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Vivemos em uma era digital em que até mesmo as empresas mais novas e os negócios mais básicos acumulam uma quantidade significativa de informações sobre suas operações diárias.
Contudo, a verdade é que apenas um seleto grupo de organizações reconhece verdadeiramente o potencial transformador dos dados.
A maneira como essas informações são armazenadas, interpretadas e aplicadas na geração de insights está intrinsecamente ligada ao sucesso no ambiente empresarial competitivo de hoje.
Compreender e utilizar dados de forma estratégica não é apenas uma vantagem; é um imperativo para quem busca excelência e inovação no cenário de negócios atual.
Pensando nisso, o objetivo principal deste artigo é explorar o universo Data Driven, especialmente para esclarecer o que é e qual é o impacto da cultura de dados para a estratégia de um negócio. Vamos lá?
O termo Data Driven significa, em português, “Orientado por Dados”. Isso significa que uma empresa que possui uma cultura Data Driven tenta fazer com que a maior parte dos seus processos e ações se baseie na coleta de dados relevantes, na análise de dados e, por fim, na prescrição com base nos resultados.
Ou seja, Data Driven significa tomar decisões com base em dados analíticos e quantificáveis, em vez de simples intuição.
No contexto prático, os problemas de uma empresa Data Driven passam por uma análise científica e, por isso, Cientistas de Dados têm atuação central nesse processo.
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A importância de ser Data Driven reside no fato de que as decisões baseadas em dados são mais objetivas, confiáveis e eficazes.
Ser Data Driven permite às empresas identificar tendências, prever cenários futuros e responder de maneira proativa às mudanças do mercado.
Isso resulta em uma vantagem competitiva significativa, pois organizações que utilizam dados para embasar suas decisões conseguem se adaptar mais rapidamente e de maneira mais eficiente às exigências dos clientes e às dinâmicas de mercado.
Além disso, uma abordagem Data Driven pode reduzir custos, otimizar processos, melhorar a satisfação do cliente e impulsionar a inovação, tornando as empresas mais ágeis, inovadoras e capazes de atingir seus objetivos com maior precisão.
Com todos esses benefícios fica a pergunta: como as empresas que já são Data Driven estão implementando isso no seu dia a dia?
Os impactos de uma cultura Data Driven nas estratégias de negócio são bastante relevantes. Inclusive, existem pesquisas que já mapearam e constataram esse resultado.
O artigo de 2011, Strength in Numbers, de autoria de Erik Brynjolfsson, Lorin Hitt e Heekyyung Kim, revelou que empresas que tomam decisões baseadas em dados (DBD) têm maior performance.
Dentre as 179 grandes empresas de capital aberto analisadas pelos pesquisadores do artigo, as empresas que aplicavam DBD possuíam melhor desempenho. Usando dados detalhados eles descobriram que as empresas que aplicavam DBD têm produção e produtividade de 5 a 6% maiores do que o esperado, considerando seus outros investimentos e uso de tecnologia da informação.
Inclusive, muitas empresas já estão colhendo os frutos da transformação que os dados fizeram em seus negócios:
Um case interessante é o da Suzano que desenvolveu pessoas em Data Science e Inteligência Artificial e, com isso, conseguiu resolver problemas importantes para a empresa, como realizar a detecção de avarias em fardos de celulose e também otimizar o processo de estufagem de veículos gerando uma economia de R$ 3 milhões.
Outro exemplo é o da empresa NotCo que utiliza uma inteligência artificial chamada Giuseppe para recriar receitas. A ideia aqui é substituir ingredientes que usam subprodutos animais por vegetais.
Por fim, um tópico que chama atenção é o Open Finance.
Muitos bancos oferecem vantagens para os clientes que usam o Open Finance. Assim, o banco pode acessar uma visão mais completa do perfil financeiro do cliente, melhorando a personalização dos serviços e produtos oferecidos.
Se tudo isso pareceu muito avançado ou complexo, vamos ver por onde uma empresa pode começar esse processo.
O livro Creating a Data-Driven Organization cita alguns pré-requisitos de uma organização que é verdadeiramente Data-Driven.
Dentre os principais critérios, estabelece que a organização deve estar coletando dados e que os dados devem ser acessíveis e buscáveis.
É claro que não pode ser qualquer tipo de dado. A empresa deve coletar dados com o foco de responder perguntas específicas relacionadas aos problemas de negócios.
Além da coleta e acessibilidade de dados, tornar-se uma organização que baseia suas decisões em dados envolve vários outros aspectos cruciais.
Em primeiro lugar, é fundamental que a cultura organizacional valorize e incentive o uso de dados nas tomadas de decisão. Isso significa que os líderes e pessoas colaboradoras devem ser treinados e encorajados a utilizar dados em suas análises e estratégias.
Outro ponto essencial é a qualidade dos dados. Os dados precisam ser confiáveis, precisos e atualizados, para que as decisões baseadas neles sejam sólidas.
Isso envolve implementar processos robustos de governança de dados, incluindo a limpeza de dados, a integração e a manutenção.
A infraestrutura tecnológica também é um pilar importante para uma organização Data Driven.
É necessário contar com ferramentas e plataformas adequadas que permitam a coleta, armazenamento, processamento e análise eficiente dos dados. Isso inclui soluções de Big Data, análise de dados e machine learning.
Para a coleta e armazenamento de dados, temos que considerar primeiramente o tipo de informação que será guardada.
