Estamos vivendo uma era de protagonismo dos dados. A transformação digital e a nova economia são abastecidas pela abundância de informações que são coletadas a todo momento. Esses dados são fundamentais para que os gestores da cooperativa tomem boas decisões. Para potencializá-los, portanto, é importante realizar uma boa gestão de dados!

A consultoria Deloitte acredita que a tomada de decisões baseada em dados é uma realidade que veio para ficar. Isso acontece porque os dados potencializam os negócios. Um relatório da OCDE (Organização para Cooperação e Desenvolvimento Econômico), por exemplo, mostra  que o aumento da produtividade no Brasil passa pela transformação digital e o uso de dados.

O futuro da competitividade nos negócios, então, precisa de uma gestão de dados efetiva. Para tanto, as novas tecnologias proporcionam ferramentas que otimizam a gestão de dados. Com isso, as cooperativas podem aprimorar seus processos, entender melhor o mercado e tomar decisões assertivas.

Neste artigo, veremos quais são as principais ferramentas para gestão de dados, no que elas contribuem para a competitividade das cooperativas e conheceremos dicas para trabalhar com os dados. Aproveite a leitura!

Afinal, o que é gestão de dados?

A gestão de dados tem a ver com as técnicas e ferramentas para coletar, administrar, tratar e utilizar os dados importantes para a operação da cooperativa. Isto é: ela indica as maneiras com que os dados são manejados em prol da estratégia de negócios.

Dessa forma, a gestão de dados atua para dar embasamento à tomada de decisão com maior assertividade. Afinal, os dados ajudam na compreensão dos cenários, na busca por oportunidades e na identificação de riscos.

Os dados podem ser bastante reveladores, indicando tendências de mercado. O desafio, então, é saber como utilizá-los para obter os melhores resultados. Esse é o papel da gestão de dados: organizar informações para que elas sejam potencializadas no apoio aos processos da cooperativa.

Tais processos são bem variados: desenvolver novos produtos, melhorar a experiência dos usuários, otimizar processos de recrutamento e por aí vai a depender das exigências de cada negócio.

Princípios da gestão de dados

A gestão de dados conta com alguns princípios básicos que são importantes para orientar a coleta, seleção e análise de dados no dia a dia da cooperativa. Ainda que cada negócio tenha suas peculiaridades, a gestão de dados precisa ser transparente, ética e efetiva.

Esses são, então, alguns fatores essenciais para toda iniciativa de gestão de dados:

• Valor: os dados são ativos valiosos e devem ser tratados pela cooperativa com a devida importância.
• Eficiência: não basta ser eficiente para coletar os dados, mas sim na disponibilização deles. Ou seja, os dados devem estar disponíveis quando forem necessários.
• Qualidade: somente coletar muitos dados não é suficiente. A principal métrica da gestão de dados deve estar na qualidade, e não na quantidade.
• Gestão de risco: a gestão de dados deve respeitar a legislação sobre dados e as normas de governança da cooperativa.
• Colaboração: o compartilhamento de dados pode ajudar todo o ecossistema cooperativista. Isso se chama benchmarking – e a OCB conta com o Sistema Desempenho, uma plataforma de benchmarking voltada ao cooperativismo.
• Inovação: em uma era de mudanças aceleradas, inovações surgem com frequência. É importante ficar de olho nas novidades e no que elas podem acrescentar.
• Transparência: dados de usuários e cooperados devem ser tratados com muito cuidado e transparência em todas as fases da gestão de dados.

Principais ferramentas de gestão de dados (e dicas para implementá-las)

Em uma era digital, há uma enorme quantidade de ferramentas que utilizam dados para otimizar diversos processos nas cooperativas. Assim, separamos algumas das principais alternativas para empregar os dados nos negócios durante a jornada pela competitividade.

Data Science

A ciência de dados (data science) trata a informação desde a sua coleta até a transformação de dado bruto em conhecimento relevante para a estratégia dos negócios. Portanto, a ciência de dados busca realizar esses processos de maneira estruturada a fim de identificar padrões que geram insights para diversas áreas da cooperativa.

