Por Christine Salomão, jornalista – diretora de conteúdo da ebdi. Data Analytics: como base para o desenvolvimento da empresa do futuro.

Na era digital, a ciência de dados tem se tornado cada vez mais importante no mundo dos negócios, uma vez que permite que as empresas obtenham insights valiosos a partir de dados e tomem decisões mais embasadas em evidências. Por isso, a importância do Chief Data Officer (CDO) na estratégia do negócio, tendo como desafio desenvolver uma cultura em que os dados sejam valorizados pelos colaboradores e atendam às necessidades da organização.

Não é à toa que o Dr. Richard Wang, Founder and Executive Director, CDOIQ Program, Massachussets Institute of Technology, diz que seu “sonho é que todas as empresas tenham CDO. Os CDOs necessitam ter empodeiramento na estratégia”. A frase foi citada por Jun Okawa, Head of Analytics do Banco NEXT, ao abrir o ciclo de palestras do Mastering: Data Analytics Innovation 2023, que aconteceu de 22 a 24 de março, no Club Med Lake Paradise, em Mogi das Cruzes, São Paulo, uma iniciativa da ebdi.

Afinal, o empoderamento do CDO gera valor para a empresa, pois ele é capaz de identificar as áreas em que os dados podem ser usados para melhorar a eficiência, reduzir custos, aumentar a receita e aprimorar a experiência do cliente, sinaliza Okawa. E se o CDO não estiver envolvido na estratégia, a organização pode perder grandes oportunidades para crescer e ganhar vantagem competitiva no mercado.

Okawa nos fez refletir também sobre a importância de o cientista de dados trabalhar em estreita colaboração com os stakeholders para entender suas dores e expectativas, pois essa é a melhor forma de garantir que os resultados do trabalho estejam alinhados com as metas e objetivos da organização. Agora, “se deixar ele solto, sem guiar, só vai trazer dor”, adverte o executivo. Ou seja, vai apontar vários problemas que a empresa não vai conseguir resolver ao invés de focar no necessário.

Por isso, a capacidade aguçada de predição, que se refere à habilidade de fazer previsões precisas e confiáveis com base em dados e informações disponíveis, é uma das habilidades mais valorizadas em um cientista de dados. Isso porque permite que ele seja capaz de antecipar tendências, identificar oportunidades de negócios e tomar decisões estratégicas com base em informações precisas e confiáveis. Foi o que sinalizou Lucas Pedote, Head & Heart of Data do iFood ao apresentar, no Encontro, o case de sucesso da empresa.

Agora, construir uma relação mais humanizada com as pessoas frente às novas tecnologias não é uma tarefa fácil. E o iFood fez isso justamente por sua capacidade de reunir e processar grandes quantidades de dados para atender às necessidades dos consumidores. “Mas é preciso entender o fenômeno: boas perguntas e boas informações, em escala”, explica o executivo.

Data Analytics Innovation 2023: benefícios do conceito data mesh

Para ganhar vantagem competitiva na era do conhecimento, “as empresas também podem adotar o conceito de data mesh, que é uma nova abordagem arquitetônica para a gestão de dados em organizações”, explica Alan Camillo, CTO da BLUESHIF ao ministrar palestra no Encontro. Segundo ele, “ao invés de um modelo centralizado, no qual um único time é responsável por toda a infraestrutura de dados, o data mesh prega a descentralização e a distribuição de responsabilidades pela gestão dos dados em toda a organização.”

Mas segundo James Serra, Data Platform Architecture Lead da EY, explica o executivo, o conceito  de data mesh é muito “mais sobre pessoas e processos do que arquitetura, enquanto uma malha de dados é uma abordagem arquitetônica que lida com a complexidade de dados e metadados de forma inteligente que funciona bem em conjunto”. 

Ou seja, data mesh é mais sobre a cultura organizacional do que tecnologia em si. Isso porque a adoção do data mesh exige uma mudança na mentalidade das equipes de dados e dos líderes da empresa, além de uma maior colaboração entre as diferentes áreas da organização.

Por isso, a integração de tecnologia e negócios é cada vez mais importante para as empresas que desejam se manter competitivas no mercado. “E dados confiáveis são essenciais para o sucesso de qualquer empresa”, afirma Sabrina Silva Nazario, CDO SAM da SCHNEIDER ELECTRIC, ao ministrar palestra no Encontro.

