Por Christine Salomão, jornalista – diretora de conteúdo da ebdi. O poder de transformar dados em insights acionáveis que gerem valor para os negócios.
Vivemos em um mundo inundado por dados. A cada minuto, bilhões de informações são geradas, abrindo possibilidades sem precedentes para as empresas. Seja no varejo, na saúde, na indústria ou em qualquer setor, a coleta e análise de dados oferecem insights valiosos que podem ser traduzidos em vantagens competitivas. Por isso, a maturidade analítica na era digital não é uma opção estratégica e sim uma transição fundamental para o sucesso de todos os negócios.
Afinal, o poder de transformar dados em insights valiosos, principalmente frente aos avanços da Inteligência Artificial (IA), é o que garantirá a longevidade de qualquer empresa, pois as estratégias e ações serão cada vez mais orientadas por evidências e não achismos. O que é fundamental para prever tendências de mercado, compreender as necessidades dos clientes, otimizar operações e identificar oportunidades de crescimento.
Tanto que as empresas data-driven, com alto nível de maturidade analítica, são aquelas que dominam mercados a partir de uma melhor gestão da informação. Isso por reconhecerem a governança de dados como um elemento vital para a conquista da maturidade na tomada de decisões baseadas em dados, pois assegura a qualidade, integridade e segurança dos dados.
Além disso, a governança de dados é importante para promover a ética no uso das informações, permitindo que as “organizações analíticas” dominem seus mercados e permaneçam na vanguarda em um mundo corporativo cada vez mais orientado por dados.
Segundo o “CDO Study 2023”, do IBM Institute for Business Value, que consulta executivos nos cargos de Chief Data Officers (CDOs) nos principais mercados da IBM, revelou que “mais da metade (51%) dos CDOs brasileiros está utilizando Inteligência Artificial e dados para tomar decisões melhores e mais rápidas”.
No entanto, “apenas 22% desses profissionais estão usando IA para automatizar a tomada de decisões”. A pesquisa destaca, ainda, “que 48% dos CDOs brasileiros alinham sua estratégia de gerenciamento de dados com a transformação digital das empresas.”
Mas vale ressaltar que a jornada para se tornar uma “organização analítica” está repleta de desafios. A segurança e privacidade dos dados, o treinamento de pessoal, a aquisição de ferramentas adequadas, a conformidade regulatória, a segurança e privacidade dos dados e a construção de uma cultura organizacional orientada a dados são questões complexas para serem enfrentadas diariamente pelos CDOs.
A começar que promover uma cultura orientada por dados em toda a organização não é uma tarefa fácil, pois requer uma mudança na mentalidade e a promoção da importância dos dados em todos os níveis da companhia. Sem falar que os CDOs precisam ter uma comunicação efetiva com os stakholders para garantir que todos os envolvidos tenham uma compreensão comum das metas e estratégias de análise de dados.
Isso é fundamental para alinhar o uso de dados com os objetivos da organização. Uma forma também de obter o apoio necessário para projetos de análise de dados mostrando efetivamente os benefícios e as oportunidades que eles podem trazer. Além de reforçar o comprometimento dos stakeholders e alocar recursos.
Uma comunicação aberta e transparente contribui, ainda, para que se estabeleça uma relação de confiança com os stakholders, principalmente quando se lida com questões sensíveis, como a privacidade dos dados. Falar abertamente sobre as limitações dos dados e os desafios enfrentados nas análises também ajuda a gerenciar as expectativas dos stakeholders. Isso evita expectativas irrealistas e descontentamento, principalmente porque as partes interessadas de um negócio, geralmente, não entendem nada de dados.
Alfabetização de dados: driver necessário para proporcionar valor aos negócios
Os CDOs têm grande responsabilidade sobre a data literacy, pois de acordo com o Gartner: “a alfabetização de dados se tornará um driver explícito e necessário para proporcionar valor aos negócios, uma relevância demonstrada por sua inclusão formal em mais de 80% das estratégias de dados e análises e programas de gestão de mudanças”.
Lembrando que a data literacy, não é uma ação pontual em algum processo, mas uma habilidade. Ou seja, é passível de ser aprendida, desenvolvida e aprimorada sempre que necessário. Nesse sentido, fica mais fácil identificar quais equipes ou colaboradores já implementam o mindset da análise de dados e quais ainda precisam se adaptar.
