Conheça os “V’s” de valor em Big Data

Quando falamos em Big Data, imediatamente associamos o termo a um imenso volume de dados. Mas esta é apenas uma característica. De maneira geral fala-se em 3 Vs, como volume, variedade e velocidade. Muitos acrescentaram depois um quarto V, que é a veracidade, e na minha opinião existe um quinto V, que é o resultante dos Vs anteriores que é o valor dos dados.

Big Data abre um espaço muito grande para valorizar e reusar os dados, além da sua utlização primária. Por exemplo, geramos e usamos dados para suportar transações, como por exemplo, contabilizar uma venda para o sistema de faturamento. Mas este mesmo dado pode ser reutilizado inúmeras vezes, para uma análise do comportamento de compras do cliente (quantas vezes este produto foi comprado por ele nos últimos dois anos?) ou combinado com outros dados, como quando ele compra este produto que outros produtos ele também adquire?

Este é um ponto interessante. Os dados transacionais tendem a ser esquecidos, jogados fora ou são armazenados por determinado tempo exclusivamente por questões legais, mas não são reutilizados.

Mas dados históricos, se armazenados e analisados podem mostrar-se de imenso valor. O custo de armazenar dados cai ano a ano. O espaço por custo unitário cresce uma ordem de magnitude a cada quatro anos. Ou seja, pelo custo de armazenar um megabyte quatro anos depois armazena-se um gigabyte e assim sucessivamente. Isto vem ocorrendo nos últimos 30 anos e continuará a ocorrer no futuro previsível. Isto significa que compreendendo-se o valor da reutilização dos dados, seu armazenamento representará um custo ínfimo diante do valor a ser gerado pelas oportunidades de analisar estes dados. Não é a toa que o Facebook armazena dados históricos dos seus usuários. Estima-se que um usuário médio tenha cerca de 111 Mb de dados (posts, fotos e vídeos) armazenados no Facebook. Com este imenso volume de informações ele consegue mapear gostos, atitudes e gerar receita com propaganda direcionada.

Analisando-se dados históricos com algoritmos preditivos pode-se chegar a decisões de negócios extremanente interessantes e valiosas. O Walmart é um dos pioneiros neste contexto e já em 2004 fazia uso deste conceito. Vejam este artigo “What Wal-Mart Knows About Customers’ Habits”.

Na verdade, a maioria das empresas usa o dado para efetuar e gerenciar uma transação, mas não valoriza seu potencial de reutilização. Uma imagem que podemos associar a esta visão é a de um iceberg, onde apenas vemos sua parte visível, muito pequena, que é o dado usado na transação, mas não vemos sua imensa parte submersa, que é a sua reutilização de diversas formas. O dados deve ser valorizado não apenas pelo seu valor imediato, transacional, mas pelo seu valor futuro, quando utilizado em análises preditivas, identificação de correlações, etc.

Um exemplo são os dados gerados pelas empresas telefônicas. Cada ligação gera um ou mais registros que são usados basicamente para faturamento e análise de desempenho da rede, como reposicionar as estações radio-base dos celulares. Depois de cumprirem suas funções são descartados. Mas, estes dados podem ter muito valor para outros usos, como análises preditivas de movimentações de clientes para varejistas, impactos de campanha de marketing e assim por diante. Um caso que vale a pena ser estudado é a empresa criada pela operadora Telefonica, na Espanha, que criou uma empresa separada, Telefonica Dynamic Insights para vender dados de localização e seus assinantes (devidamente anonimizados) obtidos naturalmente pelos seus sistemas transacionais de gestão de redes.
Estes dados podem ser mais valiosos ainda se recombinados com outros dados. Um exemplo interessante é a imobiliária Zillow, americana que mapeia os imóveis à venda junto com valor das transações recentemente efetuadas nas redondezas e as especificacões do imóvel para prever o valor dos imóveis a serem colocados à venda em determinada região. O serviço é chamado de Zestimate. Um exemplo que poderia ser adotado pela imobiliárias aqui no Brasil…

Além disso, os dados podem ser usados de forma não prevista inicialmente. Imaginemos, por exemplo, que um varejista colocou dezenas de cameras de vigilância em sua loja preocupado com furtos de mercadorias. Mas, se além de se precaver contra furtos estas imagens puderem ser analisadas e usadas para avaliar a movimentação dos clientes pelos corredores da loja e em quais gôndolas elas param mais tempo? Poderiam checar se os locais de promoções realmente atraem os clientes. Não teria um valor signficativo para o varejista? Assim, ao invés de apenas reduzir custos, diminuindo os furtos, o sistema levaria a um aumento de receitas, melhorando a disposição dos produtos pelos corredores.

Enfim, o conceito de Big data abre novas e inesperadas oportunidades. O dados, antes visto apenas como necessário para cumprir uma única função pode ser reutilizado de novas e inovadoras formas, através de algoritmos de análise sofisticados, gerando insights inimagináveis anteriormente. Desta forma os planejamentos de investimento em capacidade de armazenamento, seja interno ou em nuvem, devem ser revistos. Em vez de olharmos apenas o dado como puramente de valor transacional, devemos considerar como um dos critérios mais importantes seu armazenamento para futuros usos. Na verdade, com o conceito de Big data dados começam a ser altamente valorizados. O valor de mercado do Facebook é um exemplo. Seu valor não é sobre ativos fixos, mas pelo numero de usuários que tem e principalmente pelo valor dos dados que ele mantêm sobre estes usuários.

[Crédito da Imagem: Big Data – ShutterStock]