“Dados são o novo petróleo”. Quem navega pelo mundo dos negócios já deve ter ouvido esta frase do cientista de dados Clive Humby, traduzida do original data is the new oil e usada globalmente para se referir ao possível recurso mais valioso do planeta na era da inteligência artificial: dados.

A manipulação e a análise de dados nas empresas para tomada de decisões inteligentes têm recebido amplo destaque no mundo corporativo como uma ferramenta poderosa para auxiliar seus líderes.

O fato é que as empresas que desejam surfar nesse hype não precisam apenas aprender a lidar com a enorme quantidade e variedade de dados coletados ― é preciso, também, que sejam capazes de transformá-los em informação e conhecimento, cruzando-os com outras fontes, desenvolvendo relatórios automatizados e dashboards, realizando análises estatísticas e até mesmo aplicando inteligência artificial no processo de tomada de decisão.

Isso pode não ser uma grande questão para empresas que já nascem orientadas por dados, como as startups, por exemplo, mas pode ser motivo de dor de cabeça em mercados mais tradicionais ― e muitas vezes mais volumosos em informações, devido ao tempo de vida.

Os desafios de se tornar uma organização habilitada para big data podem ser enormes, contudo, é uma transição com a qual os executivos precisam se engajar hoje.

Melhores tomadores de decisão

O objetivo do big data é analisar grandes quantidades de dados para transformá-los em insights valiosos. Um dos grandes motivos de tantas empresas estarem na corrida para se tornar data driven é a vantagem competitiva que essa análise e entendimento de seus dados podem fornecer. Seja maximizar o lucro, seja minimizar o prejuízo, seja ter uma visão mais clara da empresa e do mercado. As possibilidades são inúmeras.

As maiores empresas do mundo são data driven e utilizam inteligência de negócios em diversas áreas. A Amazon, por exemplo, otimiza seu estoque e logística com o uso de algoritmos inteligentes de otimização. O Google consegue entender o que cada usuário quer encontrar. O Facebook é capaz de recomendar os melhores anúncios; enquanto a Netflix cria filmes e séries com base na opinião pública, coletando comentários de redes sociais.

Mas isso não se limita às big techs. Todo e qualquer segmento do mercado pode se beneficiar da coleta e análise de dados.

“A análise avançada de dados pode ser aplicada desde uma padaria de esquina, que quer entender os horários de pico para ter pães frescos quando o cliente chegar; até um restaurante que deseja estimar quantos garçons contratar para evitar gastos desnecessários; um mercado que deseja entender como posicionar os produtos nas prateleiras de forma com que os clientes comprem mais; uma equipe de marketing que quer entender as tendências de mercado em tempo real, coletando dados de redes sociais, sites de notícias e por aí vai. Com dados as possibilidades são infinitas”, explica Caio Amante, CEO da Dataside, startup paulista especializada em inteligência de dados.

Essa análise pode ser aplicada em qualquer setor da economia, e está mais presente em nosso cotidiano do que as pessoas imaginam. “No e-commerce, conseguimos criar inteligências que notam sozinhas quando alguma atividade sai do padrão dos clientes, concluindo uma análise de fraude. Tudo isso é feito de modo automático, sem precisar passar pela mão humana”, complementa Igor de Paula, diretor comercial da Dataside.

O executivo observa que, antigamente, os dados eram gerados somente por ações executadas dentro das organizações, como emissão de notas fiscais, contratações, pagamentos e etc.

Isso mudou com o surgimento das famosas APIs (Interface de Programação de Aplicações), que possibilitam a coleta de dados externos da organização como: dados sociais e econômicos (como população e PIB de determinada cidade), dados climáticos do passado e futuro, cotação de qualquer moeda, dados de redes sociais como Facebook, Instagram, Twitter e LinkedIn – e até mesmo técnicas (legais) que permitem a extração de dados de páginas públicas de concorrentes.

Principais dores

De acordo com o Harvard Business Review, a partir de 2012, cerca de 2,5 exabytes de dados passaram a ser criados a cada dia ― número que está dobrando a cada 40 meses ou mais. Mais dados cruzam a internet a cada segundo do que eram armazenados em toda a internet há 20 anos. Isso dá às empresas a oportunidade de trabalhar com uma proporção imensa de informações.

