Índice

• O novo petróleo;
• A cadeia de suprimentos do petróleo x dados;
• A sociedade hiperconectada e produção de dados;
• A cadeia de suprimentos de dados;
• Dados são um passivo antes de ser um ativo;
• Obtendo vantagem competitiva;
• Visão no produto final.

O novo petróleo

Dizer que os dados são o novo petróleo não é novidade. Essa sentença deixa clara qual a abordagem da nova economia em relação às informações que produzimos. Além disso, não é difícil perceber o valor que os dados de usuários representam, ainda mais quando comparados a um produto tão desejado como o petróleo. Basta lembrar, por exemplo, do distúrbio causado pelo vazamento de dados do aplicativo Parle, em janeiro de 2021, e da polêmica gerada pelos novos termos de uso do WhatsApp, no mesmo mês, que autorizam o compartilhamento dos dados com o facebook, e, consequentemente, com outras empresas. Os dados são, portanto, a nova matéria prima mundial, de maneira que muitas empresas querem participar da rede de captação e de distribuição.

A cadeia de suprimentos do petróleo x dados

É evidente que as diferenças entre a cadeia de suprimentos do petróleo e dos dados são enormes. Nota-se que a economia baseada no petróleo é extremamente controlada, cara e limitada. Vejamos, a seguir, a comparação dessas distinções quanto a três aspectos: exploração, refino e distribuição.

1. Exploração – Enquanto o petróleo necessita de grandes investimentos com prospecção de campos, perfuração, tubulação e transportes, dados são produzidos através de sensores, aplicações, além de sistemas automatizados com custos relativamente baixos.
2. Refino – As refinarias de petróleo são megaempreendimentos que têm alto custo. Há, ainda, as dificuldades de operação durante o beneficiamento do óleo bruto, custos de transporte e armazenamento. Já os dados, depois de captados, são processados e armazenados de forma escalável graças ao processamento em nuvem, facilitando não só a operação, mas também a viabilidade financeira.
3. Distribuição – A distribuição de combustíveis em si é uma operação enorme. As redes de distribuidores e postos precisam ser abastecidos por meio de complexas redes formadas por navios, trens, veículos, etc. A distribuição do produto final dos dados é facilmente realizada via internet através de sites e aplicativos que o utilizam em suas interfaces e em seus processos de automação apenas se utilizando de consumos de APIs.

Assim, é visível que a economia pautada em dados tem custos baixíssimos quando comparada a com base no petróleo. O processo é inúmeras vezes mais fácil do que grandes operações com esse combustível. O custo baixo é apenas um fator que faz dos dados o ponto central de interesse dos grandes mercados que, aliados às melhorias na tecnologia, abrem uma série de oportunidades.

A sociedade hiperconectada e produção de dados

Não há dúvidas de que estamos numa sociedade hiperconectada, um tempo em que a captura de dados em tempo integral é uma realidade. Aplicativos se empenham em conseguir cada gota de informação de seus usuários. Para além disso, inúmeros dispositivos, como smartphones; relógios e pulseiras captam informações de saúde e comportamento que permitem descobrir as preferências de consumo de pessoas ao redor do mundo. De mesmo modo, as aplicações corporativas entregam, a cada momento, os dados de consumo de informações das diversas áreas de empresas e seus integrantes, isto é, o que cada usuário acessa, consome e produz de informação. Assim, pessoas e empresas geram uma imensidão de dados que são integrados e armazenados nos data lakes e data warehouses.

A cadeia de suprimentos de dados

Para que a Inteligência Artificial possa cumprir seu papel, faz-se necessário uma cadeia de suprimentos que entregue, em tempo hábil e de forma segura, os dados captados no complexo ecossistema de sensores e aplicações. A produção de dados inicia essa cadeia, ou seja, tudo que é criado em termos de informações é extraído, armazenado e posteriormente transformado para alimentar os processos de análises de dados. Essa etapa é chamada de Data Engineering (ou engenharia de dados) que incorpora atividades de ingestão, processamento, engenharia de software, bancos de dados e computação em nuvem. Durante a evolução da matéria prima nesta esteira de processamento, os dados ganham maior valor, transformando-a em novo conhecimento e, por fim, é armazenado.

Dados são um passivo antes de ser um ativo

O conhecido consultor Geoffrey Moore, autor de Crossing the Chasm, declarou em seu livro:

“Os dados são um passivo, antes de ser um ativo”.

Isso nos alerta para um fato: ter uma cadeia de suprimentos de dados não garante um aproveitamento otimizado desses, isto é, a construção de produtos analíticos capazes de produzir as automações de alto nível que a Inteligência Artificial pode oferecer. É neste contexto que destacamos a etapa de refino, na qual os métodos e técnicas de Business Analytics tornam o conjunto de dados captados em conhecimento reutilizável, alinhado com o negócio e passível de automação. É nessa etapa que realmente um novo conhecimento é criado transformando-se num elemento de extremo valor competitivo.

Obtendo vantagem competitiva

Empresas que conseguem extrair valor de seus dados, aplicando análise de processos, aprendizado de máquina e inteligência artificial, conseguem vantagens sobre seus concorrentes reduzindo custos, melhorando o relacionamento com seus clientes e incrementando vendas. Essas companhias produzem conhecimentos detalhados sobre suas operações, clientes, fornecedores, custos e colaboradores; o que permite utilizar seus recursos de forma otimizada. Além do mais, é possível agregar dados externos permitindo conhecer melhor o comportamento de setores específicos da economia e, desse modo, melhorar o poder de definição de estratégias corporativas.

Visão no produto final

Toda a cadeia de suprimentos, da aquisição à analítica de dados, deve ser tratada com igual importância, pois todas estão intimamente ligadas ao sucesso da utilização dessa matéria prima tão importante. Ainda assim precisamos destacar o papel da análise de dados, haja vista ser ela que permite entendermos melhor o negócio de cada companhia, possibilitando-nos a produzir novos conhecimentos que trazem um diferencial.
Dessa forma, projetos que iniciam com uma visão do produto final, isto é, que identificam a possibilidade de uso de dados internos e externos da empresa na criação de novos produtos e estratégias, têm maiores chances de sucesso. Essa visão do produto nos permite identificar os dados disponíveis, definir processos de captação e especificar novos sensores ou aplicações. Implementa-se, portanto, uma nova cadeia de suprimentos de dados que possibilita aproximar o projeto aos objetivos empresariais.