Para ter valor, use dados

Hoje, todas as tomadas de decisões importantes nas organizações são baseadas em dados e análises. E as transformações digitais, no qual passam as organizações, são as grandes responsáveis por essa mudança na sociedade de consumo. Mas a grande questão é: Como eu consigo operacionalizar e extrair o melhor dessas informações de forma eficiente? Quanto mais entendemos os movimentos do mercado, mais rápidas e competitivas as empresas ficam. Já passamos do patamar de “minerar” e interpretar dados. Agora, estamos no nível de como aprofundar esses “leads” e entregar valor. É o que chamamos de “Decision Science”. São informações mais qualificadas que ajudam as empresas a tomar caminhos mais assertivos.

E daqui pra frente só tende a aumentar. A soma de negócios envolvendo big data no mundo movimentou, aproximadamente, US$ 166 bilhões, em 2018, de acordo com a consultoria IDC (International Data Corporation). Contudo, estima-se que, em 2022, os negócios nesse segmento vão movimentar US$ 260 bilhões. O volume de dados passará de 44 ZB, em 2020, para 163 ZB, em 2025. Em consonância com esses números, a última pesquisa do Linkedin, divulgada em 2019, elencou as 15 carreiras mais promissoras nos próximos anos. Em primeiro lugar aparece a profissão de “Cientista de Dados”, com um aumento de 56% no número de vagas de emprego, de 2018 a 2019. Uma pesquisa da IBM, nos Estados Unidos, mostrou também uma expectativa de criação de 364 mil novas vagas de “Data Scientist” até o final deste ano.

Basicamente, o “Cientista de Dados” ou o profissional responsável pela análise de dados, é aquele que cria algoritmos específicos seguindo a necessidade de uma determinada organização, coleta ou “minera” os dados, e converte essa informação em um dado valoroso que ajude os executivos nas principais tomadas de decisão e estratégia das empresas. Desta forma que a Disney, por exemplo, decidiu entrar no mercado de “streaming” com o Disney+ ou a Netflix decidiu desenvolver novos produtos ou manter no seu catálogo determinadas produções.

Um case interessante é a fast fashion Zara. Todos os dias, antes das suas lojas espalhadas por todo o mundo abrirem as portas, os funcionários e gerentes têm acesso a dados dos artigos mais vendidos e procurados da semana, feedback de clientes e peças devolvidas. Todo esse movimento é feito via sistema e rapidamente traduzido por uma equipe de 300 designers. O grande diferencial é que enquanto as outras marcas estão esperando as tendências, a Zara entende o que o consumidor quer em cada localidade e distribui de forma assertiva. Desse modo, a capacidade de analisar grandes volumes de informações qualitativamente otimiza a relação das empresas com o seu mercado.

Por
isso, startups desse segmento estão crescendo em ritmo vertiginoso. Com foco em
análise e previsão de comportamento, utilizando inteligência artificial, big data
e machine learning, a startup Fligoo, fundada por argentinos e
com sede no Vale do Silício, está desembarcando no Brasil, em 2020. A
startup já fechou dois acordos e estuda mais oito propostas do setor
financeiro, de educação e de bens de consumo. O seu diferencial está justamente
em desenvolver diferentes algoritmos que identificam o produto adequado para o
perfil do cliente, mas também o melhor canal para comunicação.

Tenha em mente: os líderes empresariais são medidos pela qualidade de suas decisões. Sendo assim, o valor está no dado com a customização dessa análise. É isso que tornará a informação um recurso valioso no mercado.

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