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De acordo com o relatório Market Research Report, da Fact.MR, a demanda das empresas por transformação digital deve atingir em torno de US$2,3 trilhões até 2032. Em consequência disso, o mercado de dados é valorizado de forma exponencial. Como aponta pesquisa da consultoria Forrester, as empresas Data Driven crescem 30% ao ano, representando um ótimo investimento.
Uma empresa Data Driven é aquela que usa uma base de dados estruturada, com informações concretas para a tomada de decisões. Para alcançar esse objetivo, se apoia em ferramentas de Business Intelligence que utilizam grande quantidade de dados de fontes alternativas, de maneira rápida, segura e eficiente.
O lucro vem da monetização desses dados, calculada com base no quanto a empresa pode ganhar com eles, em comparação com custos e investimentos necessários para estruturar uma operação, desenvolver softwares e operá-los. Para a eficiência desses processos, recomenda-se que os data scientists dediquem mais tempo para analisar a qualidade dos dados e os efeitos das ações tomadas. Já os business leaders devem ajudar os data scientists a analisarem os dados de forma mais ampla, questionando o contexto de forma abrangente.
Uma das principais ferramentas para essa análise é a Inteligência Artificial, com Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) e automação de processos robóticos. Resumidamente, o DL é uma técnica de ML que usa modelos do funcionamento humano, alimentando as aplicações da IA.
As tecnologias de Analytics e Inteligência Artificial podem aumentar mais ainda as receitas das empresas Data Driven, já que identificam potenciais negócios, aprimoram o entendimento e servem 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 equipe. Esses pilares, formados pelo trio Analytics, IA e Banco de Dados, formam um tripé de sustentação nas empresas e contribui fortemente para crescimento exponencial no mundo digital em que vivemos hoje.
Muitas ferramentas foram desenvolvidas, aproveitando dessas forças do Data Driven, unido aos outros pilares citados, e podem ser usadas para forecasting, segmentação de clientes, targeted marketing e previsão de churn, por exemplo, entre outras diversas funções operacionais. Uma das ótimas vantagens é o impacto de eficiência nas buscas pagas, por exemplo. Você define os resultados desejados e consegue levar a mensagem certa, para o público certo, no momento certo. Trata-se de um diferencial competitivo: muitos concorrentes já adotam Analytics e IA, enquanto outros que não adotarem sairão do mercado.
Vale lembrar que a segurança dos dados não impede a sua monetização, mas deve receber a devida importância e obedecer à legislação vigente. Se as informações obtidas são muito sensíveis, use-as para fins estatísticos (insights) apenas e não divulgue os dados em si. Porém, dados únicos, sem alternativos e de uma só fonte são mais valorizados, pois permitem insights novos e diferenciam seus dados dos demais. Hoje é muito comum acumular e trabalhar dados próprios junto com dados de terceiros. Mas cuidado, que dados em excesso também podem não servir muito. Sempre considere valor e risco.
