Entenda o conceito de Produto de Dados e os benefícios de criar uma plataforma interna de Data Products
É fato que, atualmente, grande parte dos processos de qualquer empresa está centrada em dados. Isso porque negócios de todo o mundo fazem uso de Data Science e Big Data não apenas para conhecer melhor o seu público-alvo e seu comportamento de compra mas também para tomar decisões melhores e desenvolver a empresa na direção desejada.
Neste cenário, os chamados Data Products, ou produtos de dados, são essenciais. Trata-se de um aplicativo ou ferramenta que faz uso de dados para ajudar empresas a melhorarem seus processos, fornecendo uma interface de usuário amigável com análises preditivas, modelagem descritiva de dados, mineração de dados, machine learning, gerenciamento de risco, entre outros benefícios, assim como uma variedade de métodos de análise para profissionais que não trabalham com dados.
Assim, alcançar os objetivos de negócio a partir de insights obtidos por meio dos produtos de dados é o principal motivador para adotar essa ferramenta no dia a dia. E, claro, as vantagens competitivas que esta decisão fornecerá para a organização. Aqui, vamos abordar especificamente os Produtos de Dados internos.
O que é um Produto de Dados
De forma ainda mais simples, um data product é uma informação digital que pode ser comprada, sendo o resultado do processamento de uma análise de dados. Isso significa que qualquer produto ou recurso digital pode ser considerado um “produto de dados” se usado para facilitar um objetivo.
A página de um jornal digital, por exemplo, pode ser considerada um Produto de Dados se os itens de notícias que aparecem na sua página inicial forem selecionados com base em dados de uma navegação anterior. Outros exemplos são uma notificação de rota mais rápida disponível no Google Maps, ou até mesmo um carro autônomo, uma vez que faz uso de dados para tomar decisões automatizadas.
Já quando falamos em Produtos de Dados internos, podemos pensar em um painel da empresa que permite visualizar os principais KPIs (indicadores de desempenho) do seu negócio.
Por que fazer uso de Data Products dentro de sua empresa?
Nos últimos anos, grande parte das empresas têm adotado uma plataforma de dados para gerenciar a forma como os dados são ingeridos, armazenados, transformados e acessados em escala. A ideia é apoiar os líderes na tomada de decisões baseadas em dados de forma mais rápida e confiável.
Contudo, apesar de a maioria das empresas terem obtido ganhos consideráveis na construção de uma arquitetura escalável e sustentável via Produtos de Dados, quando falamos na aplicação deste processo de forma interna, ficam algumas dúvidas:
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Será que esse movimento realmente está fornecendo valor para o negócio?
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As empresas realmente sabem quem são seus usuários e entendem suas necessidades?
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Em caso positivo, esses dados podem mesmo gerar insights de maneira rápida e confiável?
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Está havendo algum retorno no investimento em Data Science?
Todas essas questões tocam no conceito de valor e são particularmente complexas quando falamos em uma plataforma interna. Afinal, ela não vende nem ganha dinheiro com seus usuários a partir disso. Porém, é importante que a empresa tente responder todas estas perguntas tendo em mente as especificidades de uma plataforma interna, e entendendo que a medição dos resultados poderá não ser tão concreta. É necessário analisar o negócio como um todo, bem como os resultados obtidos após a implementação de ferramentas de Data Science, incluindo o uso de Produtos de Dados.
Enfim, a complexidade adicional de quantificar o valor que os dados trazem nos obriga a considerar alguns pontos. Por exemplo, entender como a plataforma de dados contribui para os objetivos da empresa; e também se os usuários conseguiriam fazer uso dessa plataforma de dados com facilidade. Embora a primeira questão tenha um papel fundamental na priorização de metas, a segunda é mais complexa, uma vez que, para entender melhor seus usuários, é necessário mais do que uma mudança no processo – é preciso uma mudança de mentalidade.
Assim, quando a plataforma de dados é vista puramente de uma perspectiva técnica, corre-se o risco de esquecer o usuário. É muito importante estar atento a isso, mesmo que a plataforma seja criada apenas para uso interno. Afinal, é através do bom uso da interface que a equipe de dados poderá fazer um bom uso das informações obtidas.
Plataforma de dados como um produto: primeiros princípios
Agora que discutimos o porquê de implementar o uso de Produtos de Dados em sua empresa, é hora de entender como colocar isso em prática. Para isso, apresentamos a abordagem de “primeiros princípios”, concentrada em três grandes áreas:
Considerar quem é o usuário, e qual sua experiência dentro da plataforma
Em primeiro lugar, sempre está a experiência do usuário. Mas os usuários não são um, e nunca são o mesmo. Eles são muitos, e evoluem rapidamente. Dessa forma, é preciso considerar as diferentes personas da sua empresa, entendendo quem são estes usuários, o que procuram e o que esperam encontrar.
