Quem tem medo do Data Lake? Desvendando o potencial dos dados não estruturados

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Opinião

Quem tem medo do Data Lake? Desvendando o potencial dos dados não estruturados

Em poucas palavras, Data Lake é uma infraestrutura e arquitetura de informação interna da empresa que permite o armazenamento


9 de novembro de 2023 - 14h00

A transformação digital tem sido crucial para a evolução dos negócios em todos os setores. Um componente vital dessa jornada é a utilização eficaz dos dados, e é aqui que o – talvez para alguns – novo conceito do Data Lake ganha destaque.

Em poucas palavras, Data Lake é uma infraestrutura e arquitetura de informação interna da empresa que permite o armazenamento, processamento, proteção e alocação racional de uma grande quantidade de dados, sejam eles estruturados ou não-estruturados. Essa é uma abordagem tecnológica que tem desempenhado um papel crucial na transformação digital das empresas, permitindo, dentre outros, a geração de insights valiosos, que podem aprimorar muito a experiência do cliente.

Mas, apesar da crescente importância das infraestruturas de Data Lake em empresas que vêm se importando cada vez mais com os processos internos de transformação digital, ainda é notável a sua subutilização no contexto do Customer Experience. Uma possível explicação é que muitas organizações ainda têm priorizado apenas a análise de dados estruturados, como os transacionais (BI), subutilizando os dados de mercado (IC) como os não-estruturados, em especial o chamado CENE (Conteúdo Espontâneo Não-Estruturado), a exemplo de conteúdos como gravações telefônicas, análise dos registros de atendimentos do SAC pré e pós-venda, reviews em aplicativos e sites de e-commerce, feedbacks de redes sociais e diversos outros tipos de interações com o cliente.

Transformando dados subutilizados em insights valiosos

Registros de atendimentos telefônicos num CRM, assim como outros conteúdos e formatos mais complexos de dados, são bases legadas (…mofadas) ainda subutilizadas, que quando organizadas, hierarquizadas, tratadas e incorporadas a um Data Lake, podem se tornar fontes valiosas de insights para o CX. E o bacana é que esses dados, uma vez analisados adequadamente, podem revelar tendências e padrões estratégicos do comportamento de clientes.

Informações internas como essas, fornecem às companhias uma otimização de seus processos operacionais ao facilitar o acesso e a análise de dados de várias fontes, origens e formatos. Isso resulta em decisões mais informadas, eficiência operacional aprimorada e a capacidade de identificar oportunidades de negócios não detectadas previamente, devido ao formato, volume, geração acelerada e à variedade desse big data que parte da estrutura organizacional. De forma geral, os insights derivados dos Data Lakes podem direcionar estratégias de marketing, melhorias de produtos e personalização de serviços, elevando a experiência do cliente a um novo patamar.

Mas, para isso, um passo importante para a empresa é reconhecer os diferentes papéis de três profissionais essenciais nessa adoção: o estrategista de dados, o analista de dados e o cientista de dados.

Enquanto o Estrategista de Dados é responsável por definir a visão macro de negócios da organização em relação aos dados, estabelecendo diretrizes para a coleta, fontes e distribuição estratégica de usos conectados às prioridades da gestão do negócio; o Analista de Dados é encarregado de identificar padrões, tendências e insights, auxiliando nas decisões baseadas em evidências, gerando camadas visuais acionáveis para os consumos departamentais; e o Cientista de Dados assume um papel técnico mais focado nos algoritmos e lógica matemático-estatística, utilizando linguagens para o desenvolvimento de modelos complexos, como aprendizado de máquina e inteligência artificial em vários níveis para gerar previsões, prescrições e insights ainda mais profundos.

Desafios dos dados não estruturados

Apesar de suas vantagens, lidar com dados não estruturados é bastante desafiador, mesmo em um mundo que inicia seus usos (e abusos) em tecnologias como as Inteligências Artificiais Generativas. Considerando que o ambiente corporativo demanda muito mais segurança, escala, previsibilidade de custos e confiabilidade dos resultados, a falta de formatação padronizada e a diversidade de fontes desses conteúdos qualitativos e espontâneos podem dificultar integrações e análises eficazes, o que pode levar a decisões baseadas em informações inconsistentes.

Porém, empresas que superaram o receio de não apenas esperar, mas construir o futuro e se preparam verdadeiramente para otimizar os Data Lakes como centros corporativos singulares de informação consistente (interpretação livre do tecniquês SSoT – Single Source of Truth) aliando armazenamento, integração e compartilhamento, eliminando silos de informação e poder difusos, têm colhido resultados expressivos no CX e nos negócios. Grandes indústrias, bancos e varejistas, como a Coca-Cola, o Neon e o Assaí, usam análises avançadas de empresas de AI, dados e CX, como a Postmetria, para personalizar ofertas e recomendações a seus clientes, resultando em maiores taxas de conversão e satisfação do consumidor.

Boas práticas para embarcar na jornada do Data Lake

Para as organizações que buscam aproveitar o poder do Data Lake, algumas boas práticas incluem:

● Definir claramente os objetivos de negócios antes de construir essa infra-estrutura de dados;
● Garantir a qualidade da fonte dos dados, implementando práticas de governança;
● Selecionar ferramentas de análise adequadas para extrair insights significativos;
● Dar a devida importância aos dados não-estruturados, além de investir na capacitação da equipe para lidar com eles e em técnicas avançadas de análise para save money e make money, gerando relações ganha-ganha com os consumidores.

Além disso, a inteligência artificial e o aprendizado de máquina, tecnologias que devem se desenvolver rapidamente nos próximos anos, tendem a desempenhar papéis ainda mais significativos na interpretação de dados não-estruturados e na geração de insights profundos.

Na medida em que a empresa investe no enriquecimento do Data Lake com os dados não-estruturados, os insights tendem a se tornar cada vez melhores, inclusive na área de Customer Experience. Isso porque a integração de dados provenientes de uma variedade de fontes, combinada com análises avançadas e visão de ROI, impulsionam a personalização de experiências e serviços.

Portanto, o Data Lake, quando utilizado e aproveitado de forma plena, é uma ferramenta poderosa que desempenha um papel estratégico desde a transformação digital das empresas, até uma elevação dos processos do negócio, ao ponto de alcançar a monetização da experiência do cliente. Isto porque através da coleta e análise de dados não-estruturados, as organizações podem desbloquear insights valiosos, otimizar processos internos e impulsionar seus negócios para níveis mais avançados de sucesso.

Superar os desafios e abraçar as boas práticas nessa jornada de evolução da cultura de dados nas organizações pode trazer resultados surpreendentes, além de aprimorar a experiência do consumidor (CX) gerando um posicionamento competitivo de relevância, em um mercado em constante mudança.

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