Afinal, com a quantidade cada vez maior de dados disponíveis, as empresas podem usar essas informações para melhorar a tomada de decisões e otimizar processos em todas as áreas do negócio. Mas para potencializar resultados, de acordo com a executiva, é preciso ter em mente:

• Ter uma boa estratégia de dados é essencial;
• Antes de mais nada, dados de boa qualidade;
• A jornada de dados é uma maratona, não 100 metros rasos.

Os executivos da DATAIKU, Rogerio Sant Ana e Evandro Pacolla, não só concordam com Sabrina Nazario, como disseram que a empresa fez, em 2021,  “uma entrevista com Jeff McMillan, Chief Data and Analytics Officer do Morgan Stanley Wealth Management, e ele citou a qualidade dos dados como um dos fatores decisivos para se tornar uma organização inteligente.”

Mas isso não significa que seja fácil, acrescenta os executivos, “McMillan diz que o gerenciamento de qualidade de dados é um processo contínuo e que precisa envolver o negócio desde o início. Na verdade, o Morgan Stanley levou cerca de cinco anos para implementar sua estratégia de qualidade de dados de maneira significativa. Por outro lado, McMillan diz que hoje é uma das principais vantagens competitivas da empresa.”

Segundo os executivos, também é importante entender melhor o papel do ser humano frente às novas tecnologias, pois máquinas não sabem lidar com incertezas e mudanças. Ao contrário dos colaboradores, que conseguem encarar cenários inesperados e cheios de incertezas, como pandemias, guerras etc.

“Na Dataiku, falamos sobre IA diária, que trata de tornar o uso da IA quase trivial. Trata-se de equipar as pessoas com análises avançadas e ferramentas de IA em seu trabalho diário para permitir que tomem decisões melhores, mais rápidas e mais baseadas em dados. E essa é uma tendência que definitivamente estamos vendo se concretizar. Os principais objetivos de negócios, na maioria das vezes, não são sobre aplicativos malucos de IA – eles têm a ver com o aumento das capacidades humanas, trazendo eficiência e agilidade para os negócios”, exemplificam os executivos.

Por isso, “nós ajudamos as empresas a transformarem a forma como operam e impactam a vida das pessoas, afirma Diogenes do Espirito Santo, Engenheiro de Soluções de Nuvem e Estrategista de Nuvem, Dados e Arquitetura para a América Latina da TERADATA, ao ministrar palestra sobre “Acelere e Escale a Transformação do Negócio através da Analítica Ágil e Eficiente”.

Na visão do executivo, o importante é “fazer a tecnologia trabalhar para você; respondendo o que você quer saber; e o que realmente procura”. O que é possível ao se adotar uma abordagem de analítica ágil, que coloca as pessoas no centro do negócio e utiliza a tecnologia para apoiá-las em suas atividades diárias, ajudando a melhorar a tomada de decisões, a eficiência operacional e a competitividade geral da empresa.

Self-Service Analytics

Em um ambiente de negócios altamente competitivo e em constante mudança, o Self-Service Analytics é uma ferramenta valiosa para as empresas, pois permite que os usuários acessem, analisem e usem dados de maneira mais rápida, flexível e personalizada, além de reduzir custos e aumentar a autonomia dos usuários. Foi o que sinalizou Fabio Sato, Head of Data da DECATHLON, ao abrir o segundo dia de palestras do Mastering: Data Analytics Innovation 2023.

Na visão de Sato, o Self-Service Analytics é extremamente importante porque  “permite que os usuários acessem e analisem dados por conta própria, sem depender de equipes especializadas em análise de dados”. E isso dá “independência para a área de negócios na tomada de decisões com base nos dados. São eles que vão decidir se vão usá-los ou não”, explica o executivo.

Ou seja, a “área de dados não vira um gargalo”, comenta Sato e sim um facilitador para que a os usuários tenham total flexibilidade e autonomia para explorar e compreender os dados de maneiras diferentes. O Self-Service Analytics, de acordo com o executivo, também “acelera a cultura de dados na empresa, além de dar oportunidade para times técnicos e não técnicos usufruírem do ambiente de dados.”

E no mundo de hoje, com a quantidade de informações disponíveis, saber ler e interpretar dados é uma questão de sobrevivência para as empresas. Por isso, a importância da Alfabetização de Dados ou Data Literacy, “que é a habilidade de ler, trabalhar com, analisar, e argumentar (ou comunicar) com dados”, ressalta  Daniel Scalli Fonseca, Diretor de dados da LOFT, ao ministrar palestra sobre “Cultura digital: alfabetização de dados, ética digital, privacidade e o uso de dados.”

