Plataformas conectadas de dados como diferencial competitivo ( parte 1 ) – Deal
Plataformas conectadas de dados como diferencial competitivo ( parte 1 )
Como Plataformas Conectadas podem ser utilizadas como um diferencial competitivo para empresas de qualquer negócio?
Nessa série de 3 artigos, vou falar sobre como Plataformas Conectadas podem ser utilizadas como um diferencial competitivo para empresas de qualquer negócio.
Nos últimos tempos (de uns 2 anos para cá) temos conversado com todos os tipos de empresas : Varejo, Financeiro, Cobrança/Telemarketing/Transportes/Logística, Saúde, Hospedagem (Hotéis), Farma, Governo, Telecom, Serviços em Geral e vemos uma unanimidade:
Nenhuma (sim, nenhuma) das empresas usa seus dados em totalidade
A maioria sequer possui um Inventário de Dados (Data Inventory) para saber quais são seus dados internos, quem dirá os externos.
Dados Internos: Todos aqueles gerados dentro dos meus domínios, com sistemas e recursos internos, como: Sistemas ERP, CRM, Atendimento, Comerciais, Financeiros, Planilhas (claro as mais importantes).
Dados Externos: Todos aqueles gerados fora dos meus domínios, mas que me citam diretamente, como: Redes Sociais, Reclame Aqui, troca de arquivos XML/JSON, dados enviados ou recebidos por órgãos reguladores (BACEN, ANATEL, ANEEL, ANS etc) ou mesmo indiretamente como pesquisas sobre o meu mercado, dados de uma entidade de classe a qual pertenço, entre outros.
Big Data ? Only Data !
A discussão sobre dados está pautada erroneamente ! Estão se discutindo a tecnologia, o hardware, os mecanismos de softwares, se é bigdata, smalldata, fast data, f*** data…
Isso é o de menos, dados devem ser ferramentas para o negócio gerar mais negócios, entender os comportamentos dos seus clientes e vendas e complementar a visão do Sr. José que está a 30 anos nesse mercado.
As empresas tem dificuldades enormes de lançar produtos de dados (Data Products) ou mesmo analytics que suportam as decisões de negócio.
Os projetos de Dados precisam se modernizar, utilizar técnicas de MVP (Minimum Viable Product), Prototipação, Cloud, DevOps, Agile, se beneficiar disso e matar uma ideia ruim logo no começo e não esperar 3 anos para que o Data Warehouse fique pronto.
Faça Protótipos Simples e Rápidos, use a nuvem para ajudar caso não tenha infra, use Open Source (Hadoop, claro que Hortonworks é melhor, brincadeira, é o que nós trabalhamos mais, use Pentaho, Talend, Python, Python, Python, Python, Python) tudo free! Monte o MVP, apresente a ideia e jogue fora se não for aprovada. Ferramentas de BI mais modernas como o Power BI também tem ajudado a prototipar a camada visual com mais facilidade.
Se for aprovada, aí sim é hora de estruturar um projetinho para colocar ela no ar, pensar:
Infra, Softwares, Automação do Fluxo, Manutenabilidade (adoro essa palavra) etc.
Transforme isso em um Data Product e coloque isso no ar! Urgentemente!
Temos feito projetos curtos (1 a 3 meses) em Machine Learning que mudam completamente a maneira com que as empresas lidam com os seus negócios, imagine um plano de saúde poder separar com 85% de certeza os pacientes que vão ter um Infarto? Ou mesmo outras doenças como AVC, Aneurisma, problemas de pressão, entre os mais diversos.
No caso de Vendas, imagine o seu comercial ligar para os 20 perfis com mais similaridade de usuários de Consórcio ao invés de pesquisar em uma lista com 1000 pessoas? Ou melhor ainda, os gerentes de negócios receberem todo dia no seu CRM a lista dos TOP 20 para eles fazerem a Venda.
Ligar para 20 pessoas e fazer 3 vendas ao invés de ligar para 100 e fazer 1 venda?
Atualmente tudo isso é possível em um curto espaço de tempo.
AS EMPRESAS PERDEM DINHEIRO PORQUE NÓS DA TI NÃO IMPLANTAMOS SOLUÇÕES NA VELOCIDADE QUE O NEGÓCIO PRECISA.
Antes de todos de TI me xingarem, isso se deve por milhares de motivos, cada empresa tem uma história triste para contar, processos morosos, usuários que não sabem o que querem, aprovação de 8734 pessoas para colocar alguma coisa no ar, daria para escrever uma coleção de livros sobre isso.