As novas tecnologias, incluindo os modelos de IA Generativa, estão remodelando as organizações. Líderes que aprenderam como extrair valor de grandes volumes de dados estão ganhando a frente dessa corrida. De acordo com relatório do McKinsey Global Institute, as organizações que priorizaram estratégias orientadas ao poder dos dados aumentaram desempenho em mais de 20% em relação aos seus principais concorrentes. É nesse contexto em que produtos de dados surgem como soluções tecnológicas com potencial de transformar completamente organizações e mercados. Este artigo explora as capacidades técnicas dos produtos de dados e o valor que esse tipo de solução tecnológica pode trazer aos negócios.
O Que São Produtos de Dados?
Embora existam muitos conceitos, podemos definir Produtos de Dados como soluções tecnológicas que integram, analisam e aplicam de maneira intensiva dados continuamente atualizados para otimizar e personalizar serviços dinâmicos. Geralmente eles são uma combinação de infraestrutura, software e algoritmos projetados para responder de forma automática, adaptativa e rápida às condições variáveis, utilizando insights derivados de dados e Inteligência Artificial.
Analisando o comportamento do usuário e as tendências de mercado, a partir de um grande volume de dados a plataforma da AirBnb oferece recomendações personalizadas aos hóspedes e sugestões de precificação aos anfitriões, o que melhora significativamente a taxa de ocupação e a satisfação dos clientes. O Uber é outro exemplo de como produtos de dados podem mudar o jogo utilizando algoritmos avançados, o aplicativo ajusta dinamicamente a tarifação e a alocação de motoristas com base na localização, no tráfego e na demanda do usuário em tempo real. No setor de alimentos, o iFood processa dados para gerenciar logística, preferências de pedido e promoções em tempo real. O Ifood utiliza análises preditivas para sugerir pratos aos usuários com base no perfil de navegação, pedidos anteriores e tendências de consumo daquele público, ao mesmo tempo a solução otimiza rotas de entrega reduzindo custos e tempos de entrega.
Princípios de Design de Produtos de Dados
Seguir alguns princípios de design de produtos de dados é relevante para criar soluções que não apenas atendam às necessidades atuais, mas também se adaptem às mudanças e desafios futuros. Esses princípios ajudam a orientar a criação de sistemas mais robustos, seguros, e capazes de gerenciar dados em escala crescente, possibilitando que as organizações consigam extrair o máximo valor possível de seus investimentos em produtos de dados.
Valor Inerente
Os produtos de dados precisam ter um propósito claro e um valor intrínseco perceptível. Um produto de dados precisa solucionar problemas reais e específicos ou tornar fácil decisões complexas. Esses produtos tornam-se recursos valiosos pela sua capacidade de transformar dados em insights valiosos e acionáveis. Um outro estudo da Bain & Company^1 sugere que empresas que usam produtos de dados não só superam seus concorrentes em termos de eficiência operacional, mas também demonstram uma capacidade superior de adaptação às mudanças do mercado, graças a decisões baseadas em dados.
Impacto nos Negócios
Produtos de dados influenciam diretamente os resultados dos negócios. De acordo Harvard Business Review^2, empresas que integram produtos de dados em suas operações diárias percebem muito rapidamente melhorias em sua eficiência e na satisfação dos seus clientes. Esses produtos devem ser projetados não apenas para fornecer informações, mas para ativar e automatizar processos e estratégias que impulsionam o crescimento do negócio.
Design Centrado no Usuário
Um produto de dados só é eficaz se puder ser utilizado de maneira eficaz por quem precisa dele. O design centrado no usuário é uma característica fundamental para garantir que as interfaces e as ferramentas sejam intuitivas e acessíveis, mesmo para aqueles com pouco conhecimento técnico.
É muito importante que os produtos de dados sejam acessíveis e fáceis de usar para todos os usuários finais, independente das suas habilidades técnicas. Segundo a IBM^3, a usabilidade de uma solução de dados é um fator crucial que influencia a adoção de tecnologias de dados nas empresas. Interfaces intuitivas e documentação clara são essenciais para que os produtos de dados agreguem valor para seus usuários.
Confiabilidade e Precisão
A confiança na precisão dos dados é fundamental para a eficácia dos produtos de dados. Um relatório. Atributos como a precisão, consistência e rastreabilidade dos dados são fatores críticos para assegurar o a confiança nas decisões sugeridas ou tomadas por produtos de dados. Isso garante que as decisões baseadas em dados sejam não apenas informativas, mas também oportuna e consistentemente confiáveis, reduzindo os riscos e maximizando os resultados.
Escalabilidade e Flexibilidade
Um produto de dados deve ser projetado para escalar de forma simples, eficiente na medida que o volume de dados cresce e as demandas se expandem. A flexibilidade para se adaptar a novas fontes de dados, novas tecnologias e componentes de infraestrutura, bem como mudanças nos requisitos de negócios é igualmente importante.
Autonomia e Alta Coesão
A arquitetura de produto de dados deve ser projetada com todos os componentes necessários para funcionar de maneira independente. Isso inclui capacidades para coletar, processar e analisar dados. A autonomia dos componentes nos produtos de dados melhora significativamente a agilidade e a eficiência, reduzindo cadeias de dependências.
Infraestrutura como Código
A implementação de infraestrutura como código (IaC) é um princípio importante para garantir a escalabilidade, a segurança e a manutenção eficiente dos produtos de dados. De acordo com a Cisco^6, a Infraestrutura como Código permite que as organizações implementem infraestruturas de dados de maneira consistente e automatizada, reduzindo erros e melhorando a recuperação de desastres.
Governança de Dados
A governança de dados é uma característica bem importante também. A segurança e eficiência dos produtos de dados deve incluir o gerenciamento de metadados, que facilita a catalogação e a rastreabilidade a busca e o entendimento dos dados, além de aprimorar a qualidade, identificando inconsistências. A Governança de dados também envolve controles de acesso, que protegem os dados contra uso indevido em todas suas fases de processamento e exposição e garantem conformidade com normativas como LGPD, GDPR e HIPAA. A implantação de controles também minimiza riscos de vazamentos e permitem o gerenciamento de acessos baseados em necessidades específicas, assegurando uma operação segura e eficiente.
^1 McKinsey Global Institute, “Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity.”
^2 Harvard Business Review, “Analytics as a Source of Business Innovation.”
^3 IBM, “The Quant Crunch: How the demand for data science skills is disrupting the job market.”
^6 Cisco, “White Paper on Infrastructure as Code: Best Practices.”
^7 Forrester Research, “The Future of Data Security and Privacy.”
