III_Teorico transformação digital

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Transformação Digital 
nas Organizações
Maturidade da Transformação Digital nas Organizações 
Responsável pelo Conteúdo:
Prof.ª Dr.ª Marise de Barros Miranda
Revisão Textual:
Prof.ª Dr.ª Selma Aparecida Cesarin
Nesta unidade, trabalharemos os seguintes tópicos:
• Conhecendo o Modelo Data Driven do Marketing Digital: 
Nascentes, Emergentes, Conectadas, Multimomento;
• Ciclo de Vida da Transformação Digital com BTM2 
(Business Transformation Management Methodology);
• Digital Transformation Toolkit: Avaliação, 
Prioridade, Estratégia e Implementação;
• Digital Capability Framework: Análise, 
Modelagem, Implementação e Medição.
Objetivos
• Analisar métodos e técnicas para determinar o grau de maturidade digital da Organização;
• Selecionar e aplicar as ferramentas que colaboram para que a Empresa siga na rota de ma-
turidade digital;
• Avaliar métodos e ferramentas e os resultados alcançados na adesão ao Processo de Trans-
formação Digital.
Caro Aluno(a)!
Normalmente, com a correria do dia a dia, não nos organizamos e deixamos para o úl-
timo momento o acesso ao estudo, o que implicará o não aprofundamento no material 
trabalhado ou, ainda, a perda dos prazos para o lançamento das atividades solicitadas.
Assim, organize seus estudos de maneira que entrem na sua rotina. Por exemplo, você 
poderá escolher um dia ao longo da semana ou um determinado horário todos ou alguns 
dias e determinar como o seu “momento do estudo”.
No material de cada Unidade, há videoaulas e leituras indicadas, assim como sugestões 
de materiais complementares, elementos didáticos que ampliarão sua interpretação e 
auxiliarão o pleno entendimento dos temas abordados.
Após o contato com o conteúdo proposto, participe dos debates mediados em fóruns de 
discussão, pois estes ajudarão a verificar o quanto você absorveu do conteúdo, além de 
propiciar o contato com seus colegas e tutores, o que se apresenta como rico espaço de 
troca de ideias e aprendizagem.
Bons Estudos!
Maturidade da Transformação 
Digital nas Organizações 
Fonte: Getty Im
ages
UNIDADE 
Maturidade da Transformação Digital nas Organizações 
Contextualização
Qualquer tipo de Empresa tem como premissa atender às demandas dos clientes e 
obter lucros delas. 
A Transformação Digital afeta diretamente o cliente e provoca mudanças. Atualmente, os 
clientes são menos tolerantes com os erros e menos fiéis a uma única Marca ou Empresa. 
Os clientes têm mais acesso à informação, comunicam-se mais rápido com outros 
consumidores e, portanto, criam expectativas mais exigentes para os serviços digitais. 
Para melhorar as expectativas dos clientes, as Empresas estão enfrentando competi-
ção cada vez mais acirrada devido à globalização. 
Empresas são pressionadas a irem para o digital, muitas vezes, sem o planejamento 
da transformação. 
Grande parte das Empresas percebeu a necessidade de digitalizar. Mas desafios inter-
põem-se à extração de benefícios pela Transformação Digital. 
As barreiras típicas incluem estruturas de TI insuficientes, falta de habilidades técni-
cas, processos de negócios inadequados, altos riscos e custos de implementação. Não 
distante delas há, também a barreira cultural, em geral não reconhecida pelas Empresas. 
Para superar todas essas barreiras, ferramentas podem auxiliar no início, controle e 
execução de objetivos focados na Transformação Digital. Uma vez mapeados os seus re-
sultados empresariais, pode-se definir alguns objetivos a serem alcançados com a Trans-
formação Digital, utilizando um conjunto de elementos auxiliares para ajudar no processo. 
Os elementos auxiliares são dinâmicos, interdependentes e influenciam no nível de 
maturidade digital da Organização. 
Quando se inclui Tecnologia no processo, mas não a inovação, a Empresa pode não 
ser capaz de se adaptar a esse novo cenário.
 Os elementos auxiliares se expandem à medida que a maturidade aumenta. Empre-
sas com alta maturidade digital tendem a lucrar mais e a gastar menos. 
Por vezes a infraestrutura de TI é a mais moderna, mas o elemento auxiliar na entre-
ga do produto ao cliente é rudimentar. 
Os responsáveis pela evolução tecnológica na Empresa devem estar atentos a esses 
elementos auxiliares, para não comprometer um elevado investimento em Tecnologia 
na contramão de um serviço terceirizado, como entrega do produto fora do prazo, total-
mente diferente da expectativa inicial que se desejava provocar no cliente. 
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Conhecendo o Modelo Data Driven do 
Marketing Digital: Nascentes, Emergentes, 
Conectadas, Multimomento
 Tabela 1
Coleção de Dados
Conjunto de Dados Devem ser relevantes, precisos, confiáveis e imparciais.
Gasto 80% com Dados Limpeza e tratamento.
Modelos 20% Preparação e visualização.
Conhecimento Mineração de Dados valiosos.
Acesso de dados
Correlações Dados devem ter formatos para serem agregados.
Análises Esforços em tendências ou segmentações, análises mais profundas e ricas.
Agregações Deve haver a possibilidade de filtrar e agrupar.
Capacidade de consulta
Compartilhamento Combinar dados para melhorar os processos de atendimento ao cliente.
Ferramentas Calcular métricas com relativa facilidade.
