Vamos falar do paradoxo dos dados...

A forma que os dados são gerados e suas utilizações vem mudando muito ao longo do tempo fazendo com que os dados em si já fossem considerados o novo petróleo, pois podem fornecer insights e vantagens competitivas inimagináveis a qualquer empresa que primeiro souber como refinar esse material e extrair dele a melhor essência. Atualmente capacidade de analisar e ter insights através dos dados é o novo petróleo!

“Data is the new oil. It's valuable, but if unrefined it cannot reallybe used (...) so must data be broken down, analyzed for it to have value” (Humby)

Segundo [1], em 1996 apenas 0,8% dos dados produzidos eram armazenados em formato digital, diferente de 2007 em que 94% dos dados eram armazenados no formato digital.

A abundância de dados gerados em pouquíssimo tempo e nos mais variados formados, em vez de simplesmente fornecer uma vantagem para quem os possui, trouxeram um grande desafio para as empresas, se tornando para muitas um fardo. O Índice de Transformação Digital de 2020 mostrou que o overload de dados e que a inabilidade (seja por limitações financeiras, de ferramenta ou de profissionais capacitados) são barreiras crescentes para transformação das empresas em empresas orientadas a dados, pois dificultam a extração de informações úteis e relevantes, o que pode levar a conclusões erradas e criar o paradoxo dos dados.

Além disso, o paradoxo de dados pode surgir quando os tomadores de decisões confiam excessivamente nos dados, sem considerar outros fatores, como contexto, intuição ou um conhecimento especializado no assunto. Em 2021 foi publicado um estudo encomendado pela Dell Technologies junto a Forrester Consulting, chamado de Data Paradox, buscou se aprofundar para entender o que de fato impedia as empresas em transformar dados em insights para o negócio e, como e se as empresas estão preparadas para o dilúvio de dados crescentes. Para isso foram entrevistados 4.036 diretores/tomadores de decisão responsáveis ​​por estratégias de dados e transformação digital em diversas empresas pelo mundo. E nesse artigos vamos focar nos dados apresentados nessa pesquisa.

Os resultados da pesquisa...

A pesquisa mostrou que 83% das empresas enfrentam pelo menos uma das barreiras abaixo provando que a maioria das empresas estão, atualmente, inabilitados para transformações digitais:

• Data Warehouse não otimizado;

• Alto custo de storage;

• Infraestrutura de TI desatualizada;

• Processos manuais que não atendem a necessidade da economia.

As empresas estão gastando dinheiro e esforço para evoluir tecnologicamente ao mesmo tempo que tentam competir no mercado. Sendo que mais de metade (55%) não conseguiram nem chegar perto de alcançar as suas metas de transformação digital.

A pesquisa mostrou que o excesso de dados já são ou se tornaram um fardo para muitas empresas, onde 67% afirmam que a coleta de dados está muito mais rápida do que a sua própria capacidade de processar, analisar e usar esses dados. E esse cenário piorou com a pandemia, onde houve um aumento considerável de dados gerados.

E possível entender um pouco dessa dificuldade das empresas através dos números abaixo:

“Conhecimento é saber que um tomate é fruta. Sabedoria é saber que não se deve usar um tomate em uma salada de frutas.” (Charliton Albert)

Somente ter uma abundância de dados não significa vantagem competitiva de mercado se as empresas não tiverem capacidade (tecnológica ou humana) para extrair informações e conseguir traçar perfis de cliente e prever cenários futuros através de algoritmos de predição.

Mas esses não são os únicos problemas enfrentados pelas empresas. A maioria afirmou que constantemente precisam de mais dados, em contrapartida, o uso ainda é muito baixo.

E as consequências desse paradoxo é clara... A maioria diz que suas equipes estão sobrecarregadas e que possuem muitos dados para conseguir garantir os requisitos de segurança e conformidade.

Complicando ainda mais essa equação, existe o problema enfrentados pela maioria das empresas que são os silos de dados e de negócios e apenas 17% delas estão executando iniciativas para promover a democratização dos dado.

Outro problema é o nível de conhecimento técnico das equipes. A maioria das empresas relatam que as suas equipes possuem um conhecimento insuficiente na área de ciência de dados. Mesmo sendo este um dos principais problemas atuais das maiorias das empresas pouquíssimas estão tomando alguma atitude para mudar o cenário interno seja através de contratações de profissionais com habilidades específicas ou incentivos a treinamento e desenvolvimento das capacidades necessárias nos profissionais.

Para conseguir uma visão mais realista dos cenários do uso dos dados dentro da empresa, todos os entrevistados foram classificados separando-os em 4 grupos.

• Noviços em dados - Empresas que obtiveram pontuação ruim nas categorias de tecnologias, processos, cultura e habilidade;

• Técnico de dados - concentrar seus esforços em tecnologia e processo, excluindo a cultura e o desenvolvimento de habilidades;

• Entusiastas de dados - enfatizar cultura e habilidades; menos no desenvolvimento de um backbone de tecnologia;

• Campeões de dados - pontuação alta nas categorias de tecnologia e processo e cultura e habilidades;

Quantidade de empresas em cada grupo - Dado global.

Aqui no Brasil, estamos bem-parecidos, 48% das empresas estão no estágio inicial, ou seja, são novatos em dados. Mas o lado bom, para o Brasil, é que 23% das empresas são campeões de dados, superando a média global.

Para a pesquisa 88% das empresas estão negligenciando sua tecnologia e processos, cultura e habilidade, ou ambos.

Apesar do presente preocupante, a pesquisa identificou um futuro promissor, pois a maioria das empresas tem metas claras para os próximos 3 anos que as farão mais ágeis e adaptáveis as mudanças tecnológicas.

• 66% planejam implantar aprendizado de máquina;

• 57% pretendem mudar para um modelo de dados como;

• 57% planejam melhorar os data lakes que eles têm

A conclusão

A conclusão que a pesquisa nos traz é que as empresas precisam de acesso à tecnologia de ponta para conseguirem superar os silos de dados internos e externos, processos para buscar dados de anomalias e fazer descobertas significativas e habilidades e cultura orientada a dados para trabalhar com dados em tempo real para prever o futuro.

Referências

[1] MARQUESONE, Rosangela. Big Data: Técnicas e tecnologias para extração de valor dos dados. Editora Casa do Código, 2016.

[2] Data Paradox - https://www.delltechnologies.com/asset/en-ca/solutions/infrastructure-solutions/industry-market/data-paradox-research-findings.pdf