Mas como atuar sobre Data Literacy?, indaga Scalli. “Processos tradicionais de Gestão de mudança estão obsoletos: pessoas são treinadas em ferramentas, mas deveriam ser treinadas nos dados. E questionar-se sobre os dados é saudável: entra a dose de ceticismo”, explica o executivo. 

E ao praticar o ceticismo, é possível questionar a qualidade e a confiabilidade dos dados, examinar suas fontes, verificar se eles foram coletados e analisados corretamente e considerar os possíveis vieses que podem estar presentes. Scalli nos fez refletir também que ser cético não significa ser descrente, mas sim ter um pensamento crítico e reflexivo sobre as informações que estão sendo apresentadas.

Agora, como dizia Peter Drucker, o pai da administração moderna: “A cultura come a estratégia no café da manhã” e, por isso, organizações que valorizam a transparência e a tomada de decisões baseada em dados se destacam por incentivar a Alfabetização de Dados e conseguem mudar padrões de comportamentos.

Mas para obter sucesso na Cultura Data Driven, a mudança de mentalidade tem que começar no topo. “O exemplo precisa vir dos líderes”, afirma Ilicio Junior, Head de dados da MULTIEDRO, ao ministrar palestra no Encontro. Isso porque se os líderes não valorizam os dados e não os utilizam para tomar decisões, “é improvável que a cultura orientada a dados seja adotada pela organização como um todo”, sinaliza o executivo.

“As lideranças também precisam entender da importância de se usar dados para empoderar pessoas, pois a cultura orientada a dados pode falhar por falta de engajamento. Por isso, os benefícios precisam estar claros para as pessoas”,  adverte Ilicio Junior. Afinal, “a transformação cultural é um desafio muito maior que a implementação de tecnologia porque exige que as pessoas mudem suas mentalidades, hábitos e práticas, o que pode ser difícil e levar tempo”, comenta o executivo.

Principalmente hoje que as novas gerações não abrem mão de trabalhar com propósito e as organizações precisam fazer com que os seus colaboradores abracem seus valores e missões. Uma tarefa nada fácil quando o trabalho colaborativo ganha cada vez mais força e o engajamento dos times se dará pela causa e não pelo valor recebido. Não é à toa que a escassez de talentos é uma realidade enfrentada pela maioria das empresas atualmente.

E essas e outras dores enfrentadas pelas empresas na gestão de pessoas foram abordadas no painel comandado pelos executivos: Gabriel Yoshimura da PURAVIDA; Tania Soares – Inteligência de dados; e Wesley Pires do GRUPO SMARTFIT, intitulado: “Gestão de pessoas: atração e retenção de talentos na competição global.”

Outro ponto alto do segundo dia do Encontro foi a palestra: “A Inteligência Artificial gerando vantagens para o negócio: qual o impacto?, ministrada por Arthur Almeida , Gerente MLOps do WILLBANK.  O executivo mostrou com maestria os três tipos de IA disponíveis e o quanto as empresas ainda estão engatinhando neste campo da ciência, cujo propósito é estudar, desenvolver e empregar máquinas para realizarem atividades humanas de maneira autônoma.

Segundo o executivo, a Inteligência Artificial Limita (ANI) – IA Fraca é a forma mais utilizada hoje. “Armazenam uma grande quantidade de dados e realizam tarefas complexas, porém sempre focadas no objetivo para o qual foram programadas”, explica Almeida.

Já a Inteligência artificial geral (AGI), acrescenta Almeida, “é conhecida como ‘IA forte’ ou ‘nível humano’ por ser capaz de executar tarefas similares às realizadas pelos seres humanos.  E especula-se que a Superinteligência (ASI) será superior à inteligência humana, sendo capaz de tomar decisões e também armazenar dados.”

Na palestra seguinte, intitulada: “Inteligência e eficiência para o seu negócio com recursos que simplificam a jornada de dados”, André Oliva Carneiro, Diretor de Data & Analytics da OLIST, nos contou a rica trajetória da Olist, que é um ecossistema líder em soluções para vender online. “Nascemos como uma loja e nos tornamos o ecossistema do futuro. Somos o mais novo unicórnio da América Latina após rodada da Série E liderada pelo fundo americano Wellington Management”, comenta o executivo.

Outro case de sucesso apresentado no segundo dia do Encontro foi o da Heineken Brasil. Fábio Criniti Barboza, Data & Analytics Director da HEINEKEN,contou como o time de Dados & Analytics está gerando valor para a Heineken Brasil. “Criamos valor facilitando a mudança de mentalidade e desenvolvendo as habilidades em nossos funcionários para ajudar a Heineken a fazer uma transição efetiva para uma cultura orientada por dados e fazendo o negócio prosperar”, comenta Barbosa. “E para que isso aconteça, acrescenta o executivo, 4 passos são necessários: conhecimento; experimente & inspire; equipes funcionais; escalando.”