Para aplicar o data science alguns passos são bastante importantes e a MJV Innovation lista sete, confira quais são:

1. Conheça a capacidade de geração, captura e processamento de dados: antes de tudo, é preciso que a cooperativa entenda sua própria capacidade de lidar com dados e faça um diagnóstico, levando em conta o que é praticado pelo mercado. Busque saber como a coop gera, processa, armazena e integra os dados que possui. Uma análise SWOT é útil para identificar os pontos fortes e fracos nesse quesito.
2. Contrate cientistas de dados: profissionais qualificados são essenciais para a implementação efetiva do data science nos negócios. Tenha uma equipe treinada nas tecnologias que são utilizadas pela sua cooperativa, como profissionais especializados em uma linguagem de programação usada em programas da coop. Equipes terceirizadas também podem ser úteis – e há cooperativas que prestam esses serviços.
3. Tenha um departamento dedicado: a ciência de dados precisa estar integrada à cultura da cooperativa. Com isso, cooperativas maiores devem optar por departamentos internos próprios e envolvidos com a mentalidade da cooperativa, além de seus princípios e valores.
4. Invista em tecnologias e serviços: para ser efetivo, o seu time de data science deve estar equipado com as ferramentas adequadas para entregar os melhores resultados. Caso o serviço seja terceirizado, garanta que os profissionais contratados contam com a tecnologia necessária para a prestação dos serviços.
5. Estabeleça métricas e compartilhe descobertas: os dados só fazem sentido quando são parametrizados. Assim, as métricas precisam ser confiáveis, repetíveis e acessíveis. Definir as métricas é, também, um desafio. Elas devem ser selecionadas a partir das exigências de cada negócio e compartilhadas entre as equipes.
6. Invista na visualização dos dados: os dados brutos são bem difíceis de interpretar para quem não é um grande conhecedor de data science. Portanto, desenvolva formas de apresentá-los de forma compreensível para todas as equipes que irão utilizar as informações para tomar decisões.
7. Construa uma cultura de dados: todas as áreas da cooperativa têm a ganhar com a análise de dados. Com isso, o data science precisa estar integrado na cultura da cooperativa, uma vez que os resultados das iniciativas de ciência de dados potencializam muitos setores e o desempenho nos negócios.

Big Data

O Big Data é fruto de uma era em que os dados são abundantes e a geração de novas informações a todo momento é massiva e, por isso mesmo, valiosa. Não é por acaso que os dados são considerados o novo petróleo. Mas, ainda assim, extrair todo esse potencial do Big Data é um desafio para muitos negócios.

Como tudo que envolve dados, a aplicação efetiva do Big Data decorre da integração da tecnologia com a cultura organizacional da cooperativa. Por isso, o desenvolvimento de uma cultura orientada à análise de dados é imprescindível.

Apesar de ser fruto do avanço tecnológico, o Big Data é um processo que exige a análise de pessoas qualificadas, que sabem enxergar padrões e transformar os números em ideias e decisões.

A implementação do Big Data

A disponibilidade de tantos dados assim mudou a forma de organizar o planejamento e fazer escolhas. Confira, então, as principais etapas para implementar o Big Data nos negócios da sua cooperativa:

• Identifique os desafios: para usar bem os dados, é importante definir para que eles serão usados. A definição dos desafios ajuda a obter um direcionamento sobre quais dados coletar e tratar.
• Priorize os problemas: depois de identificar os desafios e os problemas que precisam ser enfrentados, é hora de listar quais são prioritários. Isso facilita o planejamento, já que não é recomendado encarar todos de uma única vez.
• Utilize fontes de dados relevantes: identifique quais dados são relevantes para lidar com os desafios em questão. Quer vender mais? Busque informações de consumo sobre determinado produto, características privilegiadas pelos consumidores, tamanho do mercado e concorrência. Dados podem vir de relatórios, estudos científicos, pesquisas de mercado, redes sociais e muito mais.
• Use dados internos e externos: há dados relevantes em todo lugar, então não se limite aos dados internos da sua cooperativa. Consultorias, universidades, centros de pesquisa e até mesmo concorrentes são fontes externas relevantes.
• Selecione ferramentas adequadas: o mercado oferece diversas soluções para manejar os dados. Na hora de escolher qual usar, confira qual é a que melhor atende às necessidades da sua cooperativa para encarar os desafios.
• Saiba quais dados usar e quais rejeitar: uma vez que os dados envolvidos são muitos e complexos, torna-se ainda mais importante diferenciar bons dados de dados inúteis. Evite analisar dados irrelevantes para os problemas em questão, a fim de economizar tempo e não seguir pistas falsas.

