De acordo com a Forbes, big data é um compilado de dados obtidos de maneira tradicional ou digital, dentro e fora das organizações, que representa uma fonte de informações para descoberta e análise de um cenário, dentro de um contexto.
O big data acabou se popularizando em meados de 2010, muito por conta do aumento do uso do digital nas empresas, que facilita a compilação, armazenamento e análise dos dados. Para se ter uma ideia, ainda em 2017 o The Economist, periódico britânico, publicou uma matéria cujo título era “O recurso mais valioso do mundo não é mais o petróleo (oil), mas sim os dados”, que acabou culminando na famosa expressão “data is the new oil”.
Isso porque, essas informações são fundamentais para que os líderes e seus times possam tomar decisões conscientes, entender melhor o contexto dos cenários e o público-consumidor, aumentando a capacidade de identificar e criar padrões com mais assertividade.
Recentemente no Brasil, com a implementação da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), houve um aumento da preocupação, tanto por parte dos usuários, quanto por parte das empresas, em deixar claro, por exemplo, quais dados estão sendo coletados em sites ou aplicativos, assim como requisitar o consentimento antes da coleta.
Com isso mente, o mercado financeiro, que está prestes a passar por uma verdadeira revolução, com o Open Finance, está reunindo o melhor dos dois mundos. Isso porque, com o Open Finance, Open Insurance e Open Investment, os clientes vão poder autorizar de forma segura o compartilhamento de seus dados financeiros, para receber como benefício, por exemplo, melhor atendimento e ofertas personalizadas.
Como o ecossistema do Open Finance funciona tendo como base o princípio da reciprocidade – para ter acesso a dados, os participantes devem também fornecê-los –as instituições financeiras passarão a ter acesso a mais informações, que serão provenientes de dados que foram expressamente autorizados pelos clientes, por meio da gestão de consentimento.
Nesse post, vamos falar sobre aplicações e benefícios do big data e os possíveis impactos dessas informações no ecossistema do Open Finance.
O que é big data?
“Não se gerencia o que não se mede”, essa frase célebre atribuída a W. Edwards Deming e Peter Drucker, expressa bem a relação dos dados com as empresas. Isso porque, essas preciosas informações auxiliam líderes a entender o negócio, traduzindo esse entendimento em conhecimento para melhorar a tomada de decisões, análise de tendências e a performance, permitindo que as empresas identifiquem oportunidades com mais clareza, criando correlações por meio do cruzamento de dados complexos.
Conceitualmente, podemos dizer que o big data é composto por 5 V’s: Volume, Velocidade, Variedade, Veracidade e Valor.
- Volume: com a internet, a quantidade de dados produzida é gigantesca. A previsão feita por um estudo da consultoria EMC é de que em 2020 haveria cerca de 40 trilhões de gigabytes de dados no mundo, o que significa que seriam gerados 2,2 milhões de terabytes de novos dados todos os dias.
- Velocidade: atualmente, é possível obter dados praticamente em tempo real – ou quase – facilitando a agilidade na coleta e análise dessas informações.
- Variedade: existem diversas maneiras de se obter dados hoje em dia. Eles podem vir das redes sociais, aplicativos, cookies, IoT, e-mails, entre outros, aumentando a dimensão e perspectiva em relação ao contexto que corresponde a cada informação.
- Veracidade: por conta da grande quantidade de dados que é produzida todos os dias, é necessário identificar a relevância dessas informações para o seu propósito, assim como a origem.
- Valor: esse item leva em conta a utilidade das informações coletadas e/ou produzidas, para evitar que esforços sejam empregados em ações que não vão gerar um bom retorno.
Quais são os tipos de dados?
Como comentamos acima, há uma grande quantidade de dados sendo produzida todos os dias. Por isso, há alguns tipos de classificação que podemos aplicar, para facilitar o entendimento de qual tipo de informação estamos analisando.
Social data: são dados relacionados ao comportamento, nos quais é possível identificar e criar perfis. Exemplos: como as pessoas pesquisam no google, o que escrevem nas redes sociais.
Enterprise data: dados obtidos nas empresas em relação aos times, área de recursos humanos ou dados financeiros. Exemplos: produtividade, rendimento, lucratividade, turnover etc.
Personal data: dados gerados a partir de dispositivos inteligentes, por meio de IoT. Exemplos: assistentes virtuais, carros, TVs e outros dispositivos que estão conectados à internet e conversam entre si.
