RUI BARROSO - 28 nov. 15:52
Exame | Quanto valem os dados que não usamos?
Exame | Quanto valem os dados que não usamos?
A questão central passa por saber como tirar partido dos dados e transformá-los numa vantagem. Transformá-los em valor
Se hoje as empresas têm mais dados do que nunca e estão mais instrumentadas do que nunca, o que falta para que possam definir e executar uma estratégia para capitalizar este ativo que são os dados?
Não vale de muito dizermos que os dados têm um elevado valor potencial se não os utilizarmos. Qual é o valor da informação que não usamos? Tem algum valor?
É na capacidade de transformação dos dados em conhecimento (acionável e mensurável) que está o valor dos dados. Por muitos dados que as empresas detenham, sem as competências e capacidades de transformação dos dados em conhecimento, os dados têm valor nulo… ou até negativo…
E ter conhecimento, como dizia Stigler, é ter poder. Qualquer que seja o processo de decisão. Sejam os dados usados para tomadas de decisões operacionais, táticas ou mesmo estratégicas, a monetização de dados é hoje um tema central para as organizações.
E se o valor dos dados que temos depende da nossa capacidade e competência de os transformar em conhecimento, então o valor dos dados depende… das pessoas!
A aposta na formação e nos profissionais mais qualificados na área de análise e ciência de dados é fundamental para que as empresas façam as coisas bem.
Mas para fazermos as coisas certas, existem outras dimensões críticas para que as empresas possam monetizar e tirar partido efetivo dos seus dados.
Os gestores que querem competir na próxima década têm que definir uma estratégia de dados. Não podem ignorar o mundo onde estão, e o mundo para onde vão. É também aqui que a formação e a literacia na área de análise e ciência de dados tem um papel fundamental.
Se hoje as empresas têm uma abordagem mais exploratória e mesmo experimental para algumas iniciativas analíticas, as empresas e os gestores devem dotar-se de um conjunto de instrumentos fundamentais para competir pelos dados. Devem refletir sobre que modelo de desenvolvimento analítico organizacional devem optar, que modelo de governação de dados, que modelo de liderança, que modelo de contabilização do ativo intangível que são os dados, que cultura, e fundamentalmente, que modelo de monetização de dados.
Num mundo de (cada vez mais) abundância de dados, com uma digitalização e um progresso tecnológico sem precedentes (e que se perspetiva crescente nos próximos 10 anos), e num momento em que as técnicas de machine learning mudam o paradigma da forma como se aprende com os factos, como se programam as máquinas e como se adquire conhecimento, para quem quer acompanhar e liderar esta área, só há mesmo uma solução… Porque o mundo não pára, e este está avançar rapidamente, aprender! Aprender, e continuar a aprender sempre!