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Infonomics: a monetização dos dados deve ser uma peça central na estratégia da sua empresa

Postado em 03 de Fevereiro de 2021

O ato de monetizar, extrair e entender o valor dos dados é um diferencial competitivo que pode gerar novas fontes de receita

O nosso estudo IT Snapshot 2019 mostra que as empresas brasileiras estão focadas
ainda no tradicional BI (Business Intelligence), sendo que os investimentos em big
data e analytics, embora crescente, ainda são tangenciais. O que isso significa? Que
ainda menos da metade das corporações estão explorando dados não estruturados,
que capturam dos seus negócios e utilizam técnicas mais avançadas de análise
estatística para fazerem previsões ou descobrirem insights.

Mais alarmante do que isso, a pesquisa mostra ainda que apenas 18% dos
respondentes veem que suas empresas estão se preparando para utilizar esses
dados com inteligência, e contratando profissionais especializados. Isso indica que o
investimento está focado apenas em tecnologia. Sem pessoas capacitadas e com
mindset analítico para explorar esses dados - algo que está em falta no mercado,
diga-se de passagem - todo este investimento será em vão. Sem isso, o sonho de
uma cultura Data Driven e de implementar práticas como Infonomics fica muito
distante.

Atualmente, ¼ das empresas têm um profissional que define estratégias, luta para
criar as ações táticas e gerencia a unidade para que ela seja rentável. E
principalmente, que atua como interlocutor para criar um intercâmbio de dados da
organização com os de stakeholders. Isso porque a análise de dados não pode ser
algo isolada do resto do mercado. É preciso inventar um ecossistema.

É vital que as companhias contratem os especialistas técnicos - engenheiros,
arquitetos e cientistas de dados - além de colaboradores com um olhar analítico que
possam atuar como data stewards, curators e users. Além disso, também é
fundamental que criem estruturas organizacionais onde esses profissionais possam
trabalhar em conjunto de forma colaborativa. Esse é o caminho para viabilizar a
extração de valor dos dados de forma consistente e sustentável.

Olhar analítico para a monetização

Nós já vimos, aqui no blog, os prós da monetização de dados. Aprofundando sobre o
tema, é necessário refletirmos sobre as maneiras de aproveitar oportunidades com
os dados. Além de ser uma fonte de rentabilização, o ato de monetizar, extrair e
entender o valor dos dados pode ser um grande diferencial competitivo.

Empresas que possuam Apps de uso massivo ou operadoras de Telecomunicações,
por exemplo, podem usar dados de geolocalização para tirar conclusões sobre o
comportamento das pessoas nas cidades - o melhor exemplo disso é o cálculo do
índice de isolamento social que vem sendo feito durante a pandemia. Mas esta é
apenas a ponta do iceberg.

Esses mesmos dados de geolocalização, combinados a dados públicos sobre as
cidades - como demografia dos bairros e tipos de comércio mais presentes - podem
permitir importantes conclusões sobre consumo, por exemplo. Se houver permissão
e consentimento para utilizar ainda dados de perfil do usuário, como idade, gênero, tipo de serviço contratado e afins - essas análises têm um potencial ainda maior de
agregar valor. Dada a ubiquidade da comunicação hoje em dia, a criação de novos
modelos de negócios, por meio de análises sofisticadas de comportamento, trata-se
de um mercado promissor.

Claro, essa monetização de dados deve seguir elevados padrões de segurança,
proteção e privacidade, não somente à luz da LGPD, mas também por uma
obrigação moral relacionada à exploração dos dados de consumidores - notificando,
obtendo consentimento e oferecendo benefícios tangíveis àqueles que optam
colaborar aqui. Embora este assunto seja sempre polêmico e possa parecer até
impeditivo, pelo que temos observado essa não é a principal barreira para o
infonomics.

Ecossistema de dados

O professor Henry Chesbrough criou uma interessante obra sobre inovação aberta.
Ele acredita que o ato de inovar deva ser compartilhado entre os variados elos de
uma cadeia, de maneira semelhante a um ecossistema biológico.
Essa premissa pode ser aplicada a monetização de dados. Se uma empresa já tem
uma base que possa ser explorada, é interessante combinar estes dados com outros,
advindos de parceiros. Essa colaboração enriquece e aumenta o valor deles.

Digamos que uma fabricante de bens de consumo já dispõe de dados de qualidade
para direcionar seu time de marketing e de P&D. Mas quais seriam as vantagens
competitivas se ela tivesse acesso a dados do distribuidor? Do ponto de venda de
uma varejista em tempo real? Ou de uma operadora de cartão de crédito? Ou ainda:
o quanto o seu negócio poderia se beneficiar caso seus parceiros estratégicos -
empresas que estão em outras partes da cadeia de valor do seu negócio - pudessem
utilizar seus dados para otimizar seus processos e suas práticas?

Há, ainda, outra característica interessante do Open Innovation a considerar: a da
criatividade. Empresas que tenham passado anos atuando focadas em aumento de
eficiência no seu negócio, podem ter dificuldade em ‘pensar fora da caixa’, ou seja,
conceber novas possibilidades de uso do seus ativos para viabilizar outras formas de
renda ou modelos de negócio. É por questões como estas que empresas têm
procurado se conectar a ecossistemas de startups, que possam trazer novas
abordagens para seus desafios de negócio além de novos conhecimentos e do
acesso a uma cultura de inovação diferente. Da mesma maneira, promover a
colaboração com outras empresas inovadoras na prática analítica pode ser uma
poderosa estratégia para viabilizar monetização de dados criativa e disruptiva.

Concluindo, é preciso tratar a gestão de dados como um negócio. Pensar não
somente na sua arquitetura de dados, mas como melhorar a qualidade da
informação e aumentar o seu potencial disruptivo através de uma estratégia de
conexão ao seu ecossistema de parceiros. É uma visão poderosa, embora complexa,
e que exige práticas, conhecimentos, organização e um bom uso da tecnologia para
viabilizar essa colaboração aberta sem colocar em risco a privacidade de usuários e
de clientes, que vem sempre em primeiro lugar.

Tags: Analytics, Data Intelligence

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