Como muita coisa que está ganhando corpo e importância nessa era de mudanças disruptivas, o conceito de “data-driven” não é novo. O que é novo é a tecnologia que permite que ele seja explorado de formas até então inimagináveis.
Um negócio data-driven nada mais é que um negócio que norteia suas decisões a partir de dados e não apenas em intuição e conceitos. Com toda a tecnologia existente hoje, na forma de software (aplicativos, software as service, algoritmos) e hardware (processadores, servidores, memórias, smartphones), o data-driven passa a evoluir exponencialmente, indo muito além da análise de dados tradicional. E na esteira da tecnologia, a cultura e a capacitação empresarial tem que evoluir também.
Ser data-driven pressupõe uma cultura de tomada de decisão a partir de fatos precisos e coletados de múltiplas fontes, seja para a definição de estratégias, seja para a avaliação de rotinas ou ações pontuais.
Nos últimos dois anos, foram produzidos 90% de todos os dados existentes hoje no mundo. E essa curva é exponencial. Hoje estamos na casa do petabytes mas em poucos anos chegarem nos brontobytes, quantitativo de dados que poucos tem noção que existe.
E toda essa quantidade de dados precisa ser minerada, refinada e transformada nessa inteligência que facilita e aprimora as tomadas de decisão empresariais.
Esses rios caudalosos de dados estão correndo por aí. No Google, nas redes sociais, nos e-mails, no whatsapp, nas câmeras, nos wearables, nos smartphones, nos gps, dentre outros. Na forma de textos, fotos, vídeos, programas, cadastros, operações, cliques, likes, interações, caminhos. Eles nos levam a hábitos, tendências, preferências, indicadores de produtividade, insights.
O primeiro passo da guinada data-driven é criar as condições e começar a reuni-los. Isso tem que ser pra já! Tenha um time apto (Lembram da coluna anterior Primeiro inovadores, depois inovações?). Contrate os serviços necessários. Prepare-se para entender o alcance do machine learning e da inteligência artificial nesse contexto, que vão processar isso e ajudar a construir insights e automatizações.
Veja alguns exemplos de utilização no dia a dia de empresas menores: estratégias de marketing em redes sociais, definições de preços e promoções no dia a dia, alocação de times em tempo real a partir de fluxos de demanda, cotações automáticas, definição de rotas de delivery, suporte automatizado, funis de marketing, ações pós venda, reposição automática de estoques, dentre vários outros.
Em resumo, a cultura empresarial deve migrar dos dados em silos para o big data, acionado por uma inteligência coletiva, pervasiva à empresa, de forma ágil e, o máximo possível, automatizada.
Ah, e a política de obtenção e armazenamento de todo e qualquer dado deve ser transparente, segura e amistosa para os donos desses dados, que, ao cabo, são os cidadãos. Confiança é fundamental.