Hoje, ninguém mais questiona a importância dos dados, seja na nossa vida pessoal ou profissional. Independentemente das questões de privacidade e segurança – que são muito importantes, mas não são o nosso foco hoje –, dados são cada vez mais utilizados em nosso dia a dia, das ofertas de playlists do Spotify e recomendações do Netflix aos diagnósticos médicos quando fazemos exames, passando por uma infinidade de outras aplicações.
No entanto, muito do valor presente dentro de dados e conjuntos de informações já existentes hoje nas empresas não são explorados, por diferentes razões. Às vezes, as pessoas não conseguem acesso aos dados, porque eles estão presentes em sistemas antigos ou fechados. Outras vezes, falta conhecimento técnico dentro da empresa para trabalhar com a informação da melhor maneira. Acredito, no entanto, que a maioria do valor dos dados não é explorado por outra razão: falta de criatividade na hora de trabalhar com a informação.
Pode parecer contraditório falar de criatividade, que não é algo concreto, mensurável e quantificável, quando estamos discutindo dados, mas a criatividade com os dados é uma habilidade cada vez mais importante nesse tipo de trabalho. As ferramentas utilizadas para trabalhar com os dados, seja para a construção de visualizações e gráficos, para a modelagem estatística ou mesmo para o desenvolvimento de inteligência artificial, estão amplamente disponíveis – e, na maioria dos casos, de forma gratuita.
Da mesma maneira, o conhecimento técnico necessário para trabalhar com essas ferramentas pode ser facilmente adquirido. Até mesmo os dados disponíveis são, muitas vezes, os mesmos: quase todas as empresas têm um CRM com as mesmas informações dos clientes, ou um ERP com os mesmos dados financeiros e operacionais. O diferencial, então, está na criatividade: como você pode construir novas visões em cima dos dados existentes ou que outras informações você pode agregar que vão trazer novas visões sobre esses dados.
Vamos falar, então, de dois caminhos a serem explorados. O primeiro é o caminho dos dados alternativos. Dados alternativos são dados “não-tradicionais”, mas que, de alguma forma, tem impacto sobre a questão que estamos explorando. Imagine, por exemplo, que queremos prever quantas pessoas vão visitar uma loja. Normalmente, vamos pensar no ponto (onde a loja está localizada), na quantidade de pessoas que moram por perto da loja, no tipo de produto que a loja está vendendo, no quão atraente é a vitrine, e assim por diante.
No entanto, temos também diversos dados alternativos, nos quais muitas vezes não pensamos, que podem nos ajudar a entender melhor o movimento: o clima (as pessoas andam mais em dias de sol do que em dias de chuva, por exemplo); a presença de pontos de transporte público próximos (muita gente anda até os pontos de ônibus ou estações de metrô, ainda que não more perto); ou mesmo o quão agradável é a calçada à frente do estabelecimento. Por serem dados adicionais, que vêm de outras áreas de conhecimento, a utilização de dados alternativos geralmente melhora os resultados de modelos e análises. A criatividade é um ingrediente fundamental para buscarmos dados alternativos relacionados aos nossos problemas.
O segundo caminho é o de redefinição (ou redesenho) dos dados existentes. Nem sempre é necessário utilizar novos conjuntos de dados para melhorar nossos resultados. Às vezes, simplesmente olhar para o que você tem dentro de casa sob um outro prisma já trará resultados excelentes para seu negócio. Esse redesenho dos dados passa, na maioria das vezes, por criar agregações, históricos e novas visões que trazem novos insights sobre os dados.
Vamos para um outro exercício: imagine que você quer entender o comportamento de compra de seus clientes. Você já conhece as características sociodemográficas deles, e tem todo o histórico do que já compraram no passado – e essas visões são interessantes. Mas podemos transformá-las para criar novos atributos que podem melhorar ainda mais o seu entendimento. Você pode, por exemplo, calcular a distância entre as compras feitas e os principais “feriados de compras” (datas como Dia das Mães ou Natal); pode também criar atributos de quantidade de compras realizadas por estação do ano; ou, ainda, criar uma série de atributos de quantidade/valor das compras de acordo com a idade do cliente. Todos esses novos atributos, que podem ser construídos em cima dos dados que você já tinha, trazem novos insights sobre as características do consumidor, que podem ajudar sua loja (seja ela física ou digital) a crescer.
Embora os dois exemplos que exploramos tenham sido voltados para o varejo, a mesma lógica se aplica para qualquer tipo de negócio e qualquer vertical. Não importa o tipo de empresa ou a área da empresa em que você trabalha: olhar para os dados (tanto os seus próprios quanto os externos) com a mente aberta e de forma criativa sempre vai levar a melhores resultados. Aproveite, então, essa oportunidade de exercitar seu lado criativo no trabalho analítico de forma a impulsionar os resultados de qualquer projeto em que você esteja envolvido. Vai ser bom para você, para sua carreira e para sua empresa.
Thoran Rodrigues, CEO da BigData Corp.