Mesmo com o alto interesse e o comprometimento das organizações a desenvolver uma cultura mais data driven, os desafios para a implementação dessa cultura são muitos: diversas empresas ainda lutam para extrair valor de seus investimentos em big data e inteligência artificial, conforme indica a pesquisa NewVantage Partners de 2021.

Segundo o estudo americano, somente 24% das empresas já conseguem, de fato, operar em uma realidade baseada em dados. Em contrapartida, quase 100% das empresas participantes afirmaram ter alguma iniciativa voltada para dados, com 65% delas já tendo implementado o cargo de Chief Data Officer (CDO) em suas organizações.

Para Caio Amante, as organizações, hoje, já sabem coletar seus dados, mas muitas ainda não sabem exatamente o que fazer com eles. Além disso, há três dores centrais que as inibem na hora de desenvolver a construção de uma cultura de dados:

1. Falta de profissionais no mercado
“Há uma defasagem global, não somente no Brasil. Os RHs estão sofrendo para conseguir contratar, montar e reter equipes consistentes. Isso faz com que as empresas tenham dificuldade na entrega de valor”, afirma de Paula.

2. Falta de visão do poder dos dados
“Falta aos executivos buscarem entender quais os reais benefícios que uma cultura de dados pode trazer para a empresa. Muitos ainda acreditam que a tecnologia veio para tirar seus empregos, o que não é verdade. Ela surgiu para auxiliar a tomada de decisão e fornecer uma visão mais clara do mercado como um todo. Infelizmente algumas empresas demoram muito para entender que seus concorrentes que analisam dados possuem uma vantagem competitiva enorme. E algumas dessas empresas acabam se tornando obsoletas, como foi o caso da Blockbuster que foi esmagada por sua concorrente data driven: a Netflix.”, observa Amante.

3. Não utilizar os dados da maneira correta
“Muitas vezes a tecnologia investida pelos clientes é antiga, cujo investimento não vale mais a pena. Assim, outra dor muito presente é a tomada de decisão errada”, diz Igor de Paula.

Amante complementa: “É muito comum executivos pensarem que as empresas precisam passar por BI antes de se envolver com big data; mas BI é um conceito que já está ultrapassado. Assim, acabamos vendo muita gente desperdiçando dinheiro com licenças, máquinas e servidores locais, quando, no fim, poderiam usufruir de uma arquitetura mais moderna, baseada em cloud, com todos os seus benefícios, como elasticidade, pagar apenas pelo uso de processamento e escalabilidade

Geração de valor dentro de casa

Às organizações interessadas em se tornarem data driven, há a opção de recorrer a prestadores de serviços especializados em data analytics para uma implementação completa em seus espaços.

CDO, engenheiro de dados e cientista de dados são alguns dos cargos presentes em uma equipe responsável pela análise e gestão de big data em corporações ― e a análise de dados vai muito além dos relatórios financeiros, analisa Amante. “Através dos dados conseguimos dar vantagens competitivas aos clientes por entrelinhas da correlação, que ajudam na tomada de decisão imediata”, diz.

“Um dos diferenciais da Dataside é que trabalhamos com profissionais de diversas áreas, formando um time completo. Desta forma, conseguimos atuar com o cliente de ponta a ponta, com uma metodologia própria que nos permite transformar projetos em entrega de valor rapidamente”, analisa Amante.

Outro diferencial da Dataside é o Acelera Jovem, um programa próprio capaz de formar profissionais aptos a entregas de valor de maneira diferente das metodologias tradicionais de níveis “junior a sênior”.

“Através de um programa de mentorias, geramos conhecimento dentro de casa para reter os profissionais e gerar talentos. As pessoas da Dataside têm engajamento e preocupação com o cliente e estão sempre buscando entregar mais. Esse é um processo de fortalecimento da cultura que começa desde o nosso RH”, explica Amante.

Fruto disso é que a Dataside saiu de um valuation de 12 milhões de reais em agosto de 2020 para mais de 80 milhões de reais no último trimestre de 2021. “Começamos a pandemia com 19 profissionais, e hoje estamos com mais de 130 ― tudo isso sem termos recebido nenhum investimento”, comemora o CEO.