Entender as intenções do usuário, e o motivo de criar uma plataforma de Data Product
Em segundo lugar, é preciso considerar os motivos por trás da necessidade de uma plataforma de dados. Por que criá-la em primeiro lugar? Para obter essa resposta, você deve considerar as intenções do seu usuário, ou seja, o que ele deseja fazer com os dados obtidos.
Descobrir como apresentar a plataforma de dados ao seu usuário
Por fim, para construir uma plataforma de dados multifacetada, é preciso tornar a vida de seu usuário – e também a sua – cada vez mais fácil, dividindo a plataforma em componentes de produto facilmente identificáveis. Resumindo, é preciso descobrir como apresentar a plataforma de dados para seu usuário. Ou seja, qual será a interface utilizada.
Para vermos como isso funciona na prática, vamos extrair o case de construção da plataforma interna de dados da Stuart Engineering, divulgado em artigo criado pela empresa. No texto, o Gerente de Produtos de Dados, Osian Jones, explica como a marca investigou cada uma dessas áreas. Começando pelas personas.
Personas do usuário
Primeiramente, Osian descreve a busca de uma abordagem mais centrada no usuário como ponto de partida. Nesse caso, a ideia era fornecer lembretes constantes às equipes da plataforma de dados de que há um usuário no final de cada esforço realizado, refletindo assim a realidade da persona tanto quanto possível. Para isso, foram utilizados nomes e fotos de usuários reais. Como resultado, a Stuart obteve 5 diferentes usuários:
Um dado interessante foi a obtenção de um número aproximado de usuários para cada persona – examinando os registros de uso. Segundo Osian, isso trouxe mais significado e contexto para os resultados.
Intenções do usuário
Na sequência, é explicado como a empresa lidou com a questão das intenções do usuário. Nesse caso, partiu-se da seguinte questão: “Por que alguém usaria essa plataforma de dados em primeiro lugar?” Assim, a ideia foi colocar a palavra “autônomo” na frente da discussão, reduzindo a dependência das equipes de plataforma de dados para que os usuários possam agir com rapidez e autonomia, embora de maneira alinhada e segura.
Para isso, foi adotado uma abordagem que considera o que o usuário pode e não pode fazer com os dados. Neste estágio, evitou-se listar todos os casos de uso específicos, devido ao grande volume. Em vez disso, a empresa concentrou-se em resumir intenções do usuário de alto nível, descritas por um único verbo (procurar, interpretar, visualizar, etc). Com isso, pode-se passar do global para o particular através de uma “árvore” de intenções do usuário.
Por fim, assim que surgiram categorias amplas de necessidades do usuário, o próximo passo foi agrupá-las em “necessidades do momento” e “necessidades de futuro”. O primeiro grupo representa as necessidades imediatas de respostas de dados; enquanto o último representa intenções de construir ou automatizar algo para evitar a repetição no futuro.
O resultado foi o resumo das principais ações que as personas da empresa podem realizar hoje, e aquelas que esperam poder realizar de forma autônoma no futuro:
Componentes do Produto
Por fim, com uma visão mais ampla dos usuários, bem como seus motivos para fazer uso de uma plataforma interna de Produto de Dados, a Stuart Engineering voltou o foco para dentro da empresa, perguntando o que sua plataforma realmente oferece, e se é possível representá-la como um portfólio de produtos.
Assim, como componentes de produtos foram considerados apenas os aspectos da plataforma voltados para o usuário comercial. Para isso, dividiu-se a plataforma em componentes que faziam sentido para as respectivas personas, nomeando-os de uma forma que deixasse claro qual é sua finalidade. O resultado foi o seguinte:
Segundo a empresa, uma das vantagens de dividir a plataforma dessa forma foi construir um conjunto de KPIs para cada componente do produto, que então formaria a base de KPIs futuros, conforme visto a seguir:
Como é possível perceber, neste caso a empresa não se limitou apenas aos componentes atuais ou “ativos” da plataforma, incluindo também componentes planejados ou em consideração.
Ligando todos os pontos é possível entender a importância e os benefícios de criar uma plataforma interna de Produto de Dados, a fim de medir com facilidade as informações recebidas, identificar lacunas no produto ou serviço, e decidir como organizar as equipes de dados em torno de KPIs comuns.
Com isso, a plataforma de Produto de Dados agrega valor às empresas por diferentes motivos, identificando quem são os seus usuários, quais são suas intenções e, principalmente, qual oferta deve ser criada para atender a essas necessidades.
A partir do exemplo da Stuart, pudemos entender a complexidade em torno de uma plataforma de dados. E também como o simples ato de colocar o projeto no papel e entender a plataforma de Data Product como uma coleção de produtos que agregam valor aos usuários e ao negócio já é um primeiro passo extremamente significativo.