Não é à toa que organizações data driven têm no cerne de sua cultura a mentalidade de que todas as decisões precisam ser conduzidas pela análise de dados. Por isso, “quem não fala essa língua dos dados” certamente vai ter dificuldades de se comunicar e, consequentemente, de produzir os resultados esperados. O que torna necessário apostar na aprendizagem em relação a como entender, analisar, computar, registrar e usar dados na estratégia de uma empresa.
Vale lembrar que a escassez de talentos na análise de dados é um problema global, com organizações competindo para atrair e reter profissionais qualificados. O que também sinaliza a importância de se investir na capacitação dos colaboradores. Além disso, o conflito de gerações hoje impede que os negócios cresçam, pois as “pessoas” buscam trabalhar com propósito.
Como os CDOs podem estimular a data literacy?
Aqui estão algumas estratégias para promover a alfabetização de dados entre os colaboradores:
– Treinamento e desenvolvimento: ofereça treinamento em data literacy para colaboradores de todos os níveis, desde cursos básicos até avançados, dependendo das necessidades e do conhecimento prévio.
– Promova programas de desenvolvimento profissional que incluam módulos de data literacy.
– Use recursos de aprendizado online, tutoriais e ferramentas interativas para apoiar o treinamento.
– Reconheça e recompense as contribuições dos colaboradores para a melhoria da data literacy na organização.
– Mentoria e colaboração: encoraje a colaboração entre equipes e departamentos para compartilhar conhecimentos e melhores práticas em análise de dados.
– Acesso a ferramentas e recursos: forneça acesso a ferramentas de análise de dados e software relevantes.
– Disponibilize uma biblioteca de recursos, como tutoriais, guias e documentação, para referência constante.
– Feedback e avaliação: solicite feedback dos colaboradores sobre os programas de treinamento em data literacy e faça melhorias com base nas sugestões.
– Liderança engajada: líderes da organização devem apoiar ativamente os esforços de desenvolvimento de data literacy e demonstrar a importância dos dados em suas decisões.
Avanços da IA na análise de dados
Nos últimos anos, a Inteligência Artificial (IA) tem se destacado como uma ferramenta fundamental na análise de dados para a geração de valor nas empresas. A capacidade de processar grandes volumes de informações, identificar padrões e tomar decisões baseadas em dados têm revolucionado a forma como as organizações operam e prosperam.
A famosa frase do matemático britânico Clive Humby: “Dados são o novo petróleo” ganhou popularidade no mundo corporativo sinalizando que os dados trazem riquezas para as organizações. Agora, na visão de Humbly: “Os dados são o novo petróleo. É valioso, mas, se não for refinado, não pode ser usado”. Daí o poder da IA como ferramenta fundamental na análise de dados para a geração de valor para as empresas.
Isso pela capacidade da Inteligência Artificial de processar grandes volumes de informações, identificar padrões e tomar decisões baseadas em dados, o que tem revolucionado a forma como as organizações operam e prosperam. Com algoritmos avançados, a IA pode identificar tendências, correlações e insights que seriam praticamente impossíveis de serem obtidos antes.
Outros benefícios da IA na análise de dados:
- Personalização do atendimento ao cliente: a IA tem revolucionado a forma como as empresas se relacionam com seus clientes. Por meio da análise de dados, as empresas podem criar perfis detalhados de seus clientes e oferecer produtos e serviços altamente personalizados. A personalização não apenas melhora a satisfação do cliente, mas também impulsiona as vendas e a fidelidade à marca.
- Otimização de Processos Empresariais: a IA também é uma aliada na otimização dos processos internos. Ela pode identificar ineficiências operacionais, sugerir melhorias e automatizar tarefas repetitivas. Isso não apenas economiza tempo e recursos, mas também aumenta a eficiência e a produtividade das equipes.
- Previsão de demanda e estoque: a capacidade da IA em analisar grandes volumes de dados históricos e em tempo real permite que as empresas prevejam com precisão a demanda por seus produtos. Isso ajuda na gestão de estoque, evitando a escassez ou excesso de produtos, economizando custos e melhorando a satisfação do cliente.
- Segurança de dados e detecção de fraudes: a IA pode identificar atividades suspeitas e potenciais ameaças à segurança, protegendo as informações sensíveis da empresa e de seus clientes. Além disso, a detecção de fraudes é aprimorada, minimizando perdas financeiras.
- Tomada de decisões baseadas em dados: a IA fornece suporte valioso para a tomada de decisões estratégicas nas empresas. Com análises avançadas, modelos preditivos e simulações, os líderes podem tomar decisões mais informadas e estratégicas, diminuindo riscos e aumentando a probabilidade de sucesso.
