Nos últimos anos o aproveitamento das bases de dados tem vindo a democratizar-se e a chegar a outros setores, como os seguros, a grande distribuição, o comércio, a construção, etc. As grandes empresas destes setores dispõem de uma capacidade de investimento que lhes permite criar infraestruturas tecnológicas capazes de explorar o imenso potencial que os dados trouxeram, mas o que acontece com as restantes empresas que constituem a esmagadora maioria do tecido empresarial no Luxemburgo?
Desafios
As oportunidades são intermináveis, mas ainda dependem muito da capacidade financeira de cada empresa.
Os dados são um bem altamente transacionável que se tem vindo a tornar mais acessível, sobretudo no que se refere à capacidade de recolha e de armazenamento. Hoje em dia existe uma variedade de softwares que permitem capturar grandes quantidades de dados a baixo custo. A dificuldade que ainda existe, mas que tem vindo a diminuir, reside em saber tratar e explorar essas bases de dados. Para criar uma infraestrutura de dados que possa suportar a aplicação de métodos analíticos de forma eficiente é indispensável ter dados de qualidade, devidamente organizados e geridos e para isso é necessário recorrer a empresas especializadas ou contratar profissionais altamente qualificados (e caros).
Oportunidades
Para muitos especialistas, o impacto da utilização de dados por parte de grande parte das empresas será equivalente ao de uma revolução tecnológica. A principal oportunidade consiste na possibilidade de transformar dados que já existem na empresa num ativo capaz de aumentar a sua rentabilidade. Esta rentabilidade pode resultar de uma maior eficiência operacional, processos de tomada de decisão mais rápidos e mais bem fundamentados, maior capacidade inovadora, antecipação de tendências suscetíveis de proporcionar vantagens competitivas e interação mais eficiente com os clientes, com os fornecedores e com os próprios empregados.
Outra das grandes vantagens que a análise de dados proporciona é a capacidade de medir a performance de processos e serviços das empresas. Estes dados funcionam como indicadores das forças e das fraquezas de um determinado produto ou serviço, permitindo à empresa fazer as adaptações e melhoramentos necessários. Podem também perceber com exatidão quais as características que os clientes gostam e as que não gostam num determinado produto.
Através da análise de certos dados, uma empresa pode, inclusive, antecipar certos eventos, como por exemplo prever quando e em que circunstâncias os clientes desistem dos seus serviços ou deixam de utilizar os seus produtos.
Segurança
Se há um aspeto que a maioria das empresas hoje tem a responsabilidade de assegurar é a proteção de dados e dos programas informáticos. O risco crescente de cyberataques está a alastrar a empresas de todos os tamanhos e setores, nomeadamente as mais pequenas, obrigando-as a gerir este aspeto com responsabilidade e competência. Seja através de competências internas seja através de prestadores de serviços, hoje em dia a maioria das empresas tem o dever de monitorizar os acessos e o tráfego da rede e assegurar uma gestão rigorosa dos acessos. Na maioria dos casos, bastam alguns procedimentos relativamente simples como anonimizar os dados antes de serem armazenados, mas existem também ferramentas mais seguras como a encriptagem, destinada a proteger dados mais sensíveis.
Caixa
Desafios por tipo de empresa
Startups. A maioria das empresas criadas recentemente têm modelos de negócio baseados na recolha, tratamento e gestão de dados. Uma vantagem competitiva que lhes permitem compensar a falta de musculo financeiro. Outro dos obstáculos comuns reside na forma como os dados foram obtidos, muitas vezes de forma não consentida e por isso legalmente não utilizáveis.
Pequenas e médias empresas. As pequenas e médias empresas, sobretudo as mais antigas e mais sólidas são curiosamente as que enfrentam mais dificuldades em adaptar o seu modelo de negócio a esta tendência. As razões são várias: infraestruturas tecnológicas envelhecidas, a ausência de digital natives nas equipas e a consequente falta de conhecimento das novas ferramentas à disposição. Mas muitas vezes é também um problema de falta de conhecimento e de visão dos gestores agarrados à convicção (errada) de que não há razão para mudar um modelo que funcionou tão bem até agora. Uma lacuna importante que não é impossível de ultrapassar. Para criar uma estratégia de gestão de dados não é necessário ser data scientist mas é fundamental ter conhecimentos básicos nesta área de forma a perceber as imensas oportunidades que a ciência de dados trás e ser capaz de identificar os perfis que fazem mais sentido para a empresa. Sem este conhecimento em postos de gestão, a tecnologia assemelha-se a algo do domínio da ficção resultando na maioria dos casos a espectativas defraudadas ou a investimentos mal planeados.
Mesmo as empresas mais abertas à mudança sentem grandes dificuldades em aproveitar a grande quantidade de dados que têm ao seu dispor. Neste caso, os entraves são sobretudo de índole financeiro. Sem capacidade financeira para contratar profissionais experientes e sem orçamento para contratar os serviços de empresas especializadas, muitas delas acabam por desistir após sucessivas tentativas malsucedidas.
Grandes empresas. Conscientes das oportunidades ao seu alcance, o principal desafio das grandes empresas é encontrar peritos experientes. Mesmo num país como o Luxemburgo, onde os salários são mais elevados do que na maioria dos países da UE, não é fácil atrair perfis altamente qualificados, sobretudo nesta área. Para além de serem dispendiosos, estes profissionais são raros e muito procurados, tornando muito complicada a sua contratação para a esmagadora maioria das empresas. Uma dificuldade que se agravou com a pandemia e com a normalização do trabalho à distância. Há cada vez mais data scientists e data analysts a optar por trabalharem por conta própria e à distância – em países como Portugal –, com salários que podem chegar aos 10.000 euros mensais. Embora possa parecer muito dinheiro, as grandes empresas sabem o impacto que uma boa gestão de dados pode ter nos resultados e pagam o que for necessário para o conseguir.