Entenda mais sobre as etapas que as organizações precisam percorrer para extrair o máximo de seus ativos de dados que estão escondidos nos “sótãos digitais” e utilizá-los para o bem público e para melhorar negócios.
No livro “Rembrandts in the Attic: Unlocking the Hidden Value of Patents”, escrito em 1999, Kevin Rivette e David Kline escreveram sobre o valor oculto das patentes subutilizadas das empresas. Os autores sugerem que as patentes não devem ser vistas apenas como propriedades passivas, mas como ativos estratégicos que podem ser utilizados na busca por concorrência, reputação da marca e avanços em pesquisa e desenvolvimento.
Não utilizar essas patentes é como guardar no sótão quadros do famoso pintor holandês Rembrandt – não servem pra nada – não são expostos para impressionar as pessoas, não tornam o ambiente mais bonito e não são vendidos para gerar dinheiro. Ainda hoje as organizações buscam desbloquear ativos subutilizados. Porém, a moeda mudou: os Rembrandts no sótão agora são os dados.
O valor dos dados
Não é novidade que a grande quantidade de dados que as empresas geram tem um tremendo potencial para gerar valor, tanto monetário quanto social para impactar públicos. A questão é: como desbloquear esse valor? Como encontrar as ideias ocultas nos “sótãos digitais” e usá-las para melhorar a sociedade e a vida de pessoas e organizações?
Em artigo publicado na Harvard Business Review, Stefaan Verhulst descreve quatro etapas para que organizações extraiam o máximo de seus ativos de dados para o bem público. Esse ponto é essencial, pois aborda o conceito de reutilização e compartilhamento em comum de dados que pode ser chamado de Open Data. No setor governamental já há um movimento crescente de dados abertos sendo disponibilizados a grupos externos, como forma de gerar valor social e o mesmo vale para ativos de dados do setor privado.
Para ajudar a maximizar os dados para o bem público, é preciso:
Medir o valor dos dados
É preciso entender, antes de tudo, qual o valor que determinados dados podem gerar para quem os detém. Não existe um método igualmente aceito para calcular esse valor. Uma consideração importante é decidir quais variáveis ou índices usar. Embora os dados possam ter valor monetário, também podem ter o valor de bem-estar social.
Ted Friedman, VP Analyst da Gartner, observa que as empresas em geral ainda não medem o valor financeiro dos dados e análises, mas que essa prática está engatinhando e que, no futuro, o valor dos dados poderá ser incluído na avaliação do negócio.
Para Friedman, há pelo menos seis maneiras pelas quais as organizações podem avaliar o valor econômico de seus dados, variando de modelos mais orientados financeiramente até coisas bastante específicas em torno dos dados, como avaliar o seu valor potencial da monetização ou o grau em que contribui com valor para os processos críticos de negócios.
O co-fundador do Facebook, Chris Hughes, defende que todos devem se beneficiar dos lucros produzidos por seus dados. Uma de suas propostas é uma solução tributária simples para as empresas que utilizam dados do consumidor. Assim, com um imposto de 5% do faturamento – sejam gigantes do Vale do Silício, bancos ou varejistas – poderia ser gerado, pelo menos, US$ 100 bilhões por ano. Usando o imposto para financiar um dividendo de dados, todo adulto americano receberia um cheque de cerca de US$ 400 por ano.
É algo semelhante à maneira como a receita do petróleo extraído no Alasca é distribuída aos cidadãos do estado, totalizando cerca de US$ 1.500 por pessoa por ano.
Outra ideia é basear o cálculo dos dados nas métricas fornecidas pelas próprias empresas, como dividir a receita média por usuário (ARPU).
Estruturas de colaboração
O processo de maximização de ativos de dados subutilizados geralmente envolve diferentes partes interessadas trabalhando juntas para criar novas ideias e oportunidades. Por exemplo, dados sobre hábitos de viagem de consumidores pertencentes a uma plataforma de mídia social pode ser redirecionada por uma organização da sociedade civil para rastrear a propagação de doenças e epidemias. Essa prática pode ser chamada de co-criação de valor.
