A sociedade contemporânea vivencia a Era dos Dados, em especial o que denominamos de big data, que se refere a um grande volume de dados, cuja abrangência e extensão vai além da capacidade tradicional de gerenciamento. A produção de dados por indivíduos, corporações, organismos políticos, econômicos e sociais é veloz e muito variada, ou seja, se trata de terabytes, petabytes. Os dados circulam em vários canais como sites, blogs, mídias sociais etc., e em distintos dispositivos como microcomputadores, laptops, smartphones, entre outros, fatores que facilitam o acesso a conteúdos diversos.

Segundo o McKinsey Global Institute (MGI) (1) (2011) as organizações em âmbito mundial armazenaram mais de 7 exabytes de novos dados em unidades de disco em 2010, enquanto os consumidores armazenaram mais de 6 exabytes de novos dados em dispositivos como microcomputadores e laptops.

As organizações prospectam e monitoram um volume considerável de dados nesse novo universo digital, no intuito de transformá-los em informação relevante para subsidiar seus processos decisórios e inovativos, bem como na relação direta ou indireta com seus clientes. A massa de dados digitais está presente em todos os segmentos econômicos e exige uma nova maneira de gerenciá-los.

De acordo com uma pesquisa realizada pela revista Fortune 1000 (2), 84% das empresas ditas competitivas utilizam recursos tecnológicos voltados à prospecção, monitoramento e análise de dados no contexto do big data, visando propiciar maior precisão ao processo decisório. A pesquisa também destaca que um terço dessas empresas investem recursos significativos nessas atividades, pois as consideram prioritárias.
Nesse contexto, as organizações precisam se capacitar para prospectar, monitorar, filtrar, selecionar, armazenar, tratar, agregar valor, disseminar, usar e reusar dados, visando gerar diferenciais competitivos que possam proporcionar benefícios no curto, médio e longo prazos.

O desafio que se apresenta para as organizações está inter-relacionado ao contexto do big data, de modo a criar valor para sua sustentabilidade, gerando riqueza e renda e desenvolvimento socioeconômico. Nessa perspectiva, é necessário explorar a massa de dados no intuito de inovar, entretanto, a pergunta que se faz é se as organizações se prepararam ou estão se preparando para esse novo contexto.

Entre os muitos desafios que se impõem às organizações, pode-se destacar a escassez de competências e habilidades gerenciais e analíticas que extraiam do ambiente do big data dados com potencial para se transformarem em informações relevantes, visando aplicá-las em seus diversos processos organizacionais.

A evolução das tecnologias de informação e comunicação é influenciadora dos desafios impostos às organizações no que se refere ao big data, uma vez que a inovação é recorrente, em especial destacam-se as plataformas e recursos analíticos para lidar com a massa de dados gerada, assim como as mudanças relativas ao ambiente e ao comportamento dos usuários se constituem em um desafio contínuo.

Nessa perspectiva, as atividades de prospecção e monitoramento se constituem em atividades essenciais, pois propiciam velocidade, fidedignidade e consistência aos dados necessários à organização, gerando mais produtividade e competitividade. A partir da análise dos dados prospectados é possível agilizar o processo decisório, otimizar o processo inovativo, antever riscos e gerar diferenciais competitivos.

A melhoria dos processos supracitados impacta a organização como um todo, uma vez que cria um ambiente propício a aprendizagem contínua que, por sua vez, gera criatividade e inovação, assim, os gestores precisam estar mais bem preparados para perceberem e usufruírem das oportunidades do mercado.

Os dados prospectados e selecionados após criteriosa análise e agregação de valor podem ser aplicados em produtos e serviços mais alinhados às necessidades dos clientes e do mercado em que a organização atua e, assim, podem antecipar desejos  ainda não externalizados pelos clientes.

No contexto do big data os clientes de produtos e serviços interagem entre si e explicitam satisfações e insatisfações referentes ao produto e/ou serviço consumido. Esse tipo de dados deve ser objeto da prospecção e do monitoramento organizacional, visando subsidiar decisões que podem propiciar a melhoria contínua dos processos de produção e gerar modificações sejam incrementais ou radicais no produto e/ou serviço, de modo a atender de maneira eficiente a necessidade do cliente ou, ainda, criar novos produtos/serviços que vão ao encontro do que o cliente deseja.

As atividades de prospecção, monitoramento, análise e agregação de valor requer um profissional com competência em informação, que saiba manusear fontes de informação, que saiba atuar com dados sensíveis de modo ético, saiba propiciar a segurança de dados confidenciais corporativos e tenha ciência da legislação voltada ao uso e reuso de dados públicos e privados.

Além disso, no contexto da análise e agregação de valor, o profissional responsável por esta atividade deve integrar dados que não estão inter-relacionados, mas que ao fazê-lo geram informações estratégicas que podem proporcionar mudanças significativas para o negócio da organização.

Vale destacar que além dos recursos tecnológicos utilizados, o que de fato proporciona diferenciais competitivos, são as pessoas que analisam a massa de dados filtrada e a transforma em informação relevante para a tomada de decisão e sua posterior aplicação em processos organizacionais para gerar inovação.

Referências

(1) MANIYCA, J. et al. Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity.  [S.l.p.]: McKinsey Global Institute, 2011. 13p. Disponível em: https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Business%20Functions/McKinsey%20Digital/Our%20Insights/Big%20data%20The%20next%20frontier%20for%20innovation/MGI_big_data_exec_summary.pdf. Acesso em: 18 jan. 2021.

(2) BEAN, R. How big data and AI are driving business innovation in 2018. MIT Sloan Management Review, Feb. 2018. Disponível em: https://sloanreview.mit.edu/article/how-big-data-and-ai-are-driving-business-innovation-in-2018/. Acesso em: 18 jan. 2021