Vivemos em uma era em que os dados emergem como recurso precioso, comparado ao novo petróleo, que durante décadas foi a base da economia global. A informação, quando bem gerida, tem o poder de transformar negócios, redefinir mercados e criar vantagens competitivas.
Diariamente, o mundo gera cerca de2,5 quintilhões de dados e 90% dos dados disponíveis hoje foram gerados nos últimos 3 anos, segundo a IBM. Entretanto, a abundância de dados por si só não se traduz em valor. O verdadeiro desafio reside na capacidade das empresas de transformar essa vastidão de informações em insights acionáveis.
É aqui que se desenha a nova economia de dados: a competência em interpretar e utilizar esses dados de maneira estratégica se torna uma nova moeda de troca no cenário empresarial global.
Dados por si só não dizem nada sem a interpretação das empresas (Imagem: NicoElNino/Shutterstock)
Os dados, assim como qualquer outra forma de capital, exigem uma gestão eficaz para gerar valor. No entanto, diferentemente dos ativos tradicionais, eles possuem características únicas. Eles são inesgotáveis, ou seja, podem ser replicados e compartilhados infinitamente sem perder seu valor original.
Mais ainda, os dados possuem uma natureza intrínseca de valor agregado: quanto mais dados uma empresa possui e quanto mais refinados esses dados se tornam através de análises sofisticadas, mais valiosos eles se tornam.
Na economia digital, empresas como Google, Amazon e Facebook se destacam não apenas por seus produtos e serviços, mas pela forma como dominam o uso de dados para moldar comportamentos, prever tendências e personalizar experiências. Essas empresas perceberam cedo que, na nova economia, o controle sobre os dados equivale ao controle sobre o mercado.
IA e aprendizado de máquina são tecnologias que ajudam na interpretação dos dados (Imagem: cono0430 – Shutterstock)
Entretanto, para que os dados se tornem verdadeiramente valiosos, eles precisam ser processados e analisados de maneira eficiente. Essa transformação envolve a utilização de tecnologias avançadas como big data analytics, inteligência artificial e machine learning, que permitem que dados brutos sejam refinados em insights profundos.
A utilização de big data analytics, por exemplo, permite que as empresas descubram padrões ocultos em grandes volumes de dados, que seriam impossíveis de serem detectados por métodos tradicionais. Já a inteligência artificial e o machine learning capacitam as organizações a automatizar processos de tomada de decisão, baseando-se em análises preditivas que antecipam o comportamento do mercado e dos consumidores.
Coleta de dados também precisa levar em conta a proteção das informações (Imagem: Conny Schneider/Unsplash)
No entanto, a implementação dessas tecnologias exige mais do que apenas infraestrutura tecnológica. Ela requer uma mudança cultural dentro das organizações, onde a tomada de decisão baseada em dados se torna a norma. Isso implica na criação de equipes multidisciplinares, na formação de uma cultura orientada a dados e na adoção de uma mentalidade ágil e inovadora.
Em uma época em que a privacidade e a segurança dos dados se tornaram questões centrais, as organizações precisam equilibrar a coleta de dados com a responsabilidade de protegê-los e utilizá-los de maneira ética.
O futuro pertence às empresas que não apenas entendem o valor dos dados, mas que também são capazes de utilizá-los de maneira estratégica para impulsionar a inovação e criar novas oportunidades de crescimento. A era da intuição empresarial deu lugar à era da precisão e da ciência dos dados e, neste novo mundo, quem detém a informação, detém o poder.
Bruno Capozzi é jornalista formado pela Faculdade Cásper Líbero e mestre em Ciências Sociais pela PUC-SP, tendo como foco a pesquisa de redes sociais e tecnologia.
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