Para incentivar essa colaboração é preciso de instituições e estruturas que permitam ir além dos modelos atuais de propriedade de dados, que enfatizam a acumulação e a extração de valor. Além disso, o compartilhamento exige novas formas de gerenciamento de dados, principalmente acordos de compartilhamento e disposições de licenciamento. Aqui, possuir uma boa prática de governança e estratégia interna de dados pode fazer a diferença.
De maneira geral, os defensores de mais acesso a dados poderiam se beneficiar emprestando uma página do movimento de software de código aberto, que desenvolveu um modelo de negócios robusto, construído em torno de políticas e instrumentos legais inovadores, para incentivar a colaboração e aprendizado por pares.
Incentivo à colaboração de dados
As colaborações de dados são uma forma emergente de parceria público-privada que permite compartilhar e co-criar valor. Eles podem envolver, por exemplo, colaborações informais e com prazo determinado entre uma empresa e um grupo de pesquisa acadêmica ou organização da sociedade civil e permitir que os dados sejam redirecionados, geralmente de forma anônima e com intenção específica.
Atualmente existem vários exemplos de colaboração de dados em todo o mundo e o seu potencial começa a ser percebido – e também alguns de seus riscos. Eles podem assumir várias formas: Interfaces públicas nas quais as empresas fornecem acesso aberto a determinados ativos de dados, permitindo o uso independente dos dados por terceiros; intermediários confiáveis, nos quais atores de terceiros apoiam a colaboração entre provedores de dados do setor privado e usuários de dados do setor público, sociedade civil ou academia; ou “pool de dados”, em que empresas e outros titulares de dados concordam em criar uma apresentação unificada de conjuntos de dados como uma coleção acessível por várias partes.
Embora cada um desses modelos tenha se mostrado promissor, uma nota de cautela também é necessária. O compartilhamento de dados não deve se tornar um veículo para violações da privacidade ou outros riscos aos direitos individuais. Criar confiança é fundamental para promover os benefícios do compartilhamento; portanto, é crucial que proteções fortes de privacidade (por exemplo, na forma de dados agregados e anônimos) sejam incorporadas à estrutura e ao controle dos dados colaborativos.
Os organizadores de dados
A da colaboração de dados também trouxe a necessidade de novos papeis humanos e institucionais nas organizações, como os organizadores de dados. São profissionais ou equipes encarregadas de coordenar e facilitar o compartilhamento entre organizações e setores, com o objetivo de maximizar o valor monetário e público dos ativos de dados.
Eles podem ser vistos como os curadores dos Rembrandts de uma empresa. Sua missão é identificar dados subutilizados que podem ter valor potencial, promover parcerias para ajudar a desbloquear esse valor e garantir uma estrutura responsável que equilibre os benefícios do compartilhamento e os possíveis riscos. Em um futuro próximo, com mais organizações descobrindo a importância de ter uma operação orientada a dados, esses profissionais poderão ser cada vez mais comuns – o que torna indispensável um entendimento complexo da área, que envolve TI, Negócios e Matemática, como abordamos neste outro post.
A quantidade de dados gerados e armazenados por organizações em todo o mundo cresce mais de 2,5 quintilhões de bytes por dia. Muitos desses dados serão esquecidos e negligenciados, mas possuem um valor tremendo. É como ouro jogado no lixo – ou uma obra de arte esquecida no sótão. O compartilhamento é um passo vital para desbloquear esse valor e, embora seja uma prática emergente, é necessário avançar alguns passos nessa prática. Acima de tudo, é preciso uma mentalidade mais criativa e inovadora, que possa ajudar as organizações a remover as teias de aranha de seus Rembrandts ocultos e redirecionar os ativos para melhorar seus próprios lucros e beneficiar a sociedade em geral.
*Conteúdo produzido com base no texto da Harvard Business Review.
