É possível iniciar uma estratégia de dados desde o primeiro dia de operação?
A despeito do nível de domínio da tecnologia e do data science, somos constantemente lembrados da importância dos dados através das mídias sociais e dos feeds de notícias. Ainda que tenhamos grande disponibilidade de conteúdo sobre a relação entre ciência de dados e negócios, acredite, a geração de valor ainda pode parecer muito distante para os pequenos empreendimentos.
É perfeitamente compreensível que, empreendedores no início da jornada, tenham dúvidas relacionadas ao timing. Mas qual seria, enfim, o momento ou ponto de entrada ideal para se tornar um negócio data-friendly? Apesar das particularidades de cada empreendimento e seu segmento, vamos navegar por conceitos fundamentais, para entender como todos podem preparar um futuro data driven desde o primeiro dia de operação.
Fundamentos
Você já deve ter ouvido inúmeras vezes que geramos dados o tempo todo, em diversas atividades diárias, contudo, é preciso ter a consciência de que o fazemos inclusive de forma passiva. Hoje dispositivos de IoT e os vestíveis, como smart watches, realizam tarefas de forma autônoma e geram enormes volumes de dados. Mas o que são os tão famosos dados?
Em uma definição livre, dados são pequenas unidades de valor que, combinadas ou analisadas sob um contexto, geram informações que podem ser convertidas em conhecimento e, por fim, em sabedoria. Na prática, dados estruturados podem assumir formas bem diversas, como: nome, peso, idade, frequência cardíaca, horas de sono e a quantidade de um determinado produto na geladeira.
Além dos dados simples, que podemos compreender com facilidade, há outros mais complexos (e os dados não estruturados) gerados em grande escala por dispositivos inteligentes.
Um smart watch coleta dados da frequência cardíaca do usuário a cada minuto, 24 horas, para então analisá-los com outras variáveis e identificar, por exemplo, um potencial risco cardiovascular. Além disso, o gadget também pode determinar através dos dados, a frequência ideal para maximizar o desempenho de um atleta ou definir uma nota para mensurar a qualidade do sono.
Como pudemos ver, dados são versáteis e assumem formas diversas, como um nome, ou o registro de frequência cardíaca, mas podem não ser compreensíveis, de fato, quando não há um contexto. Quando citamos os não estruturados, nos referimos àqueles que não podemos tabular ou armazenar em uma planilha, organizada em linhas e colunas. Fotografias, e-mails, mensagens de voz, arquivos de áudio e vídeos são exemplos de dados não estruturados.
Contexto de negócios
Ao compreender a essência do que são dados, se torna mais fácil para qualquer pequeno empreendedor estabelecer uma conexão prática com a realidade do seu negócio. Seja qual for a atividade, da venda de roupas e acessórios às aulas particulares ou serviços freelance, em todo caso é possível manter registros que se valorizarão com o tempo.
A possibilidade de analisar com cautela a operação, a fim de observar quais dados podem gerar inteligência no futuro, felizmente, está ao alcance de todos. Tal afirmação se comprova no fato de que, até mesmo uma planilha do Google Sheets possibilita a realização de análises de sazonalidade, evolução do ticket médio ou a identificação de clientes mais ativos. O compromisso, disposição e disciplina dos gestores ao sustentar o processo desde o início, tendem a resultar em poderosos benefícios, entre eles a consolidação da mentalidade data driven.
Além dos aspectos positivos que tratamos até aqui, os dados históricos ainda podem ser enriquecidos com outros conjuntos externos, o que potencializa a acurácia de análises e projeções.
Dados históricos de 5 anos podem, por exemplo, ser combinados a outros datasets, e gerar inteligência através de análises que consideram fatores macroeconômicos na mesma janela temporal. Assim, é possível esclarecer que aquilo que parecia ser uma tendência de natural crescimento é, na verdade, uma forte influência de fatores externos que já cessaram. Neste cenário hipotético, fica claro que os dados podem ser esclarecedores, evitando a tomada de decisões importantes orientadas pelo feeling ou informações limitadas que induzem a erro.
Mas já que nem tudo é tabulável, precisamos ressaltar que avaliar o peso dos dados não estruturados também é fundamental. Para operações que lidam frequentemente com áudios de clientes, por exemplo, um histórico de atendimentos pode ser analisado e gerar aprendizado a partir das emoções do consumidor. Isso vale para registros de feedbacks e reclamações por escrito que, combinadas às suas conclusões, podem gerar insights sobre padrões que indiquem tendências de cancelamento, por exemplo.
Conclusão
Por último, mas não menos relevante, é preciso ter consciência de que não basta mergulhar num imenso data lake transbordando dados inertes. Acumular dados como um velho álbum de fotografias pode ser algo dispendioso, e até mesmo inútil, já que a maior geração de valor ser dá quando os dados são refinados até que se tornem acionáveis.
Assim, combinando um passeio por fundamentos e uma dose da mentalidade data driven, concluímos que em um mundo tecnológico, até mesmo os pequenos players podem começar sua jornada orientada por dados. Ao menos por um momento, vale a pena esquecer o porte do negócio e observar que quem aprende a extrair valor do small data, tende a se beneficiar ainda mais do big data.
Dados surgirão naturalmente a partir da operação, contudo, cabe ao gestor a decisão de investir em estratégias capazes de convertê-los em valor. Apesar dos esforços e dedicação necessários, é fato que este movimento tende a ser muito bem recompensados em algum momento.
