Transformações Digitais – A Evolução da Ciência de Dados e de Decisão

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Em 27 de agosto de 1859, na cidade de Titusville, Pensilvânia, um empresário encontrou petróleo pela primeira vez. Esse evento único mudou o curso da história e gerou riqueza sem precedentes para aqueles que detinham reservas de hidrocarbonetos.

Na última década, os executivos de C-Level adotaram "os dados são o novo petróleo" como um mantra para justificar investimentos no Advanced Analytics. Atualmente, empresas tradicionais como Coca-Cola e Walmart estão no topo de grandes reservas de dados, do tamanho de uma Arábia Saudita, que ainda mantêm um tremendo valor inexplorado.

De maneira geral, as organizações embarcam nas Transformações Digitais para torná-las Data Ready. Numa época em que a personalização é a norma, quem pode interpretar o maior número de pontos de dados de um cliente em particular ganha.

Como extraímos e interpretamos os dados evoluiu. Hoje, as empresas têm acesso mais profundo a bilhões de pontos de dados que fornecem informações mais qualificadas. Com aplicativos mais amplos de Data Science, as organizações são capazes de otimizar, refinar e automatizar muitos de seus processos.

Paralelamente, a evolução de Decision Science como uma nova disciplina permite que as empresas aprofundem seus dados. A Decision Science utiliza pontos de dados existentes e inteligência aumentada para fazer escolhas ideais. Esta é uma ferramenta poderosa ao encontrar a melhor solução para um determinado problema.

Desbloquear algumas dessas oportunidades, certamente, mudará a maneira como as organizações operam de maneira histórica e tornará os dados tão valiosos quanto o petróleo.

Transformações Digitais – Preparando Dados para as Empresas

A jornada para uma organização executar análises preditivas de qualquer tipo começa com uma transformação digital. Essas iniciativas estratégicas, geralmente, começam depois que os executivos voltam de uma visita ao Vale do Silício, onde são surpreendidos por formas inovadoras e exponenciais de fazer negócios.

Ao voltar de São Francisco, os consultores são convocados a elaborar um plano de ação. Grandes verificações são feitas e apresentações de powerpoint perfeitamente alinhadas são revisadas para chegar à mesma conclusão: a empresa deve se tornar uma organização orientada a dados.

Infraestruturas em nuvem são criadas e mais consultores são contratados para construir um Data Lake. De repente, todo mundo, do Chief Data Officer ao estagiário de marketing, parece estar falando sobre os bancos de dados NoSQL e os serviços de dockerização na hora do almoço. A gerência está ansiosa para mostrar ao Conselho que a viagem à Singularity University não foi em vão e existe pressão para monetizar todo esse hype.

O grande investimento nessas iniciativas faz com que todos antecipem um ato de mágica semelhante a Houdini. Na realidade, os resultados nesta fase são raros para aumentar as vendas ou mover, substancialmente, uma agulha em quaisquer KPIs financeiros.

Próximo passo: encontrar alguns cientistas de dados para entender todos os dados.

Ciência de dados – Criando análises para insights acionáveis

Existem poucos caminhos profissionais por aí mais em voga do que o Data Science. Isso se deve à alta demanda dessas funções em praticamente todas as empresas da Fortune 500 e à escassa oferta global de talentos experientes.

Como a maioria dos rockstars, os melhores cientistas de dados querem tocar sua própria música. Isso indica uma grande incongruência entre as recomendações de estratégia e a execução prática dos negócios em grandes organizações. Em resumo, os cientistas de dados integram matemática e tecnologia para extrair insights de grandes conjuntos de dados usando análise, visualização e cálculos matemáticos.

Os modelos de Machine Learning podem ser treinados para prever certos padrões e tornar as operações mais inteligentes em uma empresa. Algoritmos poderosos podem ter um valor tremendo em muitos setores; variando de Medicina a Finanças, onde os cientistas de dados os usam para fornecer melhores informações.

Mas as coisas são diferentes na selva complexa de vendas e marketing, onde as decisões exigem mais do que mero conhecimento e manipulação de números. Às vezes, outras variáveis ??de negócios devem ser contempladas para que o Advanced Analytics produza resultados significativos.

Ciência da Decisão – Usando o Advanced Analytics

O sucesso de um negócio depende em grande parte da tomada de decisões precisas. Os líderes empresariais são medidos na qualidade de suas decisões, e o elemento humano para administrar um negócio é amplamente insubstituível.

Essa é a interseção em que a Decision Science está se formando como uma mistura poderosa para as organizações lucrarem com as promessas que envolvem o Advanced Analytics. Através da aplicação interdisciplinar de matemática, negócios, tecnologia, design thinking e ciências comportamentais, as organizações estão melhor preparadas para consumir análises que satisfaçam a responsabilidade pelos resultados.

A análise que os cientistas de dados criam é melhor consumida com a análise completa de cientistas de decisão qualificados que entendem as restrições de negócios e as qualidades de um problema específico em questão. O objetivo final da Decision Science é alavancar dados e estatísticas para melhorar o processo de tomada de decisões de negócios e, por exemplo, aprimorar campanhas e orçamentos de marketing.

Monetizar seus dados

Sua organização não está sozinha em entender o que fazer com o excesso de dados. Para usar o Advanced Analytics adequadamente, é importante que os executivos compreendam o poder, os limites e o relacionamento entre a Data Science e seu primo menos conhecido, Decision Science.

A interação dessas duas disciplinas será primordial na próxima década para que os dados realmente se tornem um recurso valioso que as empresas possam aproveitar para alimentar novas oportunidades de crescimento.

Carlos Naupari, presidente da Fligoo no Brasil.

Há três anos atua na Fligoo, anteriormente, como vice-presidente executivo e responsável por novos negócios da empresa. Carlos começou sua carreira na UBS em Nova York. Após meia década em Wall Street, Carlos iniciou sua jornada profissional em direção a empresas de tecnologia e ocupou cargos de liderança sênior na Rocket Internet, VARIV Capital e Rokk3r nos EUA, México e Brasil. No México,  foi Country Manager da Easy Taxi. Carlos é bacharel em economia e relações internacionais pela Universidade da Virgínia.

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