Se os seus dados podem ser armazenados em uma grande tabela ou diversas tabelas, muito provavelmente você vai precisar somente de soluções que lidam com bancos de dados relacionais.
Ferramentas como o MySQL ou o PostgreSQL são ótimas opções de bancos de dados relacionais.
Por outro lado, se você estiver lidando com tipos diversos de dados como documentos, texto ou até vídeo, precisará de ferramentas voltadas para a consulta de bancos de dados NoSQL.
O MongoDB é uma opção interessante quando precisamos realizar consultas em arquivos armazenados no formato json, por exemplo.
Ainda em relação ao armazenamento de dados, a empresa deverá considerar se os dados serão armazenados utilizando uma solução local ou na nuvem.
Quando se trata de processamento e análise de dados, o Python se destaca com suas bibliotecas como a Pandas para a manipulação de dados e a Scikit-Learn para machine learning.
Mas por se tratar de uma linguagem extremamente abrangente ela pode ser utilizada para virtualmente qualquer tarefa, seja visualização, construção de dashboards e até a própria consulta de dados.
Além disso, a linguagem é muito utilizada no desenvolvimento web, o que facilita o desenvolvimento de soluções baseadas em dados. Por outro lado, o uso da linguagem necessita de profissionais igualmente capacitados.
Em alguns casos, a empresa pode optar por softwares prontos e que sejam totalmente voltados para a análise e construção de relatórios. Ferramentas como Tableau, Google Looker Studio e Power BI permitem transformar dados brutos em insights visuais compreensíveis.
O Excel também continua sendo uma ferramenta poderosa e acessível para a análise e visualização de dados de dados, especialmente para aqueles que estão dando os primeiros passos nesse campo.
É crucial que a organização tenha profissionais capacitados na área de dados, como analistas de dados, cientistas de dados, engenheiros de dados e de machine learning.
No entanto, o maior desafio de todos em relação às empresas que tentam implementar uma área de dados é a capacidade de agir com base nos insights gerados pela análise de dados.
Isso implica em não apenas identificar tendências, padrões, gerar gráficos bonitos em tons neon e guardá-los na gaveta.
Uma empresa verdadeiramente Data Driven deve implementar mudanças estratégicas, operacionais ou de produtos com base nesses dados, de maneira ágil e efetiva.
Outro desafio é em relação à segurança e ao uso ético dos dados pela empresa. A implementação da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil ressalta a importância de práticas transparentes e seguras na manipulação de informações pessoais, exigindo que as empresas obtenham consentimento explícito para a coleta e uso desses dados.
O caso recente da Avast, que foi penalizada por vender dados de navegação dos usuários para fins publicitários sem consentimento adequado, serve como um lembrete crítico das consequências legais e de reputação que as empresas podem enfrentar ao negligenciar a privacidade dos dados dos usuários.
Portanto, é imperativo que as organizações não apenas cumpram as regulamentações vigentes, mas também cultivem uma cultura de respeito pela privacidade dos dados como um pilar central de suas operações.
O assunto do momento é inteligência artificial e esse assunto tem tudo a ver com dados. Sem dados não existe inteligência artificial. Os dados podem ser utilizados para treinar um algoritmo de aprendizagem de máquina que por fim seja utilizado dentro de uma solução para a empresa.
Então, por exemplo, dados de texto podem ser utilizados para criar soluções de processamento de linguagem natural, como chatbots, análise de sentimentos em avaliações de clientes ou ferramentas de resumo automático de documentos.
Já dados de imagem podem ser aplicados em sistemas de reconhecimento facial, diagnósticos médicos por imagem, detecção de objetos para carros autônomos, ou mesmo em soluções de visão computacional para controle de qualidade em linhas de produção.
Essas aplicações transformam dados brutos em insights valiosos, automatização de processos e inovações disruptivas em diversos setores.
Outra opção, ao invés de criar uma solução do zero, é utilizar ferramentas de inteligência artificial prontas como o ChatGPT, Gemini ou o Copilot.
Esses chatbots podem ser utilizados como aceleradores de produtividade em uma empresa. Além disso, os chatbots de inteligência artificial da atualidade são baseados em modelos de machine learning chamados de LLMs. Essas LLMs podem ser refinadas com dados específicos. Imagine um chatbot especializado em responder perguntas do setor jurídico da sua empresa, por exemplo.
Aprender sobre Data Driven de forma gratuita na internet é totalmente viável, graças à abundância de recursos disponíveis online.
Existem artigos de blogs, fóruns e comunidades online, como o Medium, em que profissionais e entusiastas compartilham seus conhecimentos e experiências sobre Data Driven.
Participar de fóruns como o Stack Overflow ou o Reddit pode proporcionar insights valiosos, permitindo que você interaja com uma comunidade global.
Além disso, assistir a webinars e seguir canais do YouTube dedicados à ciência de dados também são maneiras eficazes de se manter atualizado com as últimas tendências e técnicas.
Com a dedicação certa e o aproveitamento desses recursos gratuitos, é possível adquirir uma sólida compreensão sobre a cultura Data Driven e como aplicá-la em diversos contextos profissionais.
Uma das formas de dar seus primeiros passos em direção a uma cultura Data Driven é aprender sobre análise de dados e sobre as ferramentas utilizadas na área de dados. Por isso, aqui vão algumas sugestões:
SoR, SoT e Spec no contexto de Engenharia de Dados
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Problemas resolvidos por algoritmos de classificação
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Otimização de hiperparâmetros
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