No Encontro também pudemos entender melhor porque a Virtualização de Dados é o elemento chave nas Arquiteturas Modernas. Afinal, “a virtualização de dados é uma camada lógica de dados que integra todos os silos de dados empresariais espalhados pelos diferentes sistemas, gerencia os dados unificados para segurança e governança centralizada e os entrega aos usuários em tempo real”, explica Guilherme Duarte, Líder Técnico LATAM da DENODO, ao ministrar palestra sobre o tema.

Agora, o que é mais difícil de entender hoje é o comportamento do cliente, seja um consumidor, um hóspede, um paciente, um leitor ou um passageiro, afirma Rafael de Albuquerque, CEO da ZOOX. “Empresas com as melhores intenções, ferramentas e bons profissionais muitas vezes se encontram em um vácuo de insights. Muitos desses negócios ainda não passaram por uma transformação data-driven e não sabem onde encontrar dados. E outros, que já estão atualizados ou estão em processo de digitalização, não sabem o que fazer diante de uma imensidão de informações”, explica o executivo.

“Essa multiplicação de opiniões, avaliações, recomendações e outras inúmeras formas de expressão digital se tornaram uma preciosa ferramenta de gerenciamento de reputações e de identificação de novas oportunidades”, comenta Albuquerque. “E na busca por insights para agilizar e otimizar as tomadas de decisão na sua empresa, de fato, não existe fórmula mágica instantânea. Mas já existem tecnologias de ponta, avançadas o suficiente para identificar e capturar as informações mais essenciais para a sua organização caminhar na direção do sucesso”, ressalta o executivo ao ministrar palestra, intitulada: “Redesenhe o seu negócio em torno da forma como as pessoas vivem, não do que os consumidores compram.”

Comunicação efetiva entre a área de dados e negócios

A cadeira do Analytics do futuro será ocupada por profissionais que possuam um conjunto de habilidades técnicas e de negócios para traduzir dados em insights acionáveis ​​e ajudar as empresas a tomar decisões mais assertivas. Foi o que sinalizaram os executivos Arley Couto Mendonça da BRASILPREV, Carol Valença da BASF e Pedro Debs da DIAGEO, ao comandarem o painel: “Cadeira do Analytics do futuro: quais as aptidões necessárias para ocupar o cargo que tende a unir o técnico com o negócio?.”

Segundo eles, o cientista de dados precisa participar do negócio para poder entender às necessidades e desafios da empresa e como a análise de dados pode ajudar a resolver problemas e melhorar a eficiência dos processos de negócios. Por isso, a importância de se estabelecer uma comunicação efetiva entre a área de dados e negócios para se obter uma visão mais completa do desempenho da empresa e identificar oportunidades para melhorias e crescimento.

O cientista de dados, na visão dos executivos, também tem que ter pensamento crítico e conhecimento técnico em análise de dados. Ou seja, ter habilidades em ferramentas de análise de dados, incluindo bancos de dados, linguagens de programação, aprendizado de máquina, inteligência artificial e visualização de dados.

Por outro lado, as áreas de negócios podem ajudar a definir as perguntas que precisam ser respondidas por meio da análise de dados, bem como os objetivos que a empresa deseja alcançar. Além disso, as áreas de negócios podem ajudar a validar os resultados da análise de dados e traduzir os insights obtidos em ações concretas que beneficiem a empresa.

Outro destaque do Encontro foi a palestra: “Data Marketplace: Empodere os seus consumidores de dados”, ministrada por Carlos Salvador, Technical Sales Director Latam da INFORMÁTICA. O executivo explicou a importância de as empresas “pensarem seus dados como produto.”

Isso porque o “Data Marketplace permite que você comercialize seus ativos de dados para as massas”, explica o executivo. “Funciona como uma vitrine de produtos de dados com funcionalidades para gestão de pedidos e delivery controlado de dados. Onde você pode empacotar ativos de dados obtidos a partir de qualquer fonte de dados”, acrescenta Salvador.

Além disso, ressalta o executivo, “possibilita que seus consumidores de dados possam requisitar acessos a dados e modelos de IA. E suas equipes poderão facilmente atender a estas requisições, e também rastrear estas requisições, os usos aplicados aos dados e muito mais.”

Vale destacar que para enriquecer ainda mais o debate, o Encontro contou com a expertise e comentários, após cada palestra, de Cesar Patino, diretor da JCP.

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