“Os dados são o novo petróleo” – Clive Humby. O matemático inglês que arquitetou o Tesco’s Clubcard é também largamente aclamado como o autor desta frase.

Ele foi, no entanto, mais além: “Os dados são valiosos, mas se não forem refinados não vão poder na realidade ser usados. Têm de ser transformado em gás, plástico, químicos, etc. para criar algo de valioso que gera uma atividade lucrativa; os dados têm de ser estruturados e analisados para terem valor.” (nota: tradução do inglês pelo autor do artigo).

“Hoje … 90 por cento da atividade das empresas, da comunicação ao marketing, ou é criado em formato digital (como o e-mail ou documentos), ou pode ser rastreado digitalmente (como códigos de barras e “radio tags”). Em comparação, nos anos 90, estima-se que apenas 20 por cento da atividade das empresas deixava um rasto digital” – Erik Brynjolfsson

Eu iria assim ainda mais longe … Se soubermos o que procuramos, podemos ter quase a certeza que o conseguiremos encontrar. E o que se consegue fazer com o que encontramos é quase ilimitado! Imagine-se o impacto que poderia ter no negócio, conseguir-se ter acesso a todo este manancial de dados sobre o ambiente competitivo, a indústria onde se opera, ou os próprios concorrentes. Segundo a IBM, a humanidade duplica a quantidade de dados armazenados a cada dois anos.

No entanto, o valor das conclusões derivadas deste volume, variedade, velocidade e veracidade de todos estes dados, varia imenso. Em paralelo com o crescimento exponencial dos dados, existe agora um fator de disrupção que pode mudar o jogo por completo: a Inteligência Artificial (IA).

A IA é um dos principais fatores responsável pelo aumento do impacto de Data Science no panorama dos negócios atual, desde a indústria financeira, passando pelos bens de grande consumo, até à logística.  Um exemplo quase óbvio vem da Amazon, cujos armazéns largamente automatizados, com robots inteligentes, que expedem produtos que nos foram inteligentemente propostos, antecipando aquilo que nós poderíamos estar predispostos para comprar. Tudo isto baseado no aumento da quantidade de dados que partilhamos, consciente ou inconscientemente, deixando para trás uma pegada digital que pode ser analisada em nosso favor, ou não…

Deter, controlar, e ainda mais importante, ser capaz de transformar estes dados em insights acionáveis é a nova fonte de poder. E quem tem mais dados, ou seja, quem tem mais poder? Coincidentemente, ou talvez não, as cinco maiores empresas com maior capitalização bolsista, de acordo com um estudo de 2017, o PwC Top 100, são:

1) Apple Inc,
2) Alphabet Inc,
3) Amazon Inc,
4) Microsoft Corp,
5) Facebook Inc,

São também aquelas que mais dados têm sobre nós.

O centro de gravidade na tomada de decisão nos negócios está a deslocar-se para os dados, ou melhor para quem consegue desenvolver insights acionáveis para a tomada de decisão informada. A gestão moderna está a tornar-se menos financeira e mais um exercício de Competitive Intelligence e Data Science. O Capitalismo Financeiro deu lugar ao chamado Capitalismo de Dados. Mas afinal, o que é isso?

“Capitalismo de Dados é, na sua essência, um sistema onde a “comoditização” dos nossos dados permite a redistribuição de poder na era da informação. Se a comunicação e informação são historicamente uma fonte chave de poder, (Castells, 2007), o Capitalismo de Dados resulta numa distribuição de poder assimétrica em que o peso tomba para o lado dos agentes que têm acesso aos dados, e o poder de fazer sentido dos mesmos”. – Sarah Myers West.

Este capitalismo vai impactar não apenas os negócios, mas também a política e, consequentemente, a ordem mundial. Basta analisarmos o caso das últimas eleições dos Estados Unidos, ou o referendo do Brexit, no Reino Unido. Aplicando análise fatorial (uma técnica estatística) aos dados, e usando o modelo OCEAN Personality Assessment (OPA) que se baseia em descritores de linguagem comuns de personalidade, tendo assim em consideração cinco fatores do modelo:

(O)peness – abertura a novas experiências
(C)onsciousness – consciencialização
(E)xtriversion – extroversão
(A)greeableness – afabilidade
(N)euroticism – neuroticismo,

Foram desenvolvidos perfis em cima de dados provenientes do Facebook, que posteriormente foram enriquecidos com dados de outras fontes. Conseguiu-se com esse processo fazer uma segmentação por perfis de personalidade, o que permitiu comunicar de forma específica com cada um destes segmentos para influenciar o seu sentido de voto em favor de determinado candidato. Os candidatos que usaram esta metodologia foram aqueles que ganharam quer as eleições, quer o referendo!

De realçar que todo esta campanha foi feita de forma legal, com acesso a informação de fontes abertas, em favor daqueles que conseguiram pagar para ter acesso e fazer sentido dos dados. Todos nós conhecemos o resultado, até porque estamos a ser confrontados com eles todos os dias.

Embora este exemplo possua contornos de operações levadas a cabo pela CIA para influenciar os regimes de certos países em favor da política externa norte-americana, o facto é que foi feito por uma “start-up”, de seu nome Cambridge Analytica, e fundada apenas em 2013.

O Capitalismo de Dados veio para ficar pelo que qualquer start-up deverá ter cada vez mais em atenção no seu modelo de negócio o papel do “novo petróleo”, ou seja, como usar a Competitive Intelligence para criar valor a partir dos dados.

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Sobre o autor

Luís Madureira

Luis Madureira é acreditado com o CIP-II - Master of Competitive Intelligence pela Academy of Competitive Intelligence (ACI), um de apenas dois em Portugal e de cerca de 500 profissionais a nível mundial. Licenciou-se na NOVA School of Business and Economics, em Economia com especialização em Marketing. Criou e implementou o SMINT, a primeira abordagem a nível mundial ao Competitive Intelligence (CI) em tempo-real, assim com o INNOVaction, um programa... Ler Mais