Comunicação
Compartilhamento Combinar dados para melhorar os processos de atendimento ao cliente.
Alertas Transformar ativos de dados em percepções competitivas.
Ferramentas Calcular métricas com relativa facilidade.
As Empresas que se orientam via dados, sejam internos, sejam externos, passada a fase 
de qualificação desses dados para que possam ser confiáveis e seus arranjos gerem infor-
mação relevante, em geral, passam a ter uma estrutura útil, compreendida para análise. 
Existem diferenças entre o que é a comunicação através dos dados e o que é uma 
análise de dados. 
Observa-se a seguir, na Tabela 2, como as perguntas são feitas em cada situação.
Tabela 2 – Atributos de relatórios descritivos x análises de dados
Comunicação Por Dados Análise Dos Dados
Descritiva Prescritiva
O que? Por quê?
Olha o passado Olha para o futuro
Surgimento de questões Responde perguntas
Dados → Informação Dados + Informações → Geram insights 
Relatórios, painéis, alertas Resultados, recomendações, previsões
Sem contexto Contexto + Narrativa
Ao descrever as informações através dos dados, há a comunicação da visão de pas-
sado e da atual. 
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UNIDADE 
Maturidade da Transformação Digital nas Organizações 
Já a análise dos dados podem revelar insights para a correção de rotas, ações pre-
sentes e futuras. 
• Descritiva: Descrição dos dados ou sumarização (resumo);
• Prescritiva: É uma recomendação de ações a serem tomadas de forma automática ou 
semiautomática, com a finalidade de otimizar estratégias adotadas pelas Empresas;
• Insights: Compreensão de uma causa e efeito dentro de um contexto específico;
• Extrapolação: Fazer uma estimativa com base em uma referência conhecida; 
• Preditiva: Gerar previsões testáveis;
• Inferência: Derivam conclusões a partir de premissas conhecidas ou supostas verdadeiras.
Se há um tema comum que funciona de forma consistente é a importância da cultura, 
quaisquer que sejam as ações sobre a análise de dados. 
Dados fluindo pela cadeia de valor da análise exigem vários pontos de contato dis-
tintos: alguns são humanos e outros tecnológicos. Todos são moldados pela cultura 
predominante na Empresa. 
A cultura influencia quem tem acesso aos dados, quais dados podem ser compartilha-
dos e quais investimentos são feitos em pessoas e ferramentas. 
Uma ferramenta útil para iniciar o teste se a Empresa tem cultura orientada a dados 
é reunir uma Equipe Multidisciplinar e resolver algumas questões. 
Olhando os dados da Organização, a Equipe verificará se os dados respondem às 
perguntas e daí partir para as análises. É o exemplo a seguir, na Tabela 3. 
Com esse tipo de ferramenta, é possível ampliar maiores insights que a Equipe busca 
para responder as questões. 
Tabela 3 – Modelo de Ferramenta de orientação a dados
RelatóriosA
Visão descritiva e prescritiva
Histórica Atual Futura
O que aconteceu? O que está ocorrendo? O que irá acontecer?
Sumarizações Comunicação Alarmes Extrapolação
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Relatórios B
Visão diagnóstica e preditiva
Histórica Atual Futura
Como e por que
isso ocorreu?
Quais ações devem
ser ativadas?
O que pode acontecer para 
melhorar/evitar piora?
Insights Modelagem e simulação Recomendações Predição, otimizaçãoe inferência
Observa-se que as ações direcionadas na linha de sumarização são as origens dos 
relatórios (A). 
Simplesmente, são baseados em dados, mas não orientados a dados: os dados afir-
mam o que aconteceu no passado ou que algo incomum ou indesejável está acontecendo 
agora. Não há explicação de porque está acontecendo ou porque aconteceu, e não há 
nenhuma recomendação de como resolver ou reproduzir a situação.
Já com os relatórios B, os insights são oriundos da investigação de fatores causais por 
meio de modelos ou experimentos. É um precursor da orientação por dados. 
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Somente entendendo por que algo aconteceu pode-se formular um plano ou con-
junto de recomendações. Essa situação demonstra, verdadeiramente, a orientação por 
dados, mas se e somente se a informação for posta em prática. 
A partir da apresentação do que é um Data Driven, orientação por dados, será apre-
sentado a seguir como a Área de Marketing utiliza esses recursos.
Modelo Data Driven do Marketing Digital: 
nascentes, emergentes, conectadas, multimomento
O Data Driven Marketing é uma cultura diferente de analisar indicadores e tomar 
decisões baseada em dados sumarizados. 
Está intimamente relacionada à Jornada de Transformação Digital. O Data Driven 
Marketing implementa uma cultura que envolve diversas categorias, que fazem parte do dia 
a dia, mas requerem observações de como funcionam em diferentes situações e contextos. 
Há exemplos na Tabela 4, a seguir. 
Tabela 4 – Investimentos na cultura empresarial para mergulhar no Data Driven Marketing
Investir em Categorias Investir em Sucesso
Tempo Liderança Tempo Persistência
Observar Comportamentos Boas Práticas Evolução
Tecnologia Confiança
Processos Coragem
O Data Driven Marketing na prática
As decisões baseadas em tendências, preferências ou teste para verificar a audiência/
receptividade de um produto ou serviço é simples, basta fazer. 
O resultado pode ser ou não o esperado. Mas fazer uma imersão profunda nos da-
dos, para decisões embasadas, deixar empirismo de lado, e ter mais assertividade no 
marketing, requer os passos apresentados no Quadro 1. 
