O desafio ingrato de transformar dados em insumos acionáveis de mercado

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Nunca existiu tanto dado a disposição das empresas como hoje. Mais que isso, os dados são hoje possivelmente capturáveis por uma série de mecanismos automatizados que, feito Homens-Aranha digitais, caçam em suas teias se eu escovei o dente hoje, a que horas e com que pasta de dente. 

Consideremos aqui, para efeito de raciocínio e para isolarmos as questões de compliance, que não são meu foco aqui, que esses dados estejam sendo capturados por processos em linha com as atuais leis de privacidade de dados. Então, isto à parte, vamos ao tema.

Big Data foi, há não muito pouco tempo atrás, simplesmente um bando de dados gigantesco, nada muito bem organizado e nem de longe acionável. Nesse período, digamos, há 5 anos, não muito mais do que isso, era já possível ter à disposição das corporações um volume enorme de dados sobre tudo relativamente a comportamento e dinâmicas dos mercados. Mas era um acervo de baixo uso prático, porque mal se conseguia organizá-los de forma razoável.

De 5 anos para cá, os recursos tecnológicos de Big Data foram se sofisticando de forma a possibilitar que as empresas não só capturassem, mas também armazenassem bancos de dados de forma mais acessível e acessável.

Por acessável entendamos não só o simples fato de podermos olhar e conversar com esses dados, mas também que possamos utilizá-los de forma útil e de fato prática para negócios.

Só que sabe o que, de fato, está acontecendo com esses dados? Um problema tão gigante e big quanto eles mesmos. Na prática, hoje, poucas companhias têm, efetivamente, métodos e processos dominados para transformar essas informações em insights com vistas a tomada de decisões táticas e/ou estratégicas para suas ações de mercado ou de otimização de seus negócios.

O volume é tal e a riqueza tanta, que se as companhias não tiverem equipes, práticas recorrentes e de excelência, além dos efetivos recursos tecnológicos à mão e ativos para usar, e todo esse sem fim de possibilidades vira pouco mais do que um bando de dados organizados, ok, mas de baixíssima efetividade corporativa. E pouca ou nenhuma acionabilidade.

Quem falou abertamente sobre isso semana passada foi o mais importante profissional de marketing do mundo hoje, Marc Prichard, o francês que comanda o marketing e as estratégias de marca do maior anunciante global, a Procter & Gamble.

Em entrevista à Adweek, da qual recebeu o título de profissional de performance do ano, Prichard revela que é essa sua maior tarefa e hoje seu maior desafio.

Parece uma incongruência, mas o que tanto sonhamos que um dia seria possível, que é o fato de podermos conhecer detalhes de mercado de forma pulverizada, personalizada e em detalhe, se tornou o enigma da pirâmide para os gestores de negócios, do tipo, decifra-me ou te devoro. Neste caso, decifra-me ou te afogo. O melhor título para isso é o daquele filme… Drowned in Numbers, em que um enigma criminal precisa ser descoberto através de sequências numéricas. É isso que as empresas vivem hoje. Uma trama malévola da história contemporânea do mundo data driven, aparentemente contra elas.

Só que não. É a favor mesmo. 

Tenho tido acesso, nos últimos anos, a gestores de negócios e estratégias de empresas e esse, como destaca Prichard, é uma de suas maiores dores de cabeça.

As áreas de Business Intelligence de Intelligence não tem nada (já escrevi sobre isso dizendo que a inteligência de dados virou burra, se é que foi, um dia, efetivamente inteligente) e as unidades que gerem dados estão hoje perdidas e sem saber o que fazer com tanto número e informação solta ao Deus dará.

Como fazer?

Pois assim como o conhecimento e os recursos para captura e armazenamento de dados são hoje, com perdão da expressão, dados, são também dados os recursos que podem tornar tudo isso de fato inteligente para negócios.

O caminho para isso é o data science aplicado, e não aquele que se contenta em transformar dados em dashboards lindinhos de se ver. Data Science movido pela Inteligência Artificial. Com gente de fato inteligente e focada nesse treco, dedicada full time, para que toda essa riqueza se torne, de fato, também uma riqueza para as companhias.

Precisa investir para que isso funcione. Sim. E muito, não é pouco não. As companhias podem entender que esse não é um investimento que volte. Que não tem ROI. Bobagem. Tem sim, e bastante. E recorrentemente. De forma que, em pouco mais de um ano de investimentos feitos, pelos efeitos que eles verdadeiramente gerarão, e o que foi investido volta, na forma de conversões e resultados indiscutivelmente rentáveis para as corporações.

Está na hora de assumir um novo ciclo de investimentos e dar um novo salto para além do Big Data. Rumo e inteligência efetiva no uso e aplicabilidade acionável de dados. É o início de uma nova era, certo Mr.Pichard?

Texto escrito por Pyr Marcondes – Senior Partner da Pipeline Capital

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