Introdução aos produtos de dados

Produtos de dados são uma forma padronizada e eficiente de compartilhar e consumir dados entre aplicativos e domínios, habilitando cenários analíticos e aplicações de IA e facilitando a integração dos dados enquanto os otimizam para leituras intensivas. Gerenciados sob uma mentalidade de produto, eles contam com o suporte de metadados de alta qualidade e são governados por princípios de propriedade descentralizada.

Com produtos de dados detectáveis e self-service, os usuários de negócios podem extrair insights por conta própria sem esperar pelas equipes de TI. A democratização do acesso a dados de alta qualidade e prontos para uso não só capacita a tomada de decisões com segurança, como também reduz gargalos em toda a empresa.

Produtos de dados versus dados como produto

"Dados como produto" é um princípio que trata dados como um produto – ou seja, eles têm um objetivo definido, uma documentação clara, bem como um responsável pelo ciclo de vida.

Os produtos de dados seguem o princípio de pacote de dados reutilizáveis – como um relatório, API ou conjunto de dados selecionado – pronto para ser usado por todas as equipes.

Um exemplo de produto de dados é um conjunto de dados depurados, enriquecidos e documentados de análises de produtos. Tal pacote é facilmente detectável por meio de um catálogo e pode ser acessado em toda a empresa. A equipe de marketing pode utilizá-lo para prever tendências dos clientes, enquanto a de finanças pode prever a receita. A vantagem é que o mesmo produto de dados pode ser usado para alcançar objetivos diferentes e ser reutilizado repetidamente.

Em suma, "dados como produto" é uma abordagem para gerenciar dados com responsabilidade clara, usabilidade e foco no consumidor. Um produto de dados é um ativo reutilizável, desenvolvido sob princípios que tornam os dados mais acessíveis e úteis para equipes e sistemas.

Quais são as características de um produto de dados?

A implementação bem-sucedida deve resultar em produtos de dados bem projetados, que forneçam insights valiosos e atendam às necessidades de negócios. Estas são as características que tornam um produto de dados eficaz:

• Conjuntos de dados depurados e de alta qualidade para análises: garantem a confiabilidade do produto de dados.
• Metadados e semântica: permitem que os usuários de negócios descubram e compreendam o produto de dados com contexto.
• Interoperabilidade entre conjuntos de dados: os conjuntos de dados devem conseguir trabalhar juntos para fornecer insights imparciais com base nos dados.
• Compartilhamento entre domínios: um produto de dados deve simplificar o compartilhamento dos dados entre domínios e aplicativos.
• Acessibilidade: os consumidores de dados podem obter os insights desejados com facilidade.
• Reusabilidade: o produto de dados é desenvolvido com base em elementos modulares que podem ser usados para criar outros produtos.

Benefícios dos produtos de dados

Formados por pacotes de dados reutilizáveis e de alta qualidade com contexto e responsabilidade claros, os produtos de dados reduzem o tempo gasto em pesquisa, depuração e interpretação dos dados, acelerando a tomada de decisões.

Em muitas empresas, o trabalho de dados é baseado em projetos e realizado em silos. Analistas e engenheiros costumam depurar e preparar conjuntos de dados semelhantes, com esforços duplicados porque o trabalho anterior não é facilmente detectável ou não foi empacotado para reutilização. O resultado é lentidão nas entregas e desperdício de recursos.

Os produtos de dados são criados para consumo e otimizados para reutilização. Formados por pacotes de dados selecionados, com documentação, contexto de negócios e interfaces fáceis de usar (como APIs e dashboards), eles podem dar suporte a vários casos de uso em diferentes equipes. Graças à governança eficaz, além de reutilizáveis, os produtos de dados são confiáveis e seguros, e seguem o compliance, deixando as equipes confiantes em relação aos dados com os quais estão trabalhando.

Além disso, os produtos de dados ajudam a manter a conectividade dos dados em toda a organização. Metadados definem o tipo de dados contidos nesses conjuntos, bem como o significado e a relação destes com outros conjuntos de dados. Quando um conjunto de dados é atualizado continuamente, essas alterações são propagadas automaticamente para os produtos de dados conectados, garantindo consistência. Essa estrutura interligada, conhecida como infraestrutura de dados, torna os dados mais detectáveis, acessíveis e gerenciáveis.

Embora inicialmente possam exigir maior esforço de configuração, os produtos de dados proporcionam ganhos substanciais em produtividade, consistência e tomada de decisões mais rápidas e seguras no longo prazo.

Desafios na implementação de produtos de dados

A implementação bem-sucedida de produtos de dados requer grande apoio da liderança, processos bem definidos e uma compreensão profunda das necessidades dos usuários. Sem esses elementos, a adoção e a eficácia podem ser prejudicadas.

Os líderes de negócios devem reconhecer que os produtos de dados são investimentos de longo prazo, com ciclos de vida que exigem financiamento sustentável e uma equipe dedicada. Sem o suporte adequado, a usabilidade e a precisão podem ser comprometidas. Para garantir apoio contínuo, é essencial quantificar o valor que esses produtos agregam e medir o respectivo impacto ao longo do tempo.

Atalhos técnicos podem atrapalhar o sucesso. A ineficácia no gerenciamento de metadados e na governança de dados pode levar os usuários a ter dificuldades em localizar, usar e confiar em um produto de dados. Além disso, a falta de um catálogo ou repositório de dados centralizado limita a descoberta, reduzindo a adoção e o engajamento.

No entanto, o risco mais significativo é perder a confiança dos usuários. Como acontece com qualquer produto, os usuários evitarão produtos de dados difíceis de encontrar ou complicados de usar. Isso torna a fase de avaliação crucial – à medida que as necessidades e expectativas evoluem, o feedback contínuo dos usuários é fundamental. O estabelecimento de um processo para lidar com consultas e solicitações dos clientes fornece insights valiosos sobre áreas que precisam de refinamento, garantindo relevância e usabilidade contínuas.