 Quadro 1 – Passos para prática do Data Driven Marketing
Passo 1 Definir os objetivos.
Passo 2 Estabelecer métricas e avaliações.
Passo 3 Como as métricas serão extraídas e representadas.
Passo 4 Quando e como as medidas serão analisadas.
Passo 5 Por quem as medidas serão analisadas.
Passo 6 Ciclo 1 – Análise e tomada de decisões.
Passo 7 Monitoramento e ajuste das métricas.
Passo 8 Ciclo 2 – Reinicia a análise e a tomada de decisão.
Passo 9 Ciclo 3 – Definir novo reinício da análise e da tomada de decisão.
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Maturidade da Transformação Digital nas Organizações 
Exemplo de um Data Driven Marketing
A seguir, um exemplo aplicando o Quadro 2 na ação de marketing orientada a dados 
( Quadro 2). 
 Quadro 2 – Exemplo aplicado do Data Driven Marketing
Passo 1 Aumentar 12% do faturamento público feminino.
Passo 2 Métrica primária – Medir o tempo de permanência na página do pro-duto. Métrica secundária – Segregar público feminino. 
Passo 3 Extrair tabelas do Google Analytics, do Ads, do Facebook e do TweetDeck.
Passo 4 Análise diária e reunião semanal.
Passo 5 Equipe de Vendas, de Marketing e de Tecnologia.
Passo 6 Ciclo 1 – Ajuste das ofertas, incluir novos conteúdos para clique acima de 10.
Passo 7 Medir o estímulo orgânico e o custo da relação cliques/venda.
Passo 8 Ciclo 2 – Reiniciar o ajuste das ofertas e incluir novos conteúdos para clique acima de 8.
Passo 9 Ciclo 3 – Definir novo reinício de ajuste das ofertas e incluir novos con-teúdos para clique abaixo de 8.
Ferramentas para Data Driven no Marketing Digital
O Data Driven extrapola o uso de ferramentas, no entanto, a Tecnologia é de suma 
importância para a viabilidade na Jornada de Transformação Digital.
A Tecnologias mais difundidas no Marketing Digital precisam, necessariamente, via-
bilizar a entrega de informações, orientadas para sua constante evolução (Tabela 5). 
Tabela 5 – Finalidades e ferramentas de Marketing Digital
Finalidade de ferramentas Ferramentas utilizadas de mercado
Big Data Google Analytics
Reconhecimento de padrões Google Console
Estatística e Analytics Google Ads
Business Intelligence Tools leads
User experience (UX) para
representação dos resultados CRM, e-Commerce, TweetDeck
Essas ferramentas são plataformas disponíveis para uso comercial por qualquer tipo 
de Empresa, desenvolvidas e atualizadas sempre com recursos de novas Tecnologias. 
Existem limitações, pois como há propósito genérico na Área de Marketing, tentam 
suportar o maior número de funcionalidades para atender a uma gama vasta de neces-
sidades dos clientes.
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Finalidade de ferramentas para Marketing
• Big Data: É a análise e a interpretação de grandes volumes de dados de grande 
variedade. Exemplo: Netflix ;
Figura 1
Fonte: Getty Images
• Reconhecimento de Padrões: É a classificação de “objetos” dentro de um nú-
mero de categorias ou classes. Esses objetos podem ser imagens, sinais em forma 
de ondas ou qualquer tipo de medida que necessite ser reconhecida e classificada. 
Exemplo: Reconhecimento facial ;
Figura 2
Fonte: Getty Images
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UNIDADE 
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Figura 3
Fonte: Getty Images
• Estatística e Analytics: É o campo multidimensional e analítico que se utiliza de técni-
cas matemáticas, estatísticas, de modelagem preditiva e machine learning para encon-
trar padrões e conhecimento significativos em dados. Exemplo: Machine Learning ;
• Business Intelligence: Faz referência a coleta, Organização, análise, comparti-
lhamento e monitoramento de dados, gerando informação que oferece suporte a 
gestão de negócios. Exemplo: Tableau, Power BI ;
Figura 3
Fonte: Getty Images
• User Experience (UX): É o conjunto de elementos, objetos e fatores que se re-
lacionam à interação do usuário, de forma amigável e legível, para representar o 
produto, sistemas, estatísticas e análises ou serviços, cujo resultado gera uma per-
cepção positiva, alerta ou negativa. Exemplo: Infográficos.
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Figura 5
Fonte: Getty Images
Ferramentas utilizadas de Mercado
Há necessidade de ter uma Equipe de TI na Empresa para criar filtros mais especia-
lizados, extrair relevâncias de uma gama de informações disponíveis, criar e limpar o 
excedente de informação não relevante, que desvia o foco de análises profundas. 
Essas ferramentas ajudam bastante na análise e no detalhamento das ações de 
marketing em portais virtuais, porém, não tem eficiência para representar um cenário 
e indicar pontos de tomada de decisão mais elaborada. 
Na maioria dos casos, são mais usadas como Business Intelligence, de maneira mais 
superficial, sem a especificidade do potencial de data driven. 
Google Analytics
A ferramenta Google Analytics fornece informações sobre quem são os visitantes e 
como interagem com o site que se deseja medir. 
Os profissionais de Marketing usam o Google Analytics para entender os efeitos 
das Campanhas de Marketing e como a experiência do usuário de um site afeta fatores 
como conversão e retenção (Figura 1).