O uso da IA para monetização de dados
A IA se tornou a ferramenta-chave para a monetização dos dados, conforme descrito a seguir:
Transformação de dados em ativos financeiros
À medida que a IA avança, as empresas percebem que os dados são ativos valiosos por si mesmos. A capacidade de coletar, processar e analisar dados por meio de algoritmos de IA abre oportunidades para a criação de produtos e serviços baseados em dados, gerando uma nova fonte de receita. Os dados podem ser vendidos, licenciados ou utilizados para desenvolver soluções personalizadas para clientes.
Publicidade segmentada e Personalização
A publicidade online se beneficiou enormemente da IA na monetização de dados. Plataformas de publicidade utilizam algoritmos de IA para segmentar anúncios com base nos interesses e comportamentos do público-alvo. Isso não apenas aumenta a eficácia das campanhas, mas também permite que as empresas cobrem mais por espaços publicitários direcionados.
Produtos e serviços de análise de dados
Empresas especializadas estão surgindo, oferecendo serviços de análise de dados e insights baseados em IA para outras organizações. Elas ajudam a extrair informações valiosas dos dados existentes, permitindo que as companhias tomem decisões mais informadas e, ao mesmo tempo, gerem receita por meio desses serviços.
Monetização de dados de IoT
Com a proliferação da Internet das Coisas (IoT), dispositivos inteligentes coletam dados constantemente. A IA pode ser usada para analisar esses dados e criar modelos preditivos que auxiliam na otimização de processos e na geração de insights valiosos, abrindo a porta para oportunidades de monetização.
Venda de dados para terceiros
Algumas empresas estão monetizando seus dados vendendo informações não sensíveis ou anonimizadas para terceiros. Isso é comum em setores como saúde, onde dados agregados podem ser usados para pesquisas científicas, desenvolvimento de medicamentos e outras aplicações.
Mas vale destacar que calcular o ROI de soluções de dados envolvendo a IA é um dos problemas dos CDOs, pois ações inovadoras vão além do retorno financeiro dos projetos. Na prática, os indicadores devem medir o desempenho com base na visão de oportunidades e avanço para o processo de inovação como um todo.
E dentro desse contexto, para metrificar a inovação, é preciso dados sobre todas as etapas deste processo, começando pela captação de ideias e projetos, passando pela apresentação de soluções e chegando ao momento em que as soluções efetivamente viram negócios.
Tecnologias capazes de revelar o valor dos dados
Segundo o “CDO Study 2023”, do IBM Institute for Business Value, para os CDOs brasileiros, a internet das coisas – IoT (60%), nuvem híbrida (48%), IA e machine learning (33%) estão entre as melhores tecnologias capazes de revelar valor dos dados. De acordo com a pesquisa, “82% desses executivos afirmam que garantir a segurança dos dados é a responsabilidade mais importante de sua função. Mesmo assim, apenas 48% concordam que suas organizações estão totalmente em conformidade com a legislação e os padrões de dados e 23% apontam resultados completos e explicáveis como característica importante de sua arquitetura de dados.”
Na visão de Joaquim Campos, vice-presidente de automação, dados e IA da IBM América Latina, os CDOs têm nas mãos a oportunidade para reverter essa realidade. Segundo Campos, ferramentas de governança para os modelos de inteligência artificial garantem a observabilidade, catalogação de dados, identificação de dados sensíveis, detecção de vieses e a capacidade de entender decisões tomadas. Trata-se de ética e responsabilidade no uso de inteligência artificial”.
Benefícios do Data Mesh
A implementação do Data Mesh traz consigo uma série de vantagens que podem impulsionar o sucesso da gestão de dados nas organizações. Esses benefícios contribuem para uma governança de dados mais eficiente, possibilitando que a companhia extraia insights valiosos a partir de suas fontes de dados.
Confira, abaixo, os principais benefícios do Data Mesh:
- Descentralização e mais autonomia
- Escalabilidade e flexibilidade
- Melhoria na qualidade de dados
- Colaboração e compartilhamento
- Acesso facilitado aos dados
- Maior visibilidade e descoberta de dados
E para se aprofundar sobre esses e outros temas, participe do SAB CDO 2024. Realizado pela EBDI, o Encontro, uma imersão de 3 dias, reunirá os principais líderes de dados & analytics do País. Para mais informações, clique aqui (vagas limitadas).
