Data Driven é caminho para monetizar dados em transformação digital

O mercado de transformação digital vai movimentar US$ 2,3 trilhões até 2032, com crescimento médio de 14,2% ao ano, de acordo com o relatório Market Research Report da Fact MR. Apenas este ano, a expectativa é de que o segmento atinja US$ 621 bilhões. Para isso, as empresas precisam se apoiar no conceito de Data Driven – estratégia de empresas orientadas a dados – capaz de trazer a monetização dos dados. 

A consultoria Forrester avalia que as empresas que são Data Driven estão crescendo 30% ao ano. O consultor Caio Cunha, presidente da WSI Master Brasil e membro do Global WSI Internet Consultancy Advisory Board, afirma que o novo modelo significa sobrevivência no mercado. 

“Ser Data Driven hoje é um diferencial competitivo. Muitos dos concorrentes já adotam e os que não adotarem vão sair do mercado. Cada vez mais os clientes querem ações mais inteligentes”, sentencia o consultor. 

Cunha explica que a empresa que é Data Driven usa uma base de dados estruturada, com informações concretas para a tomada de decisões, apoiada em ferramentas de Business Inteligence (inteligência de negócios, na tradução do inglês). O sistema usa grande quantidade de dados de maneira rápida, segura e eficiente. 

Monetizar os dados não será apenas uma forma de reaver o investimento feito em tecnologia, também é uma forma de encontrar novas fontes de receita. “Essas tecnologias podem ser usadas para reduzir custos com automação de tarefas, aumentar receitas identificando e servindo melhor os clientes, atrair mais clientes com engajamento reduzindo esforços, ser mais pessoal e melhorar qualidade dos serviços sem aumentar a equipe”, afirma o consultor. 

Ciência de dados 

Em resumo, Data Driven é um modelo de gestão orientado por dados. O lucro vem da monetização desses dados, quanto a empresa pode ganhar com eles levando em conta custos necessários para estruturar a operação, para desenvolver softwares e operá-los. 

Para conseguir adotar o conceito, o especialista lembra da necessidade de investir em dois profissionais fundamentais nesse processo: cientistas de dados e líderes de negócio. Os primeiros dedicam tempo para analisar os dados, avaliam a qualidade deles e os impactos das ações tomadas. Cabe aos líderes ajudar os cientistas a analisar os dados de forma mais ampla e completa, olhando o contexto de forma abrangente, aberto a questionar crenças. 

Uma das principais bases desse modelo é a inteligência artificial, metodologia de soluções automatizadas para executar ações humanas como conversar, aprender, planejar, prever. O Machine Learning (ML) é capacidade do sistema de aprender padrões com dados a partir da programação do software e o Deep Learning (DL) é uma técnica de ML que usa modelos do funcionamento do cérebro humano. Há ainda os processos robóticos para automação de tarefas de rotina. 

Todas essas ferramentas, juntas, conseguem criar uma mensagem certa para o público certo no momento certo, afirma Cunha, o que permite a adoção do Data Driven. “É preciso ao menos de um a dois anos de dados para criar os modelos”, diz Cunha. 

Receitas maiores 

Segundo o presidente da WSI, a Inteligência Artificial e as tecnologias de Analytics podem aumentar as receitas das empresas que são Data Driven quando identificam potenciais negócios, aprimoram o entendimento para servir 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 sua equipe. 

“Esses pilares, Analytics, IA e Banco de Dados, formam um tripé de sustentação nas empresas e contribuem para crescimento exponencial no mundo digital em que vivemos hoje”, garante Cunha. 

Ele comenta que outras ferramentas já foram desenvolvidas para serem usadas na rotina de busca e fidelização de clientes mais rentáveis, para forecasting (estatísticas e previsões), segmentação, targeted marketing (marketing direcionado ao público alvo) e taxa de churn (rotatividade do cliente), entre outras funções operacionais. 

O presidente da WSI explica que empresas de diferentes portes podem se tornar Data Driven e a implantação pode ser feita na nuvem (cloud) ou nas instalações da própria empresa (on premisse). “A base de dados estruturada utiliza informações concretas e não suposições para a tomada de decisões”, comenta.