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UNIDADE 
Maturidade da Transformação Digital nas Organizações 
Figura 6 – Modelo padrão do Google Analytics
Fonte: Google Analytics Marketing Website
De forma resumida, as métricas oferecidas pelo Google Analytics estão organizadas 
em quatro sessões: público, aquisição, comportamento e conversões. Essas sessões 
possuem vários indicadores de interesse do Marketing. 
O Google Analytics é um serviço de análise da web oferecido pelo Googleque ras-
treia e relata o tráfego do site. 
O Google torna o Google Analytics gratuito até um máximo de 10 milhões de acessos 
por mês, por conta.
O Google também oferece uma versão premium do Google Analytics chamada Google 
Analytics 360 Suite.
Google Console
Exibe métricas de desempenho do site da Empresa e suas interações com as Redes 
Sociais, gera relatórios e compara com dados históricos (Figura 7). 
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Figura 7 – Modelo padrão de relatório Google Console:
desempenho portal demo com Redes Sociais
Fonte: Reprodução
Google Ads
Google Ads, antes conhecido como Google AdWords, é o serviço de publicidade 
da Google e a principal fonte de receita dessa Empresa, representando 96% dos quase 
37,9 bilhões de dólares que a Empresa faturou em 2011 (Figura 3). 
Por meio do Google Ads é possível criar anúncios de Pesquisa, de Display, no 
Youtube, no Gmail e na Play Store.
Figura 8 – Google Ads – Anúncios personalizados em portais de busca e localização
Fonte: Reprodução
TweetDeck
O TweetDeck oferece uma experiência de Twitter mais conveniente, permitindo que 
sejam visualizadas várias linhas do tempo em uma interface intuitiva.
Inclui recursos avançados para ajudar a obter o máximo do Twitter: 
• Gerenciar várias contas do Twitter;
• Agendar Tweets para postagem no futuro;
• Construir coleções de Tweet e muito mais.
Em uma Jornada de Transformação Digital, a utilização de mais de uma solução 
tecnológica é fundamental. 
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Como sugestão, a experimentação ou a demonstração de uso dessas ferramentas é 
muito importante, a depender da decisão de compra para o uso e aplicação adequada 
no modelo que se deseja transformar. 
No contexto da Transformação Digital, uma ferramenta de Data Driven Marketing, 
na sua essência, além dos pilares técnicos citados anteriormente, o que uma ferramenta 
para Data Driven Marketing deve fazer:
• Resumir: principais indicadores e unificar canais;
• Complementar: calcular métricas e variações;
• Interpretar: destacar para o usuário o que é relevante e as prioridades.
Para que seja compreensível, os indicadores apresentados devem ser:
• Inteligentes;
• Práticos;
• Objetivos.
E nada disso faz sentido se a ferramenta tem custo inacessível, ou alta complexidade 
de implementação e, por parte da Equipe de Tecnologia, exige treinamento do usuário 
mais especializado. 
Um exemplo de ferramenta mais especializada em Data Driven Marketing é a eKyte. 
Os dados são resumidos de vários canais, o cálculo da variação complementa, e os 
indicadores visuais interpretam as informações para facilitar a compreensão.
As soluções atuais para centralizar dados são muito complexas para colocar em prá-
tica, e acabam aumentando ainda mais a quantidade de informação, ao invés de simpli-
ficar (Figura 9). 
Figura 9 – Data driven 360, da eKyte
Fonte: Reprodução
É aí que reside o desafio. Se a Organização está tomando decisões instintivas, como 
defender uma tomada de decisão mais baseada em dados? 
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Não é fácil e não é rápido. Não se pode esperar por mudanças radicais de uma hora 
para outra, mas todos, em uma Organização, podem contribuir significativamente para 
tal melhoria.
Não será a inclusão e uma série de ferramentas, das mais simples as mais completas, das 
baseadas em BI (Business Intelligence) às Data Driven que farão com que a Jornada 
da Transformação Digital crie na Organização a cultura de ser orientada à dados (Figura 5). 
Figura 10 – A cadeia de valor analítica
Fonte: Acervo do conteudista
A maneira correta de interpretar isso é pensar que o nível  máximo em  que a Orga-
nização está engajada para a Transformação Digital está positivamente correlacionada 
ao nível de comprometimento, investimento e utilidade da análise dos seus dados e 
como tira valor deles. 
Essa cultura orientada a dados remete à maturidade do analytics. Para tal desempe-
nho, 8 tipos de relatórios podem ser considerados para extrair valor do analytics e trazer 
a Transformação Digital para mais perto. 
Tabela 6 – Tipos de relatórios extraídos do Analytics
Tipos de relatórios Perguntas Exemplos
Padrão
O que aconteceu?
Relatórios financeiros mensais.
Quando isso aconteceu?
Ad hoc
Quantos?
Relatórios personalizados.Com que frequência?
Onde?
Detalhamento da consulta 
ou do Processamento Analítico 
On-line (OLAP)
Onde exatamente é o problema? Descoberta de dados sobre tipos de 
usuários de telefones celulares e seus 
comportamentos de chamada.Como encontro as respostas?
Alertas
Quando devo reagir? Utilização dos computadores
pelos usuários.Que ações são necessárias agora?
Análise estatística
Por que isso está acontecendo? Aumento de clientes bancários refi-
nanciando suas casas.Que oportunidades estou perdendo?
Previsão
E se essas tendências continuam?
Os varejistas podem prever a demanda 
por produtos, de loja em loja.Quanto é necessário?
Quando será necessário?
