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De acordo com o relatório Market Research Report, da Fact.MR, a demanda das empresas por transformação digital deve atingir em torno de US$2,3 trilhões até 2032. Em consequência disso, o mercado de dados é valorizado de forma exponencial. Como aponta pesquisa da consultoria Forrester, as empresas Data Driven crescem 30% ao ano, representando um ótimo investimento.
Uma empresa Data Driven é aquela que usa uma base de dados estruturada, com informações concretas para a tomada de decisões. Para alcançar esse objetivo, se apoia em ferramentas de Business Intelligence que utilizam grande quantidade de dados de fontes alternativas, de maneira rápida, segura e eficiente.
O lucro vem da monetização desses dados, calculada com base no quanto a empresa pode ganhar com eles, em comparação com custos e investimentos necessários para estruturar uma operação, desenvolver softwares e operá-los. Para a eficiência desses processos, recomenda-se que os data scientists dediquem mais tempo para analisar a qualidade dos dados e os efeitos das ações tomadas. Já os business leaders devem ajudar os data scientists a analisarem os dados de forma mais ampla, questionando o contexto de forma abrangente.
Uma das principais ferramentas para essa análise é a Inteligência Artificial, com Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) e automação de processos robóticos. Resumidamente, o DL é uma técnica de ML que usa modelos do funcionamento humano, alimentando as aplicações da IA.
As tecnologias de Analytics e Inteligência Artificial podem aumentar mais ainda as receitas das empresas Data Driven, já que identificam potenciais negócios, aprimoram o entendimento e servem melhor os clientes, além de atraí-los com engajamento. Ao mesmo tempo, reduzem os custos de operação, já que automatizam tarefas e melhoram a qualidade dos serviços sem a necessidade de aumento de equipe. Esses pilares, formados pelo trio Analytics, IA e Banco de Dados, formam um tripé de sustentação nas empresas e contribui fortemente para crescimento exponencial no mundo digital em que vivemos hoje.
Muitas ferramentas foram desenvolvidas, aproveitando dessas forças do Data Driven, unido aos outros pilares citados, e podem ser usadas para forecasting, segmentação de clientes, targeted marketing e previsão de churn, por exemplo, entre outras diversas funções operacionais. Uma das ótimas vantagens é o impacto de eficiência nas buscas pagas, por exemplo. Você define os resultados desejados e consegue levar a mensagem certa, para o público certo, no momento certo. Trata-se de um diferencial competitivo: muitos concorrentes já adotam Analytics e IA, enquanto outros que não adotarem sairão do mercado.
Vale lembrar que a segurança dos dados não impede a sua monetização, mas deve receber a devida importância e obedecer à legislação vigente. Se as informações obtidas são muito sensíveis, use-as para fins estatísticos (insights) apenas e não divulgue os dados em si. Porém, dados únicos, sem alternativos e de uma só fonte são mais valorizados, pois permitem insights novos e diferenciam seus dados dos demais. Hoje é muito comum acumular e trabalhar dados próprios junto com dados de terceiros. Mas cuidado, que dados em excesso também podem não servir muito. Sempre considere valor e risco.
Caio Cunha é Presidente da WSI Master Brasil, co-Fundador da WSI Consultoria e membro do Global WSI Internet Consultancy Advisory Board. Com mais de 25 anos de experiência na indústria de tecnologia, atingiu cargos executivos de alto nível, em grandes empresas multinacionais como PWC (com clientes IBM e Unisys), SAP e Hitachi Data Systems, no Brasil e no exterior.