Estratégias para o sucesso na implementação do produto de dados

Muitos dos desafios na implementação de produtos de dados – como falta de apoio da liderança, governança ineficaz e adoção insuficiente pelos usuários – podem ser superados com estratégias estruturadas e proativas. As abordagens a seguir ajudam as organizações a transpor os obstáculos e, ao mesmo tempo, garantir o sucesso no longo prazo.

1. Crie uma equipe de produto dedicada

• Forme uma equipe responsável pelo design, engenharia, implementação e melhoria contínua.
• Garanta que a equipe se adapte à constante evolução dos objetivos de negócios e das necessidades dos usuários.
• Desenvolva uma equipe interdisciplinar para promover a colaboração e o alinhamento na execução de prioridades de maior impacto.

2. Equilibre a tecnologia com as necessidades dos usuários

• Valide as capacidades técnicas e os requisitos dos usuários na fase de pesquisa e desenvolvimento.
• Evite investimentos excessivos, pois essa tática pode resultar em produtos muito complexos para serem usados de forma eficaz, ou simples demais para gerar valor real.
• Use insights baseados em dados para alcançar o equilíbrio certo.

3. Implemente iteração e avaliação contínuas

• Reúna dados e feedback dos usuários após o lançamento para refinar o produto.
• Avalie áreas para melhoria na interface, algoritmos e usabilidade.
• Garanta que os refinamentos estejam alinhados aos objetivos de negócios, sem perder a usabilidade.

4. Promova a colaboração e a acessibilidade dos dados

• Estabeleça uma plataforma ou catálogo centralizado em que os usuários possam descobrir e acessar os produtos de dados com facilidade.
• Incentive a colaboração entre equipes compartilhando insights, melhores práticas e lições aprendidas.
• Ofereça treinamentos e recursos para que os usuários se sintam confiantes ao interagir com os produtos de dados.

Casos de uso de produtos de dados

Estes são exemplos de setores em que os produtos de dados estão causando impacto significativo:

Serviços de saúde: os hospitais usam produtos de dados em modelos de funções analíticas preditivas para prever as necessidades dos pacientes, simplificar as operações e personalizar o atendimento, resultando em aumento da eficiência e redução dos custos.

Varejo: as empresas usam produtos de dados para analisar o comportamento, as preferências e os históricos de compras dos clientes, e recomendar produtos de forma personalizada, o que possibilita a personalização da experiência de compra e o aumento do engajamento dos clientes.

Serviços financeiros: bancos e instituições financeiras empregam modelos de avaliação de risco para avaliar a solvência, gerenciar portfólios de risco e garantir o compliance regulatório, melhorando a estabilidade operacional e a confiança dos clientes.

Produção: os gerentes de produção usam produtos de dados analíticos baseados em IoT para monitorar o desempenho dos equipamentos em tempo real. Dashboards ajudam os fabricantes a otimizar os cronogramas de manutenção, evitar paralisações e aumentar a produtividade, resultando em expressivas reduções de custos e ganhos de eficiência.

Transporte: sistemas GPS são exemplos de produtos de dados que dão suporte à tomada de decisões em tempo real. As transportadoras podem aumentar a taxa de pontualidade nas entregas e a satisfação dos clientes, prevendo congestionamentos de tráfego para planejar rotas com mais eficácia e reduzir os tempos de deslocamento.

Tendências futuras nos produtos de dados

O futuro dos modelos e aplicações de IA depende de produtos de dados fundamentados no contexto de negócios. Quanto mais contexto a IA tiver, mais relevantes, precisos e eficazes seus resultados poderão ser.

Metadados e semânticas são os elementos que fornecem o contexto de negócios. O primeiro fornece informações sobre qualidade, origem e linhagem dos dados. O último adiciona uma camada de significado, definindo relações entre termos e conjuntos de dados de uma forma que a IA consegue interpretar. Juntos, eles tornam os dados mais compreensíveis, integrativos e acessíveis.

Os produtos de dados funcionam como mecanismo de entrega desse contexto. Formando um pacote de dados com metadados, semântica e interfaces, como APIs ou dashboards, eles ajudam a IA a interpretar não só o que são os dados, mas por que eles são importantes. Isso aumenta a qualidade e a relevância dos insights que dão suporte aos responsáveis pelas decisões.

Essa inteligência permite que as infraestruturas de dados unifiquem conjuntos de dados de vários tipos e origens, levando a uma base de dados confiável para fundamentar as operações da empresa.

Conclusão

Mais do que apenas dados brutos, as empresas também precisam de contexto – e é exatamente isso que os produtos de dados fornecem.

Repletos de metadados e semântica, os produtos de dados ajudam a eliminar a lacuna entre informações brutas e insights úteis. Eles impulsionam modelos de IA e funções analíticas com o contexto necessário para torná-los eficazes, fornecendo aos usuários humanos insights diferenciados indispensáveis para a tomada de decisões mais inteligentes.

Isso representa uma mudança fundamental na forma como as organizações gerenciam, compartilham e extraem valor de seus dados. Ao tratar os dados como um produto fácil de usar, as empresas democratizam o acesso a insights para apoiar a tomada de decisões em toda a empresa, resultando em maior eficiência operacional geral e abrindo oportunidades de crescimento.

À medida que o volume e a complexidade dos ecossistemas de dados aumentam, as empresas que investem em produtos de dados hoje terão uma sólida base de dados amanhã. Em outras palavras, elas terão todos os dados unificados em uma valiosa fonte da verdade.