Modelagem preditiva
O que vai acontecer a seguir? Os resorts preveem quais clientes VIP 
estarão mais interessados em deter-
minados pacotes de férias.Como isso afetará meu negócio?
Otimização
Como fazemos as coisas melhor? Qual é a melhor maneira de otimizar a 
infraestrutura de TI, dadas as múltiplas 
e conflitantes restrições de negócios 
e recursos?
Qual é a melhor decisão para um pro-
blema complexo?
Essa pseudoprogressão dos relatórios costuma ser rotulada como maturidade analítica. 
Muitos fornecedores de ferramentas usarão setas unidirecionais apontando de um nível 
para o próximo, prospectando a maturidade ao nível de relatório gerado pelo analytics. 
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UNIDADE 
Maturidade da Transformação Digital nas Organizações 
Analytics não é assim: atravessa níveis dentro de uma análise, e diferentes partes da 
Organização podem estar envolvidas em análises de diferentes graus de sofisticação a 
qualquer momento.
Do ponto de vista da maturidade, não há razão para que uma Empresa não possa pre-
ver algo como vendas, sem saber exatamente onde está o “problema” com vendas.
Como um gerente poderia abordar a questão de “Quais ações são necessárias 
agora?” sem algum entendimento de “E se essas tendências continuarem?” e “O que 
vai acontecer a seguir?”
A maneira correta, de interpretar isso é pensar que o nível  de maturidade digital 
em que a Organização está engajada está positivamente correlacionado com o nível de 
comprometimento, investimento e utilidade da análise orientada por dados. 
Apesar de quase todas as Empresas adotarem o discurso digital, apenas um número rela-
tivamente pequeno delas está realmente explorando o potencial de uso de dados e analytics
para a transformação da jornada dos clientes e personalização de ofertas e sua ativação. 
Logo, um universo de possibilidades está ao alcance de todas as Empresas, em especial 
devido à evolução das ferramentas e ofertas digitais em marketing. Nas oportunidades da 
Transformação Digital junto ao processo de maturidade digital e analítica, as Empresas 
encontram problemas de natureza técnica, tais como automação e interligação de 
dados, do ambiente organizacional, como dificuldade em incorporar a Tecnologia como 
ferramental do dia a dia, agregar novos perfis de competências, como cientistas de 
dados, e garantir colaboração multidisciplinar. 
É mais fácil falar sobre formas ágeis de trabalho do que implementá-las.
Regras de ouro para a Transformação Digital – Níveis de maturidade digital
Os níveis de maturidade digital decorrem das organizações e da variedade dos resultados 
produzidos pelas Equipes de Marketing, líderes, vendas, ou seja, de Equipe Multidisciplinar. 
Normalmente, as Empresas podem ser divididas em quatro níveis que representam a 
maturidade digital, com exemplos na Tabela 7. 
• Nível nascente ao emergente: construir a sustentabilidade digital;
• Nível emergente ao conectado: construir conexões digitais permanentes;
• Nível conectado ao multimomento: combinar velocidade digital com as atualiza-
ções contínuas.
Tabela 7 – Exemplos dosníveis de maturidade digital
Nível Exemplo de contexto aplicado
Nascente Campanhas de marketing usando majoritariamente dados de terceiros e compra direta de mídia, com baixa ligação a resultados de vendas.
Emergente Campanhas baseadas em dados próprios e compra de mídia com otimi-zação e teste de forma independente por Canal de Mídia.
Conectado Dados integrados e ativados ao longo de múltiplos canais de mídia.
Multimomento Execução dinâmica, otimizada e personalizada, baseada no resultado individual de cada cliente em todos os canais de Mídia .
Fonte: Adptado de AZEVEDO, 2018
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Uma pesquisa com 60 Empresas brasileiras apresentou avaliações quanto aos seus 
estágios de maturidade digital. 
Mais de 50% das Empresas avaliadas ainda se encontra nos estágios iniciais de ma-
turidade, Nascente ou Emergente (Figura 11). 
Nativos digitais
Auto
Serviços
�nanceiros
Serviços
Bens de
consumo
Varejo
Nascente
Nota: 1. Empresas que reportaram >90% de vendas
vindo de canais online; 2. Percentis 10º e 90°.
Nascente Digitais1 Mais Maduros, Grande Amplitude
de Maturidade em Todos os Setores
Emergente Conectado Multimomento
10% 90%2
Mediana Brasil
Figura 11 – Avaliação dos níveis de Maturidade Digital
Fonte: Adaptado de AZEVEDO, 2018
Com exceção dos nativos digitais, nenhuma Empresa se torna digital da noite para o 
dia, ou até mesmo em questão de semanas ou meses. 
Assim como a Tecnologia Digital funciona de forma distinta dos sistemas legados, 
também ocorre em Empresas que são inovadoras demais, sendo que a Tecnologia para 
tal inovação ainda está sendo desenvolvida.
O termo nativo digital está relacionado àquele indivíduo que nasceu e cresceu com as 
Tecnologias Digitais presentes no seu convívio. São pessoas que reúnem duas características: 
nasceram a partir dos anos 1980, quando a digitalização passou a ter força, e cresceram 
familiarizadas com a tecnologia. 
As nascentes ou emergentes podem ser exitosas na reorganização multifuncional, 
porém não dão continuidade às trajetórias profissionais reformuladas e aos incentivos 
com base no compartilhamento. Podem até ter data scientists, mas são incapazes de 
tomar decisões amparadas em dados. 