Aplicações do Big Data

Há muitas formas de utilizar o Big Data no apoio aos negócios. Os dados são importantes para a operação da cooperativa como um todo, ajudando a melhorar uma série de processos como:

• Análise de comportamento do cliente: as lógicas de consumo estão em constante mudanças. Os dados ajudam a identificar quais são as tendências de consumo que estão crescendo, o que os consumidores estão priorizando e como fazem suas compras. Assim, a cooperativa ajusta seus processos de vendas para aumentar a satisfação.
• Prevenção de fraudes: os dados são grandes aliados para identificar padrões suspeitos e prevenir fraudes em operações financeiras, como uso de cartões clonados ou abertura de contas fraudulentas usadas para golpes.
• Análise de saúde: organizações da área de saúde usam dados de pacientes para identificar padrões relacionados à saúde e, dessa forma, desenvolver novas soluções, como tratamentos e medicamentos. No mercado de seguros e planos de saúde, os dados ajudam a quantificar os riscos.
• Logísticas: organizações usam dados de localização e transporte para otimizar rotas e tornar as entregas mais ágeis e eficientes, economizando tempo, recursos e custos.
• Predição de demanda: as áreas de vendas podem usar dados para identificar tendências, como o aumento na procura por um tipo de determinado produto, a fim de aumentar a produção dele.

Data Lake

Um data lake é um lugar para armazenar dados, assim como um método para organizar grandes volumes de dados altamente diversificados – o Big Data. Os data lakes, portanto, são úteis para os negócios que precisam tratar e explorar uma grande quantidade de dados. Para isso, reuni-los em um único local torna a execução dessa tarefa mais simples.

Dessa forma, o data lake é uma ferramenta útil para:

• reduzir o custo total da propriedade;
• simplificar o gerenciamento de dados;
• se preparar para incorporar inteligência artificial e machine learning;
• acelerar as análises;
• melhorar a segurança e a governança.

Casos de uso para o Data Lake

O data lake se mostra útil para atividades que demandam o gerenciamento de grandes quantidades de dados. Com isso, algumas aplicações interessantes da tecnologia são:

• Marketing digital: as estratégias de marketing na era digital estão ficando cada vez mais complexas e os dados são fundamentais para alcançar os melhores resultados. Na jornada de compra, os dados são gerados a todo momento em diversas plataformas. O data lake contribui para a absorção e monitoramento dessa quantidade de dados a fim de aprimorar a estratégia de vendas.
• Internet das Coisas: com cada vez mais aparelhos conectados à internet, a geração de dados também aumenta consideravelmente. O data lake fornece recursos para que esses dados sejam coletados com efetividade, gerando inteligência de mercado.
• Análise de risco: serviços financeiros, como cooperativas de crédito, podem usar data lakes para gerenciar riscos e identificar quando há chances de fraudes em operações bancárias ou calotes na tomada de crédito.

Estágios para construir o data lake

A consultoria McKinsey apontou quatro passos para construir um data lake de forma inteligente:

• Criando uma zona de dados brutos: no primeiro nível, o data lake é construído como ambiente de captura de dados de baixo custo. Assim, ele serve como uma fina camada de gerenciamento de dados que permite o armazenamento de dados brutos antes que eles sejam preparados para uso.
• Ambiente de Data Science: aqui começa o uso ativo do data lake como plataforma de experimentação. Os cientistas de dados têm acesso fácil e rápido aos dados e, assim, podem se concentrar mais na execução de experimentos e na análise de dados, criando protótipos de programas analíticos e implementando ferramentas comerciais.
• Distribuir dados de forma estruturada: Aproveitando os baixos custos de armazenamento associados a um data lake, as empresas podem armazenar dados de forma estruturada e usá-los na geração de insights sem exceder os limites do armazenamento disponível.
• Operação de dados: o data lake se torna uma parte essencial da infraestrutura de dados. As organizações usam sua capacidade para lidar com tarefas de uso intensivo de computação, como aquelas exigidas para conduzir análises avançadas ou implementar novas tecnologias, como a inteligência artificial.

