Qual a vantagem de comprar dados como serviços? Entenda
Não se engane: essa prática já existe há décadas e vem sendo constantemente otimizada
Pode parecer mais uma novidade trazida pela união das novas tecnologias, como Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning, Cloud Computing e Ciência de Dados, no entanto, a compra de dados como serviço é uma prática com décadas de desenvolvimento, sendo constantemente otimizada.
Para entender mais dessa prática e conhecer os melhores caminhos de como aplicá-la em seu negócio, afinal, os dados já são produtos valiosos para as organizações há muito tempo.
A compra de dados como serviço é uma prática bastante comum, que funciona a partir da forma como as empresas compram o acesso a determinados dados. Ou seja, existem as companhias que realizam a coleta de informações úteis para que outras possam utilizá-los na otimização de seus processos. Esses dados, após capturados e tratados, são fornecidos como um serviço por uma empresa parceira ou até mesmo por uma provedora.
Você paga pelo valor do dado
A compra de dados como serviço é um conceito simples: pagamos pelo valor do dado recebido. Fazendo um paralelo, é muito similar a contas de luz e água — mas com informações de valor para a sua organização. Esses dados podem ser captados e fornecidos em diversos formatos, padronizados e prontos para uso. Isso permite que as empresas os utilizem para diversos fins, como análise de negócios, pesquisa de mercado, tomada de decisões estratégicas, entre muitas outras áreas e propósitos.
A prática de compra de dados surgiu em tempos remotos, como por exemplo, os conhecidos cartórios ou empresas de análise de crédito, que existem há décadas. Essas empresas possuem dados que podem ser consultados ou comprados.
Assim como o censo — sendo algo antigo utilizado para a tabulação de dados da população de todos os tipos: econômico, financeiro ou social, mas diferentemente deste método, a internet trouxe a aceleração e a democratização dessa coleta de informações que já era realizada.
Com isso, percebeu-se que os dados estavam espalhados por toda parte. Eles estão presentes em diversas fontes e em todos os lugares. Mas é possível agregá-los para obter informações que antes estavam muito concentradas, muito dispersas ou eram difíceis de serem disponibilizadas.
Os dados em geral são interconectados, porém, ao mesmo tempo estão dispersos em vários locais, o que dificulta ter o dado correto, independente do assunto. Essa nova realidade possibilitou a coleta de dados em sites institucionais, aplicativos e redes sociais, de maneira simultânea. Com essa alternativa, a compra de dados como serviço começou a ser discutida, ainda mais depois da chegada dos serviços de nuvem, onde o tema de se pagar serviços tecnológicos como serviço tomou corpo.
O novo petróleo
Esse é um dos principais motivos de termos o jargão “dado é o novo petróleo”. E isso faz muito sentido, pois, assim como o petróleo, os dados possuem um alto valor. Igual à matéria-prima do combustível, é necessário beneficiá-los para serem utilizados, transformando-os em informações que possam ser aplicadas no dia a dia.
Mas quais as vantagens de uma empresa ao comprar dados como serviço? É que a compra de dados pode auxiliar, principalmente, na tomada de decisões. Ter as informações que sua empresa precisa, possibilita que essas medidas estejam mais informadas, baseadas em dados precisos e atualizadas sobre o mercado e o público-alvo.
Sem contar pelo fato de que permite o desenvolvimento de estratégias mais elaboradas, pautadas em bases sólidas, detalhe esse, hoje, essencial para empresas que buscam um alto índice de crescimento.
Isso acontece porque, a partir das análises que podem ser realizadas, é possível ter melhores insights, definir caminhos a serem traçados e fazer com que todo o direcionamento gire em torno de um melhor engajamento e fidelização do consumidor. Além disso, existem plataformas digitais no mercado que podem auxiliar muito nessa tarefa.
Há ferramentas, por exemplo, que oferecem aos clientes uma jornada analítica completa e como serviço. O interessado precisa de diferentes tipos de dados, sejam eles internos ou externos, para compor suas estratégias de mercado. É daí que vem muitos dos problemas encontrados pelas empresas que optam por essa otimização.
Esses dados estão espalhados em diferentes fontes, como redes sociais, sites e aplicativos, dificultando a coleta e a organização dessas informações de modo que sejam utilizáveis. Ou seja, realizar essa capturar demanda recursos e tempo, além de muitas vezes envolver questões de privacidade e restrição de acesso.
Tal característica permite a análise de dados em tempo real, com acesso a dashboards e relatórios personalizados. As ferramentas disponíveis incluem IA, aprendizado de máquina e análise preditiva, entre outras. A empresa que utiliza e aproveita essas vantagens, não tem nenhuma preocupação em desenvolver algum sistema interno.
As necessidades dos clientes variam bastante
Sabemos que o mundo da internet e das redes sociais é dinâmico, e as necessidades dos clientes podem variar de acordo com diferentes momentos e circunstâncias. Neste caso, há plataformas que oferecem um modelo de pagamento flexível, no qual os clientes pagam apenas pelo que consomem, sem precisar comprar ativos ou projetos inteiros, funcionando como uma solução analítica prática e eficiente, que permite às empresas acessar as informações de que precisam de forma mais rápida e econômica.
Vale destacar que a compra de dados como serviço é ideal para empresas que buscam expandir seus negócios, lançar novos produtos ou serviços e atender melhor às demandas do mercado em que atuam.
É importante obter dados de fontes confiáveis e, principalmente, atualizados. Somente assim, é possível garantir que as informações coletadas sejam precisas e realmente úteis para a tomada de decisões.
(*) Filipe Cotait é cientista da computação e diretor de Tecnologia e Operações da Scala, empresa do Grupo Stefanini com foco na implantação de abordagens tecnológicas que exigem alto grau de especialização em negócios, como Analytics, Inteligência Artificial, Hiperautomação, Integração e Cloud.
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