As Empresas maduras e ágeis começam a vender em diferentes canais e proporcio-
nam experiências de clientes melhores e mais personalizadas, incrementando as vendas. 
Ao mesmo tempo, o uso de Tecnologias mais sofisticadas, como Técnicas de Automação, 
diminui os custos de forma relevante. 
A Empresa que tem como objetivo ser orientada por dados pode evoluir de maturida-
de digital, criando a fundação. Depois constrói as conexões e otimiza todos os momen-
tos para gerar seu valor. 
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UNIDADE 
Maturidade da Transformação Digital nas Organizações 
Ciclo de Vida da Transformação Digital
com BTM2 (Business Transformation 
Management Methodology) 
Quaisquer mudanças organizacionais que gerem impactos à Organização devem ser 
denominadas transformação de negócios. Os projetos de transformação típicos incluem 
fusões e aquisições, terceirização de processos de negócios e a introdução de centros de 
serviços compartilhados, software empresarial e iniciativas motivadas por requisitos de 
sustentabilidade, e não menos que esses, a Transformação Digital. 
A transformação de negócios requer uma abordagem abrangente e é composta por 
quatro fases: VISUALIZAR, ENGAJAR, TRANSFORMAR e OTIMIZAR.
A metodologia integra conhecimentos técnicos e metodológicos específicos da Disci-
plina de Áreas Temáticas relevantes para a Transformação Digital aí incluída. 
O BTM2 fornece orientação e suporte do mundo real para projetos de transformação, 
reunindo as Disciplinas de Estratégia, Valor, Risco, Transformação de TI, Programa, Pro-
jeto, Mudança, Processo e Gerenciamento de Competências.
Enquanto Estratégia, Valor e Gerenciamento de Risco definem o curso para a trans-
formação do negócio, outras Disciplinas permitem o processo de transformação. 
A Disciplina de Meta Management incorpora tópicos como cultura, valores e padrões. 
Ela orquestra fluxos de trabalho envolvidos em projetos de transformação de negócios.
Strategy
Management
Envision Engage
Meta Management
Transform Optimize
Project startup
AS-IS
Data collection
Analysis of transformation
needs and causes (80/20 rule)
Value Management
Framework of individual disciplines: guidelines, leadership, culture, values and communication
Risk Management
Business Process Management
Transformational IT Management
Organizational Change Management
Competence Management and Training
Program and Project Management
Design
Bussiness Vision
Design
Bussiness Model
De�ne integrated
transformation plan
Figura 12 – BTM2 (Business Transformation Management Methodology) by SAP
O framework de tipos de gestão da SAP BTM2 (Business Transformation Management 
Methodology) está dividido conforme a lista a seguir. 
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Meta Management (Gerenciamento de Metas)
Cada transformação de negócios é diferente. O sucesso depende da interação com-
plexa de atores em um Ecossistema multifacetado. 
Meta management é uma Disciplina geral para a transformação de negócios, que se 
baseia em uma abordagem de gestão holística e integrativa.
Strategy Management (Gerenciamento Estratégico) 
O Gerenciamento da Estratégia descreve como as Organizações ou Unidades Organi-
zacionais podem planejar com sucesso alinhamentos e implementações de transformação. 
Uma causa frequente de falha é um planejamento incorreto ou impreciso de uma 
estratégia de transformação.
Value Management (Gerenciamento de Valor)
O Gerenciamento de Valor gerencia o valor de um investimento durante todo o ciclo 
de vida de uma solução. 
A VM garante e apoia o alinhamento entre TI e processos de negócios e estratégias 
da Empresa e deve ser vista como uma abordagem pragmática para impulsionar a ado-
ção de valor em negócios e investimentos em TI.
Risk Management (Gerenciamento de Risco)
A gestão de riscos fornece orientação fundamental para o planejamento, desenvolvi-
mento e a execução eficaz de uma transformação de negócios.
Business Process Management
(Gerenciamento dos Processos de Negócio)
O Gerenciamento de Processos de Negócios (BPM) evoluiu como um dos recursos de 
gerenciamento mais importantes da atualidade. 
Uma vez que os processos são essencialmente o que as organizações fazem, transfor-
mar as organizações significa, essencialmente, mudar os processos de uma Organização.
Transformational IT Management
(Gerenciamento de TI Transformacional)
A gestão da Tecnologia da Informação Transformacional avalia o impacto dos pro-
cessos de TI atuais, competências de TI e Sistemas de TI na transformação do negócio 
e vice-versa.
Além disso, o Gerenciamento de TI Transformacional define os critérios de sucesso 
relacionados à TI para a transformação do negócio. 
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UNIDADE 
Maturidade da Transformação Digital nas Organizações 
O Gerenciamento de TI Transformacional protege o design, a implementação, a im-
plantação e a implantação da transformação do negócio. 
Ele permite operações, manutenção e suporte de entregas de transformação. Por último, 
mas não menos importante, o Gerenciamento de TI Transformacional também abrange as 
operações (melhoria contínua).
Organizational Change Management
(Gerenciamento de Mudança Organizacional)
O Gerenciamento de Mudanças lida com as pessoas que precisam mudar suas formas 
de trabalhar devido à transformação do negócio.
Lida com suas expectativas, suas necessidades, suas habilidades, suas motivações, 
suas preocupações e suas resistências
Competence and Training Management
(Gerenciamento de Competências e Treinamento)
A Gestão de Competências e Treinamento fornece qualificação e capacitação de 
grupos-chave selecionados às competências exigidas para a transformação do negócio e 
as competências essenciais estratégicas vitais para o sucesso futuro da Empresa.
