O valor do Dark Data

SAIBA POR QUE É IMPORTANTE USAR, AO MÁXIMO, OS DADOS QUE A SUA EMPRESA COLETA E ARMAZENA – E OS RISCOS DE NEGLIGENCIAR ESSE ATIVOS

Faz parte das atividades regulares de qualquer empresa coletar, processar e armazenar diferentes tipos de dados. Mas quando esses ativos de informação não são usados para gerar insights e ajudar na tomada de decisão da organização, eles se transformam no chamado Dark Data.

“Estima-se que as empresas usem, na melhor das hipóteses, 10% do conjunto de dados que dispõe. Logo, o volume de Dark Data gerado é de cerca de 90%, no mínimo”, explica Josias Oliveira, cientista de dados, General Manager da StatSoft South America e membro do Comitê de Analytics na ABINC. Segundo ele, as organizações ainda estão engatinhando nesse universo, enquanto as tecnologias evoluem para ajudá-las a processar quantitativamente um volume tão extenso de informações. Um jeito simples de entender o conceito é pensar em uma pessoa que vai à banca de jornais todos os dias para comprar cem diários de diferentes lugares do mundo, lê apenas alguns e guarda os outros para depois. “Os periódicos não explorados são o Dark Data, que vão gerar custos para adquiri-los, mais custos para guardá-los e, no dia seguinte, eles já serão inúteis, pois as notícias ficarão antigas”, explica Paulo Marcon, Enterprise Account Executive Brazil da Pure Storage, Inc.

Josias Oliveira, General Manager da StatSoft South America,

Em resumo, a metáfora mostra como o Dark Data pode parecer inofensivo, até se tornar altamente custoso. Afinal, há todo um investimento para coletar e armazenar os dados em segurança para que, em algum tempo, eles nem venham a ter utilidade para o negócio. De acordo com Oliveira, mudanças culturais são necessárias para que as empresas saibam como lidar com esse problema.

Risco também é custo

É muito importante ter em mente que o problema não é coletar e armazenar dados. Esse é um investimento muito válido e que oferece excelente retorno quando eles são usados para desenvolver o negócio, o que não é o caso com o Dark Data. “E, agora, com as novas regras da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), mantê-lo se torna ainda mais custoso, pois a empresa terá de seguir toda a regulamentação em um volume de informação que pode não ter mais nenhum valor”, destaca Marcon.

De acordo com o General Manager da StatSoft South America, além dos riscos envolvendo a LGPD e outras demandas de Segurança da Informação, há mais um custo imensurável relacionado ao Dark Data: o preço da não-análise. “Isto é, o quanto as empresas estão perdendo por não consumir esses dados para descobrir oportunidades de posicionamento estratégico, diferencial competitivo e até mesmo novas receitas latentes. Deixar isso parado é fechar os olhos para uma mina de ouro.”

Valorize e dê função

De acordo com o cientista de dados e General Manager da StatSoft South America, de forma macro, o tratamento de Dark Data envolve três etapas importantes. A primeira é bastante básica: segmentação. Processo no qual a empresa separa seus ativos dentro das categorias “potencial uso”, “sem uso” e “sem definição”.

“Nas mentes criativas dos profissionais, há ideias de como aproveitar muitos desses dados. Alguns, por outro lado, já se sabe que nunca serão usados”, aponta Oliveira. Enquanto isso, a última parcela requer um tempo maior para ser avaliada, pois muitas empresas não dispõe de tecnologia para extrair valor deste Dark Data ou ainda não entendem como eles podem ajudar.

Paulo Marcon, Enterprise Account Executive Brazil da Pure Storage, Inc

Com o processo de segmentação pronto, o próximo passo é automatizar a coleta, o tratamento, a análise e o uso adequado dos dados para que eles deem suporte às tomadas de decisão – em especial, as operacionais. Dessa maneira, a sua organização libera os colaboradores para usar suas capacidades cognitivas na solução de problemas mais complexos e que demandam habilidades humanas. Por fim, chega a fase de definir políticas de governança para a curadoria dos dados segmentados em “potencial uso”, “sem uso” e “sem definição”. Oliveira lembra que é imprescindível tratar esses ativos de informação como negócios, o que exige que eles sejam geridos por indicadores de qualidade e usabilidade.

De maneira geral, os três pontos cobrem bem as ações que as empresas devem promover internamente para garantir a saúde de seus dados e, por consequência, de suas operações. Afinal, é importante que o uso dessas informações seja pilar estratégico para entender mais do cliente, do mercado e do próprio negócio.

O General Manager da StatSoft South America destaca que o mundo caminha para uma realidade cada vez mais conectada, o que significa uma explosão de dados muito maior do que se vê atualmente. “Logo, precisamos trazer uma resposta definitiva para o Dark Data antes que isso aconteça. Caso contrário, a tarefa será muito maior no futuro”.

Cultura e dados

Em um cenário no qual há um volume extremamente grande de dados sem uso dentro das organizações, a solução imediata está em reduzir a porcentagem de ativos não utilizados. De acordo com Paulo Marcon, Enterprise Account Executive Brazil da Pure Storage, Inc, é importante que as empresas apliquem técnicas e tecnologias, como o big data, para diminuir o Dark Data e transformá-lo em conteúdo útil. Entretanto, de acordo com Josias Oliveira, cientista de dados e General Manager da StatSoft South America, alguns pontos internos ainda atrapalham muitas empresas nessa jornada – sendo primordial trabalhá-los o quanto antes. Um deles é a inexperiência em Data Culture. “Isto é, falar de dados em todos os níveis organizacionais e ser capaz de traduzi-los, de maneira instantânea, em conhecimento relevante para a operação”, explica. As corporações ainda são ineficientes no que é chamado de Data Driven, uma habilidade consolidada pela companhia de consumir dados para absolutamente tudo. Fazendo com que eles sejam sempre aproveitados ao máximo. “Por fim, falta também mais empresas posicionando os ativos de informação no negócio como tema estratégico para avançar e se perpetuar nos próximos anos”, afirma Oliveira.