriers; Process model
- Language: Inglês
- Abstract: Apesar do aumento expressivo nos investimentos em iniciativas de Ciência de Dados (CD), mais da metade dos projetos das empresas não ultrapassa a etapa de prototipação, sendo interrompidos antes da produção. Esse cenário é por vezes atribuído à ausência de um modelo de processo estruturado de ponta a ponta, que articule práticas técnicas com os desafios e particularidades do contexto organizacional. Este estudo propõe e valida um framework multidimensional para implementação de projetos em ciência de dados, que integra rigor metodológico, alinhamento organizacional e mecanismos de gestão de valor pós-entrega. Essa pesquisa foi conduzida em duas etapas complementares. A primeira consistiu em uma revisão sistemática da literatura (com 43 estudos primários), que permitiu identificar 29 fases recorrentes e evidenciar limitações em modelos amplamente utilizados, como o CRISP-DM e KDD. A partir dessas evidências, foi construído um modelo conceitual preliminar, posteriormente refinado por meio de um estudo Delphi híbrido, com a participação de 27 especialistas de diferentes áreas, incluindo ciência de dados, engenharia de dados e gestão organizacional. Ao longo de duas rodadas, os especialistas avaliaram a completude das fases, a coerência do fluxo, os indicadores de sucesso e as principais barreiras à implementação, sendo que as contribuições atingiram um nível mínimo de consenso superior a 75%. O modelo final é composto por seis macroprocessos (Concepção, Preparação de Dados,Análise, Produção, Implementação e Gestão de Valor) distribuídos em 42 fases específicas, com pontos de decisão explícitos e ciclos de feedback. Os indicadores de desempenho mais relevantes apontados pelo painel de especialistas foram o impacto financeiro e a produtividade da equipe. Em contrapartida, destacaram-se como principais barreiras o baixo engajamento da liderança e a indisponibilidade de dados externos, aspectos pouco abordados na literatura, que tende a enfatizar questões técnicas e de infraestrutura. Este estudo contribui com um modelo de processo abrangente e orientado à aplicação, que supera limitações dos frameworks existentes ao incorporar fases mais detalhadas, pontos de decisão estruturados e feedbacks alinhados à realidade organizacional. No ambiente acadêmico, o trabalho avança na direção da padronização metodológica dos processos de ciência de dados. Para profissionais, oferece um referencial prático para potencialmente aumentar as chances de sucesso, reduzir a taxa de falhas e alinhar os projetos aos objetivos estratégicos das organizações. Os resultados fornecem uma base sólida, fundamentada em evidências, para transformar o potencial da ciência de dados em valor organizacional concreto e sustentável
- Imprenta:
- Data da defesa: 22.08.2025
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
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ABNT
OGEDA, Victor. Process models for implementing data science in organizations: a Delphi-Based proposal with a multidisciplinary panel of experts. 2025. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-22102025-141452/. Acesso em: 15 abr. 2026. -
APA
Ogeda, V. (2025). Process models for implementing data science in organizations: a Delphi-Based proposal with a multidisciplinary panel of experts (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-22102025-141452/ -
NLM
Ogeda V. Process models for implementing data science in organizations: a Delphi-Based proposal with a multidisciplinary panel of experts [Internet]. 2025 ;[citado 2026 abr. 15 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-22102025-141452/ -
Vancouver
Ogeda V. Process models for implementing data science in organizations: a Delphi-Based proposal with a multidisciplinary panel of experts [Internet]. 2025 ;[citado 2026 abr. 15 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-22102025-141452/
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