Program and Project Management
(Gerenciamento de Programa e Treinamentos)
Um projeto é um esforço temporário empreendido para criarum produto, serviço 
ou resultado único. Os projetos tendem a ter pontos de início e término definidos, com 
o objetivo de entregar uma saída predeterminada, dando-lhes caminhos de desenvolvi-
mento relativamente claros do início à entrega. 
Um programa é um projeto ampliado. 
Um programa é definido como um grupo de projetos relacionados gerenciados de 
forma coordenada para obter benefícios e controle. 
Em 2014, a OCDE – Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econô-
mico recomendou que os governos que desenvolvessem e implementassem estratégias 
digitais governamentais (OECD, 2014) incorporassem com especial ênfase a temática 
de governança. Daí surgiu a intersecção com a Metodologia BTM2. 
A abordagem com a Metodologia BTM2 pode variar, dependendo dos problemas que 
está tentando resolver e das decisões que está tentando tomar, falhas podem desenco-
rajar a sua adoção. 
Com base nesta proposta, Moreira (2017) criou um framework, denominado de ar-
quitetura de referência para Governança da Transformação Digital que integra a me-
todologia BTM2.
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Este framework tem por finalidade guiar a Transformação Digital. Inicialmente idealiza-
do para o Setor Público, pode servir para referenciar a Jornada de Transformação Digital: 
• Basear-se em conceitos familiares e práticas existentes; 
• Relacionar-se com os padrões existentes;
• Não deve representar uma carga administrativa;
• Deve incorporar estudos recentes e reconhecidos sobre transformação digital;
• Deve ser abrangente; 
• Deve ser simples de implementar.
A arquitetura de referência para a Governança da Transformação Digital de Moreira 
(2017), tem a configuração conforme a mostrada na Figura 7.
Processos Condução
Papéis Estruturas
Atividades principais
Baseado nos processos de
governança do COBIT 5 e
modelo maturidade PAM
Responsabilidade na
liderança da TD
Baseado na matriz RACI de
COBIT 5 
De�nição do tipo da
estrutura responsável pelas
funções da governança
Baseado no BTM e no estudo do
conjunto do MIT e Capgemini
Baseado nos princípios
e pilares do BTM
Avaliação da capacidade de
condução do processo de
transformação
Figura 13 – Componentes da Arquitetura de Referência de Governança da Transformação Digital
Fonte: Adaptado de MOREIRA, 2017
Esta arquitetura tem os pilares da metodologia BTM2, além da COBIT 5, Matriz RACI 
e modelo de maturidade PAM. 
Digital Transformation Toolkit: Avaliação, 
Prioridade, Estratégia e Implementação 
A governança tem papel importante na Transformação Digital. Existem três catego-
rias na governança Digital a serem levadas em consideração: unidades digitais parti-
lhadas, comitês executivos, inovação e identificação de novos papéis específicos
para a condução da Transformação Digital. 
Os processos de governança lidam com os objetivos das partes interessadas, quanto à en-
trega de valor, otimização de risco e otimização de recursos – e práticas e atividades especí-
ficas para avaliar opções estratégicas, fornecer orientação para TI e monitorar os resultados. 
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UNIDADE 
Maturidade da Transformação Digital nas Organizações 
Para ajudar na governança da Transformação Digital, um toolkit denominado COBIT 5 
permite que as TI sejam geridas conjuntamente para toda a Empresa, assumindo as Áreas 
de Responsabilidade Corporativa e do completo ciclo de vida da TI, tendo em conta os 
interesses dos diversos atores, internos e externos (ISACA, 2012).
Metamodelo do Framework Cobit 5. Disponível em: https://bit.ly/3b8AOmT
Esse metamodelo do Framework Cobit 5 foi utilizado aqui nesse material para facili-
tar a visualização dos domínios. Ele modelo é mais simplificado. 
A atual versão do COBIT 2019 está mais complexa e exige esforço para sua compreensão e 
utilização. Disponível em: https://bit.ly/3qcGGzI
O COBIT serve para avaliar a maturidade de processos e recursos de TI com os 
requisitos dos negócios das Empresas. E no contexto da Transformação Digital, é parte 
integrante no processo de maturidade.
A medida que a maturidade passa a ser uma métrica importante, a complexidade 
aumenta e ferramentas surgem para auxiliar no alcance desse desenvolvimento. 
E, para isso, outro framework faz parte da arquitetura de referência da governança 
na Transformação Digital (Figura 14). 
Figura 14 – Framework PAM – Gerenciamento de acessos privilegiados
Fonte: HOESL, 2017
Sem governança, os esforços de segurança tendem a ser aleatórios e os benefícios de 
investimentos únicos diminuem rapidamente.  A Jornada de Transformação Digital pode 
ficar totalmente comprometida. 
A Figura 14 mostra indicadores importantes sobre a integração do PAM – Privileged 
Access Management – Na governança de TI. 
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Qualquer estratégia de segurança de TI que não atenda a esses indicadores deve ser 
considerada incompleta e exposta a riscos significativos. 
Os tipos de indicadores incluem:
• Indicadores de estratégia: Como o PAM se relaciona com a estratégia geral de TI 
e a segurança de TI ?
