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Como a Ciência de Dados pode impulsionar o valor das empresas?

Durante IT Forum X, executivos de TI reforçam a importância do Data Analytics para gerar insights e competitividade para os negócios

Guilherme Petry*

18/10/2019 às 18h38

Foto: Shutterstock

A profissão de cientista de dados, apesar de existir há décadas, ganhou maior notoriedade nos últimos anos devido à ascensão da transformação digital nas companhias. Afinal, dados têm se tornado um grande motor da inovação nas empresas.

Devido à digitalização dos negócios, o profissional é cada vez mais disputado pelas empresas, mostrando um mercado aquecido - e generoso - para aqueles que buscam se especializar na profissão. A Harvard Business Review até mesmo classificou a profissão de Data Scientist como "a mais sexy do século 21".

Mas como a ciência de dados é aplicada no dia a dia das empresas? Especialistas tentaram responder a tal pergunta durante o painel “Digital e Analytics: inseparáveis na nova dinâmica dos negócios”, que aconteceu durante o IT Forum X, nesta semana em São Paulo. O debate foi mediado por Flávio Xandó, editor do portal FX Review, que contou com a participação de Cassio Pantaleoni, presidente da SAS Brasil, Roberto Carvalho, presidente da Dynatrace, Fabio Metta, CIO da BR Properties, e Celso Athayde, CEO da Data Favela. Xandó começou o debate questionando: “qual o grau de maturidade das empresas com relação ao data analytics?”.

Na visão de Pantaleoni, a transformação digital é tão rápida que hoje há diferentes níveis de maturidade em relação ao uso de dados de clientes e usuários. “Empresas tratam a inovação de uma forma muito diferente”, pontua. O executivo acredita que a transformação digital exige hierarquização, sendo necessário que empresas tratem os dados de dentro para fora, ou seja, que empresas coletem dados de clientes e usuários, mas tenham a ciência interna para usar esses dados como ferramenta de auxílio na tomada de decisões. “Como eu uso os dados para conseguir atenção?”, questiona.

“Para acessar o cliente, é necessário que a empresa consiga cativar a atenção. O uso de dados de uma maneira mais contínua, preocupada com a experiência do cliente e dos usuários. Em todo esse processo, a gente precisa ter lucidez. A tecnologia exige tecnologia para lidar com a própria tecnologia e, às vezes esquecemos do fator humano”, conclui Pantaleoni.

Já Roberto Carvalho, presidente da Dynatrace, relembra o começo das empresas de análise de dados, quando ainda eram chamadas de “data warehouses”. O executivo comenta também que faltam cientistas de dados e profissionais habilitados para trabalhar com analytics, mas justifica que é uma área complexa, mas não exclusiva para profissionais de estatística.

Para o executivo, é necessário que o profissional tenha uma visão mais ampla dos processos que vai construir, para tirar mais proveito da profissão. “Gerar estratégias de analytics gera um trabalho enorme, não importa em qual segmento de mercado. Empresas precisam de dados para gerar insights para clientes e usuários”, reforça.

Mas para empresas, recomenda que “o processo de analytics precisa caminhar junto com a estratégia de apresentação de clientes. Não adianta ter dados muito bem organizados sem um sistema que funciona para os clientes e usuários, principalmente do ponto de vista da usabilidade”, esclarece Carvalho.

Para o futuro, o executivo projeta que veremos uma transformação muito real, onde a inteligência artificial entra na gestão de todos os dados gerados por cada clique que um lead ou cliente da no site da empresa. “Vejo a inteligência artificial como futuro do analytics”, conclui Carvalho.

Fabio Metta, CIO da BR Properties, empresa de administração de edifícios comerciais no Brasil, conta que começou sua carreira como office boy e desde aquela época, cerca de 20 anos atrás, seu primeiro chefe já dizia: “quem detém a informação, tem o poder”.

“Os dados são importantes para a análise de mercado, eles estimulam e influenciam nas decisões da empresa. É importante pensar, qual tipo de informação eu preciso ter para na hora de vender, poder escolher as propriedades que geram maior resultado”, explica Metta. “A transformação digital precisa vir de baixo”, conclui.

*Estagiário sob supervisão da editora Carla Matsu

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