Storytelling com dados

A comunicação dos dados é tão importante quanto a coleta e o processamento deles. Por isso, é fundamental saber como usá-los para contar histórias com o data storytelling. Assim, o data storytelling consiste em mostrar como ou por que os dados mudaram durante um período, por meio de uma narrativa, com contexto e personagens.

Em meio à quantidade de informações disponíveis, a narrativa baseada em dados é uma forma de organizá-las e apresentá-las de forma efetiva e agradável, facilitando a absorção. Com isso, o conteúdo consegue gerar mais engajamento e fixação. Por isso, essa é uma técnica muito usada para o marketing.

Um exemplo de data storytelling é a campanha Wrapped, do Spotify, que ao final do ano reúne os dados do consumo de música dos usuários e apresenta uma linha do tempo que mostra os artistas e músicas mais ouvidos no período, recuperando as memórias de cada pessoa.

Nesse contexto, os principais passos para desenvolver um data storytelling relevante são:

• Clareza e concisão: o data storytelling existe para facilitar a comunicação envolvendo grandes quantidades de dados. Por isso, ter uma linguagem acessível e concisa é essencial. Conhecer o público e entender o que é relevante para ele aumenta as chances de acertar no tom e no conteúdo.
• Insights ressaltados: tornar os dados mais acessíveis é importante para expressar uma perspectiva ou vender uma ideia. Com isso, uma narrativa baseada em dados deve evidenciar as informações mais relevantes que atendem ao objetivo central da história.
• Palavras e imagens: a apresentação visual dos dados é imprescindível, mas deve vir combinada com um texto que explique e torne as imagens mais atrativas. Isso ajuda a facilitar a compreensão do conteúdo e ficar nos pontos centrais da narrativa.
• Conteúdo compartilhável: na era digital, o compartilhamento dos conteúdos é fundamental. Para impulsionar essa característica, é necessário identificar os formatos mais adequados para o público-alvo.

Ferramentas de IA – como o ChatGPT

As ferramentas de Inteligência Artificial Generativa, como o ChatGPT, que cria textos, estão ganhando espaço no mundo digital. Essas ferramentas utilizam a big data para criar coisas novas, em vez de simplesmente analisar dados ou agir com base em rotinas planejadas.

O próprio ChatGPT, por exemplo, foi abastecido com uma quantidade gigantesca de informações – como se tivesse lido milhões de livros. Assim, ele usa o que aprendeu para prever o que você vai dizer ou perguntar e dar uma resposta coerente.

As aplicações da AI Generativa ainda estão sendo descobertas. Mas o InovaCoop produziu o guia prático Como usar inteligência artificial na prática. O guia explica que o ChatGPT pode ser usado para:

• Criar mensagens para clientes e cooperados;
• Descrever produtos a partir de dados;
• Escrever comunicados de imprensa;
• Resumir textos longos e complexos;
• Organizar ideias e argumentos;
• Planejar tarefas;
• Analisar dados para apoiar decisões estratégicas;
• Escrever códigos de programação.

O Chat GPT pode ser acessado gratuitamente. Basta fazer um cadastro na plataforma clicando neste link e usar a ferramenta. No início de 2023, a OpenAI lançou uma versão paga, o ChatGPT Plus, prometendo respostas mais rápidas, prioridade na fila de acesso e a inclusão de novos recursos. No Brasil, essa versão custa R$ 105 por mês no lançamento.

Conclusão: além das ferramentas de gestão de dados

Na nova economia, é impossível fugir dos dados. Eles são fundamentais para a construção da inteligência de mercado e impulsionam a competitividade nos negócios. As cooperativas, portanto, precisam estar por dentro das principais ferramentas de gestão de dados.

Mas não é só isso: a gestão de dados também precisa focar na segurança dos dados, sobretudo em relação à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). Esse fator precisa ser prioridade no uso de dados pessoais.

Além disso, a abundância de dados impõe outro desafio, relacionado à qualidade e relevância. Ter muitas informações de pouco adianta se elas são imprecisas ou não são adequadas ao objetivo da cooperativa.

A gestão de dados, portanto, é uma atividade necessária e poderosa para a competitividade na era digital e, assim, deve ser levada a sério pelas cooperativas na jornada pela perenização.

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