• Indicadores de meta: O escopo do PAM deve ser especificado de forma signifi-
cativa, derivado das metas de risco da Organização de TI e abordando sistemas, 
componentes de infraestrutura, aplicativos, contas e outras áreas relacionadas;
• Políticas e controles: Uma definição aplicável de acesso privilegiado deve ser for-
necida, o que permite que proprietários de Sistemas de TI, Equipes de Desenvol-
vimento e outros derivem uma especificação específica do Sistema derivado do 
Projeto de Transformação Digital;
• Estruturas, responsabilidades e gerenciamento do ciclo de vida: O PAM deve 
ser integrado às estruturas, contribuindo de forma crítica para seus objetivos;
• Gerenciamento do ciclo de vida: A governança garante que os processos, contro-
les, responsabilidades e outros fatores atendam aos requisitos de todo o ciclo de vida. 
Digital Capability Framework: Análise, 
Modelagem, Implementação e Medição
A Tecnologia Digital continua a remodelar drasticamente os negócios tradicionais. 
O Digital Capability Framework (DCF) é, essencialmente, uma estrutura de Transfor-
mação Digital projetada para ajudar as Empresas a inovar e gerenciar Transformações 
Digitais – possibilitando transformações de negócios.
O Digital Capability Framework (DCF) – Figura 1 5 – foi disponibilizado ao domínio 
público em 2014, e a certificação DCF não está disponível atualmente. 
No entanto, um componente integral do DCF é a Metodologia de Gestão da Trans-
formação Empresarial (BTM²).
Atividades principais
Baseado na matriz RACI de
COBIT 5 
Baseado no BTM e no estudo do
conjunto do MIT e Capgemini
Pro�enciência ITC Identidade digital
e bem-estar
Criação digital,
solução de problemas
e inovação
Informação, dados e
literacias de mídia
Aprendizagem e
desenvolvimento
digital
Comunicação digital, 
colaboração e
participação
Figura 15 – Digital Capability Framework
Fonte: Adaptado de JISC, 2018
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UNIDADE 
Maturidade da Transformação Digital nas Organizações 
A estrutura tem sido usada com mais frequência por líderes digitais, que queiram 
simplificar as discussões com suas Equipes Técnicas. Os usos da estrutura incluem:
• Para apoiar a discussão e construir consenso sobre as capacidades exigidas em uma 
Organização Digital;
• Para fazer uma abordagem com o objetivo de produzir cada um dos elementos 
do framework com ideias para Atividades Digitais existentes e as que ainda po-
dem migrar;
• Estruturar e sinalizar oportunidades de desenvolvimento digital dentro da Organização;
• Mapear a experiência digital em diferentes funções da equipe dos departamentos, 
identificando lacunas e reconhecendo onde a experiência digital agrega valor. 
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Material Complementar
Indicações para saber mais sobre os assuntos abordados nesta Unidade:
 Vídeos
Data Driven Decisions
O vídeo está em inglês, mas foi elaborado utilizando recursos interativos que reme-
tem à ideia central do data driven.
https://youtu.be/24j8HSA_7dk
 Leitura
Systems Innovation e-books
Site com e-books sobre vários temas sobrea Transformação Digital.
https://bit.ly/3uPl0NE
Achieving Digital Business Transformation Using COBIT 2019
Explore marcos, realizações e sucessos que abrangem os mais de 50 anos de histó-
ria da ISACA, especificamente o Framework COBIT 2019.
https://bit.ly/3854YFD
Digital Transformation Realized Through COBIT 2019
Aproveite que você já conheceu o Framework Cobit 2019, que é a variação ampliada 
do Cobit 5 e analise como utilizar esse conceito para realizar a Transformação Di-
gital em uma Empresa. 
https://bit.ly/3kGXJZp
Como Implementar a Matriz RACI?
Acesse o portal do Ministério da Infraestrutura e conheça o que é e como imple-
mentar uma matriz RACI.
https://bit.ly/3kGY0LV
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UNIDADE 
Maturidade da Transformação Digital nas Organizações 
Referências
AZEVEDO, D. A Jornada Rumo à Maturidade Digital no Brasil. BCG – The Boston 
Consulting Group. jun., 2018. Disponível em: <https://image-src.bcg.com/Images/BCG-
Jornada-Rumo-a-Maturidade-Digital_2018_tcm9-195921.pdf>. Acesso em: 02/02/2021. 
GARCIA, L. R. et al. Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD): Guia de Implantação. 
São Paulo: Blucher, 2020 [recurso on-line].
GIACOMETTI, H. B. Ferramentas do Marketing: do tradicional ao Digital. Curitiba: 
Intersaberes, 2020 [recurso on-line].
HOESL, R. Capability Framework for Privileged Access Management. ISACA Journal, 9 
feb. 2017. Disponível em: <https://www.isaca.org/resources/isaca-journal/issues/2017/vo-
lume-1/capability-framework-for-privileged-access-management>. Acesso em: 02/02/2021. 
ISACA. COBIT 5 Enabling Processes. USA: ISACA, 2012.
JSIC. What is digital capability? Disponível em: <https://digitalcapability.jisc.ac.uk/
what-is-digital-capability/>. Acessado em Acesso em: 02/02/2021.
LECHETA, R. R. AWS para desenvolvedores: aprenda a instalar aplicações na nuvem 
da Amazon. São Paulo: Novatec, 2014. 501p. 
MOREIRA, F. Transformação Digital. Oportunidades e Ameaças para uma compe-
titividade mais inteligente. SÍLABAS & DESAFIOS – UNIPESSOAL LDA, Faro, 
2017. Disponível em: <https://core.ac.uk/download/pdf/294780185.pdf>. Acesso em: 
04/02/2021. 
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