Economia analítica: A necessidade e urgência dos dados

por Jorge Goettnauer

Os tempos atuais nos levam para um “novo normal” das coisas e tecnologias como o big data, loT e BI evoluíram nos últimos anos e a dificuldade agora de dar significado para toda a informação acumulada.

O modo de vida vem mudando constantemente nos últimos meses, com ele, a forma de consumo vem se transformando bruscamente e com isso a economia sofre grandes impactos. A disponibilidade de dados é infinita hoje em dia, isso não é uma novidade. A captação da informação acontece a cada segundo e em qualquer lugar, por dispositivos, softwares e produtos, gerando um crescimento pela adesão ao armazenamento dos dados em nuvem. 

Por outro lado, a dificuldade agora é tratar esses dados de forma coesa aplicando significado a eles. Vivenciamos um momento que é definido pelos especialistas como economia analítica. As tecnologias como big data, internet das coisas e “Business Intelligence” (BI)  vem evoluindo a um ritmo acelerado nos últimos anos e dar significado prático e de negócios para toda a informação extraída e acumulada é a chave.

A economia analítica tem a exigência de que tenhamos capacidade de decifrar os dados, gerando benefícios a nosso favor e melhorando tomadas de decisões, como: Ações de marketing; análise do público alvo, relatório de vendas, entre outras. Fazendo uma reflexão, não podemos nos esquecer do boom do ERP (Enterprise Resource Planning), muitas empresas fizeram investimento nesse sistema, várias companhias começaram a captar e acumular todo tipo de dados nesses repositórios, e nem todos sabiam realmente o que se fazer com as informações captadas. 

O movimento que vemos hoje com a economia analítica é o mesmo – sabendo que tudo produz dados e claro, queremos todos eles em nosso alcance. A chave não é captar e armazenar, e sim descobrir como se trabalhar essa informação, levando eficiência, tornando clara a leitura e maximizando os possíveis quadros de ações, tornando assim mais desafiador não somente pelo acúmulo e volume de dados, mas também por conta da repetição de informações divulgadas pelos diversos canais e fontes existentes.

Toda essa diversidade de dados podem não fazer nenhum sentido, no entanto, a convergência entre eles pode levar a insights de valor que nunca foram descobertos. Diversas perguntas que nunca chegamos a fazer podem estar no cruzamento dessas informações as quais nunca tinham sido exploradas antes. A obtenção de cruzamento e análise de bases podem identificar relações importantes, levando a mudanças diversas em fatores. Informações separadamente analisadas podem nunca trazer uma percepção do todo da sua marca, produto ou serviço. Vale lembrar que a relação entre os dados têm de ser fácil, e não basta ter só eles em mãos, é necessária à liberdade de poder cruzar eles de diversas formas, seja manualmente ou através de robôs construídos pelo pela área de (BI). Temos que encontrar formas de desvendar a informação bruta e extrair o seu melhor em menos tempo.

Podemos e devemos ir além. Cruzar dados de outras bases é uma realidade já. Soluções de BI proporcionam conexão com diferentes tecnologias e fontes, se fazendo valer da conectividade de APIs abertas, possibilitando uma total integração entre tecnologias já existentes e as que vão surgir. Desse modo seremos levados a uma compreensão do todo, e certamente, mais preparados para o futuro podendo transitar na nova economia.

Quais os cuidados ao se tratar os dados?

Para se tratar vários dados e informações aleatórias se exige ferramentas de BI, como o dashboard, esses dados sem tratamento nenhum podem gerar nenhum conhecimento sobre o fato que precisa ser visto. Por isso uma pergunta se faz necessária: Você sabe a diferença entre Informação, conhecimento e dados?

Calma! Vou esclarecer, para isso fazer sentido e te ajudar de verdade a tomar decisões assertivas com agilidade maior, você tem que ter o entendimento da diferença entre dados, informação e conhecimento.

Analise comigo:

  • Dados podem ser informações brutas, sem tratamento algum, dispersado na rede ou em seus bancos.
  • Informação são os dados tratados e organizados.
  • Conhecimento vai além das informações, gerando um significado, o conhecimento geralmente vem acompanhado de uma aplicação para as informações tratadas.

Esse passo a passo pode garantir que você crie mecanismos para melhorar a coleta de dados e que possa refinar informações relevantes ajudando sua tomada de decisão, a partir do conhecimento gerado pela ferramenta BI escolhida. 

Um dos exemplos bem sucedidos no uso e tratamento dos dados foi explorado pela seleção da Alemanha, em 2014. 

Além de jogadores excepcionais e de um excelente técnico a equipe contou com a ajuda de big data para conquista da Copa do Mundo de Futebol. Com uma ferramenta desenvolvida pela empresa também alemã SAP em parceria com a Deutscher Fussball-Bund (DFB), eles foram capazes de armazenar e analisar diversos dados de adversários, como: treinos, jogos, preleções entre outros. As informações extraídas desse conjunto de dados fizeram com que o time apresentasse uma melhora no seu desempenho. O resultado? Bem! Esse, conhecemos da forma mais dolorosa, o sete a um está gravado até hoje no coração do brasileiro, e a seleção germânica levantou a taça de campeões do mundo.

Não é um segredo que o mundo dos esportes vem usando diversos dados e os analisando a décadas, seja para o desempenho de um atleta ou para uma equipe. 

A F1 (Fórmula1), desde sempre fez isso de forma aberta, para todos verem, medindo tempo, fazendo conta de quanto combustível se levar, tração e altura de suspensão entre outras coisas.

Hoje, vemos telas modernas passando dados instantâneos para engenheiros e chefes de equipes, criando gráficos para comparar o desempenho de pilotos, carros e até dos pneus.

Tudo isso vem sendo abarcado por setores de TI e de BI que fazem parte da “nova” forma de economia, a economia analítica, que se apropria do refino dos dados para gerar melhor desempenho, lucrou ou posicionamento de mercado.