Aproveitando ao máximo seus dados para gerar novos negócios digitais

Por: Samuel Gonsales

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Renomado especialista em e-commerce e transformação digital no Brasil, com mais de 20 anos de experiência no mercado. Palestrante, consultor e autor, ele dedica sua carreira a ajudar empresas de diversos setores a impulsionarem suas operações por meio de tecnologias inovadoras e estratégias de crescimento digital.

Neste artigo vamos nos aprofundar na importância dos dados e da análise de dados como uma etapa informativa do processo de resolução de problemas. A ideia é aprender como aproveitar ao máximo seus dados para resolver até mesmo os desafios mais complexos nos negócios digitais.

A pergunta que mais ouço nos últimos tempos sobre dados é:

Quando as organizações têm mais dados do que nunca à disposição,

quais dados elas devem aproveitar?

Minha resposta:

Antes de começar, é crucial planejar a análise, decidir quais ferramentas analíticas usar e garantir o rigor das análises.

Esteja preparado para a evolução dos dados

Sabendo que os dados serão incorporados em cada decisão, interação e processo, leve em consideração que muitos funcionários estão sendo capacitados para se questionar como as técnicas de dados inovadoras podem resolver desafios em horas, dias ou semanas para que as organizações sejam capazes de tomar melhores decisões, bem como automatizar atividades básicas do dia a dia e decisões que ocorrem rotineiramente.

As organizações frequentemente aplicam abordagens orientadas por dados — de sistemas preditivos à automação orientada por IA — esporadicamente em toda a organização, deixando valor na mesa e criando ineficiências. Muitos problemas de negócios ainda são resolvidos por meio de abordagens tradicionais e levam meses ou anos para serem resolvidos.

Apenas uma fração dos dados de dispositivos conectados é ingerida, processada, consultada e analisada em tempo real devido aos limites das estruturas tecnológicas legadas, aos desafios de adotar elementos arquitetônicos mais modernos e às altas demandas computacionais de trabalhos de processamento intensivos em tempo real. As empresas geralmente precisam escolher entre velocidade e intensidade computacional, o que pode atrasar análises mais sofisticadas e inibir a implementação de casos de uso em tempo real.

No entanto, vastas redes de dispositivos conectados reúnem e transmitem dados e insights, geralmente em tempo real. A maneira como os dados são gerados, processados, analisados ​​e visualizados para usuários finais é dramaticamente transformada por tecnologias novas e mais onipresentes, como arquiteturas kappa ou lambda para análise em tempo real, levando a insights mais rápidos e poderosos.

Até mesmo as análises avançadas mais sofisticadas estão razoavelmente disponíveis para todas as organizações, pois o custo da computação em nuvem continua a diminuir e ferramentas de dados na memória se tornam mais poderosas a cada dia e ficam online. No geral, isso permite muitos casos de uso mais avançados para fornecer insights a clientes, funcionários e parceiros.

Entenda quais dados sua empresa tem à disposição

O que temos, em termos de dados, é resultado de decisões que são tomadas sobre quais dados coletar e quais dados não coletar. Ter um ambiente informado por dados é incrivelmente importante, mas isso exige que tomemos decisões sobre o que estamos coletando, o que estamos interpretando a partir dos dados coletados e como (de que forma) estamos interpretando os dados.

A função de gerenciar os dados de uma organização, se a mesma existir fora do departamento de TI, deve gerenciar dados usando padrões, regras e controles de cima para baixo.

Os dados geralmente não têm um verdadeiro proprietário que garanta que estejam atualizados e prontos para uso de várias maneiras. Os conjuntos de dados também são armazenados — às vezes em duplicidade — em ambientes extensos, isolados e frequentemente caros, dificultando que os usuários dentro de uma organização encontrem, acessem e integrem rapidamente os dados de que precisam.

Cada vez mais, os ativos de dados são organizados e suportados como produtos, independentemente de serem usados ​​por equipes internas ou clientes externos.

Esses produtos, resultados dos dados coletados, devem ter equipes dedicadas para incorporar a segurança dos dados, evoluir a engenharia de dados – transformar dados ou integrar continuamente novas fontes de dados – e implementar ferramentas de acesso e análise.

Os dados evoluem continuamente de forma ágil para atender às necessidades dos consumidores, e processos. Ferramentas de integração e entrega contínua, de forma geral, fornecem soluções de dados que podem ser usadas de forma mais fácil e repetida para atender a vários desafios de negócios e reduzir o tempo e o custo de entrega de novos recursos orientados por IA.

Grandes organizações complexas usam plataformas de compartilhamento de dados para facilitar a colaboração em projetos orientados a dados, tanto dentro quanto entre organizações. Empresas orientadas a dados participam ativamente de uma economia de dados que facilita o agrupamento de dados para criar insights mais valiosos para todos os membros.

