* Por Francielly Feijó 

Quando começou-se a trabalhar com Big Data, lá no início dos anos 2000, não imaginava-se o impacto que isso causaria para as empresas. Tanto para as que viriam a consumir esse produto, quanto para as que nasceriam justamente para ofertar essa tecnologia ao mercado. O fato de que até 2022 o mercado de Big Data e Business Analytics deve ter uma receita de US$273 bilhões, concretiza a proporção que essa tecnologia tomou.

Quando o Big Data surgiu, a dor era nítida. Havia a necessidade de conhecer o mercado externo, como também organizar e consumir todos os dados gerados há anos pela organização. A possibilidade de manusear e gerar insights em cima de volumes astronômicos de dados gerou grande entusiasmo. Era uma grande novidade, e muitos viram ali uma oportunidade única para organizar a casa e conhecer o seu mercado endereçável.

E, assim, empresas enormes apoiaram a sua estratégia comercial em Big Data. Contudo, frequentemente deixaram de considerar alguns princípios que são fundamentais para o Big Data ser realmente efetivo. Não são raros os casos de companhias que falharam em unir as informações coletadas com os insights dos seus próprios especialistas. Isso acontece porque, na maioria das vezes, a tecnologia não substitui o trabalho das pessoas. Ela é um recurso para melhorar o nosso trabalho e as decisões que tomamos.

Volumes gigantescos de dados não irão dizer nada se eu não tiver um direcionamento claro para o meu negócio. Cada organização precisa de programação e implementação diferentes em suas áreas comerciais, que estejam de acordo com o seu ICP (Customer Ideal Profile). Além disso, cada empresa possui seu ticket médio e estrutura de vendas. 

Para entender todas essas informações que já foram e que estão sendo coletadas, é fundamental aprender com o passado. Esse exercício é o que vai ajudar a direcionar o futuro e prever cenários alternativos para se chegar no objetivo final. É por isso que modelos preditivos e machine learning estão cada vez mais associados ao Big Data.

Uma bela analogia que eu gosto de fazer quando estamos desenhando o escopo técnico de um projeto de Big Data é: pense em um protocolo para tratar uma doença específica. Apesar de existir protocolos, é necessário entender o diagnóstico do paciente para o médico sugerir o melhor tratamento, baseado no seu histórico de exames, doenças e genética. É assim também com as empresas. Cada uma tem a sua história, os seus clientes, objetivos e caminhos a percorrer com a ajuda dos dados.

Por isso, a empresa que personifica o seu produto tende a criar maior engajamento com o seu usuário final. Quando falo personificar, me refiro a ter um produto customizado para atender à necessidade específica do cliente e das suas áreas. A quebra de paradigma aqui é customizar sem precisar de meses de implantação, é ter à disposição um framework flexível para todas as informações que eu preciso para tomar decisões estratégicas para toda a companhia, tanto as internas quanto as externas.

Em suma, entender que o Big Data está sempre inserido num contexto maior, e que ter uma boa leitura desse contexto é crucial para a tecnologia ser de fato uma alavanca de crescimento faz toda a diferença. Quanto antes seu negócio for capaz de aliar dados e personificação, maiores as chances de você desenvolver as novas vantagens competitivas dessa era de transformação digital.


Francielly Feijó é diretora de Vendas da Cortex, startup membro do Cubo Itaú, e acumula mais de 12 anos de experiência em Tecnologia, tendo atuado em diferentes projetos nas áreas de Vendas, Marketing e Customer Success. Antes da Cortex, foi Head of Growth na ITB360 – empresa adquirida pela Cortex em 2020 – e trabalhou por mais de 8 anos no mercado de Big Data. Possui formação em Administração, com MBA em Gerenciamento de Projetos pela FGV.