Os mercados de dados permitem a troca, o compartilhamento e a suplementação de dados, capacitando, em última análise, as empresas a construir produtos de dados verdadeiramente exclusivos e proprietários e obter insights deles, regulamentos pela LGPD. No geral, as barreiras à troca e combinação de dados são bastante reduzidas, reunindo várias fontes de dados de tal forma que o valor gerado é muito maior do que a soma de suas partes.

A IA generativa pode ajudar a acelerar as análises dos seus dados

A essência da IA generativa é o acesso fluído a dados aprimorados para um contexto ou problema de negócios específico. As empresas que ainda não encontraram maneiras de harmonizar e fornecer acesso rápido aos seus dados de forma eficaz não conseguirão ajustar a IA generativa para desbloquear mais de seus usos potencialmente transformadores.

De igual forma, é importante projetar uma arquitetura de dados escalável que inclui procedimentos de governança e segurança de dados. Grande parte do uso da IA ​​generativa em uma organização virá de trabalhadores empregando recursos incorporados no software que eles já têm. Os sistemas de e-mail fornecerão uma opção para escrever os primeiros rascunhos das mensagens. Os aplicativos de produtividade criarão o primeiro rascunho de uma apresentação com base em uma descrição. Os sistemas de gerenciamento de relacionamento com o cliente sugerirão maneiras de interagir com os clientes, como já temos visto nos chatbots. Esses recursos podem acelerar a produtividade de cada trabalhador do conhecimento.

Padronização dos dados para uma visão completa da organização

O gerenciamento dos dados, não só os dados mais sofisticados e encantadores do negócio, mas especialmente os dados básicos e cotidianos ajuda a limpar, enriquecer e simplificar as informações da companhia em todas as funções e sistemas do negócio para dar o devido suporte aos processos, análises e tomadas de decisões mais inteligentes, integradas e contextuais fugindo de achismos.

As mentalidades organizacionais mudaram completamente para tratar a privacidade, a ética e a segurança de dados como áreas de competência necessária, impulsionadas pelas expectativas regulatórias em evolução aumentando a conscientização do consumidor sobre seus direitos de dados e os riscos cada vez mais altos de incidentes de segurança. Os portais de provisionamento gerenciam e automatizam os dados usando predefinições para fornecer aos usuários acesso aos dados de forma segura e protegida em tempo quase real, melhorando muito a produtividade do usuário.

Por fim, as organizações podem achar difícil integrar os dados de seus sistemas existentes. Problemas de compatibilidade, desafios de migração de dados e atualizações de sistema podem dificultar a implementação bem-sucedida das integrações, e minimizar a latência de integração é crucial para fornecer dados oportunos e precisos para gerar novos negócios. As organizações podem ter que modelar, mapear e transformar significativamente os sistemas de dados para que possam trabalhar com tecnologias mais novas e mais antigas, no entanto, essas ações são muito válidas e compensatórios, dadas as oportunidades que se abrem para as empresas que estão aproveitando ao máximo seus dados para gerar novos negócios digitais e obter mais conhecimento sobre si, sobre seus pares, sobre seus fornecedores, colaboradores, clientes e ecossistemas nos quais estão inseridas.

Sobre o Autor:

Samuel Gonsales é especialista em Omnichannel, Sistema de Gestão (ERP) e e-Commerce acumulando mais de 27 anos de experiência.

• Certificate MIT - Massachusetts Institute of Technology Leadership Program – (USA).

• Mestre em Administração de Empresas pela Flórida Christian University (Orlando, Flórida, USA).

• Autor do Livro: Sistemas ERP na Omniera.

• Co-Autor do Livro: Vendas + Operações no e-Commerce.

• Participação Especial no Livro: Indústria e E-Commerce.

• Autor de 13 livros digitais (ebooks) sobre e-Commerce e Omnichannel.

• Sócio-Diretor na ExpoEcomm.

• Sócio Advisor na idworks ERP.

• Top E-Commerce Voice LinkedIn 2023.

• Vencedor Prêmio ABCOMM 2017 - Melhor Profissional de e-Commerce.

• Vencedor Prêmio DIGITALKS 2017/2018 - Profissional destaque do Mercado Digital/Tecnologia.

• Prêmio: Entre os profissionais que mais contribuíram com conteúdo relevante nos últimos 10 anos (2019).

• Conselheiro / Advisor de indústrias/fabricantes, distribuidores/atacadistas, varejistas e empresas de tecnologia.

• Palestrante: Eventos, Convenções, Fóruns e Congressos.

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