Além disso, os dados podem ser encontrados em formatos diferentes:
Dados não estruturados: informações que não estão padronizadas ou que não são facilmente entendidas por bancos de dados e formatos tradicionais. Normalmente, estamos falando de dados textuais, como blogs e imagens.
Dados multi-estruturados: dados facilmente reconhecidos por bancos de dados, de fácil análise e processamento. Geralmente, são informações derivadas de interações entre pessoas e máquinas, como por exemplo dados obtidos a partir do comportamento dos usuários na web, ou logs.
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Benefícios do big data: como tomar boas decisões?
Uma pesquisa publicada nesse artigo da Harvard Business Review, entrevistou 330 executivos de empresas norte-americanos, sobre o uso da tecnologia e práticas de gestão associadas ao big data para avaliar a performance anual dessas organizações.
Os resultados mostraram que quanto mais “guiadas por dados” as empresas são, melhores serão os resultados obtidos, de acordo com métricas financeiras e operacionais. Decisões guiadas por dados fizeram com que essas empresas, em média, fossem 5% mais produtivas e 6% mais lucrativas.
Esse não é o único impacto que o big data pode trazer, já que de acordo com a pesquisa, houve melhora também nas contribuições dos colaboradores, capital, serviços adquiridos e investimento em tecnologia, refletindo até mesmo no valor de mercado dessas empresas.
Entretanto, em uma escala de 1-5 pontos, criada pelos pesquisadores, para indicar o quanto os entrevistados consideravam a organização como “guiada a dados”, 32% avaliaram as empresas com 3 ou menos. Isso mostra que ainda há muito espaço de crescimento para o big data.
A consultoria McKinsey apontou 5 formas de criar valor com big data nas empresas:
– Tornar a informação transparente, para que esses dados possam ser utilizados com mais frequência.
– Dados históricos podem ser utilizados nas empresas para entender em detalhes informações de performance, além de permitir que experimentos controlados sejam feitos.
– Melhor segmentação de clientes e, consequentemente, melhoria nas ofertas de produtos e serviços.
– Uma análise de dados sofisticada melhora de forma significativa a tomada de decisão.
– O big data pode ser aplicado na inovação e criação de novos produtos e serviços.
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Como tomar boas decisões?
Como já comentamos, há vários benefícios, especialmente para a tomada de decisões, quando usamos as análises obtidas a partir de big data. Porém, isso não significa que esse processo não continue sendo desafiador.
Isso porque, de acordo com artigo da HBR, já mencionado, a intuição é inerente do ser humano e acaba influenciando as decisões que tomamos na vida. Além disso, a experiência também faz parte do processo de tomada de decisão. Isso significa que trabalhar com big data exclui o fator humano na tomada de decisões? Não, muito pelo contrário! Ambas as características devem coexistir, afinal, dados sem contexto e interpretação são apenas números.
Para aqueles que querem começar a inserir o big data na tomada de decisões, as perguntas abaixo podem te auxiliar nesse processo:
- O que os dados dizem?
- De onde esses dados vieram?
- Quais análises foram feitas?
- O quão confiantes estamos com esses resultados?
Análise de dados externos
Setores de serviços, logística, tecnologia, saúde e finanças estão cada vez mais utilizando dados externos para ter novos insights, para aumentar a eficiência e a lucratividade.
De acordo com a Deloitte, analisar dados externos pode trazer novas perspectivas e oportunidades para essas empresas, pensando especialmente no comportamento do consumidor, iniciativas de inovação ou ações externas (mais ligadas a geopolítica, por exemplo) que podem impactar os negócios. Esses dados colaboram também na mitigação dos riscos, antecipando algumas demandas do mercado.
Entretanto, existem alguns desafios em relação ao uso de dados externos. São eles:
- Qualidade dos dados obtidos;
- Segurança e armazenamento;
- Dificuldade em conseguir e negociar essas informações no mercado;
Com isso, de acordo com a Deloitte é importante que as empresas comecem a adotar um mindset de ecossistema, criando uma espécie de networking para consumir, produzir ou oferecer dados.
Entretanto, isso também chama a atenção para segurança de dados, privacidade e, no caso do Brasil, para a atuação da LGPD, justamente para proteger essas informações e garantir que o compartilhamento seja feito somente com autorização dos titulares.
Pensando nisso, vamos falar sobre o Open Finance, ecossistema financeiro que deve superar todos esses desafios da análise de dados, mantendo os benefícios do big data.
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Open Finance e big data: personalização de ofertas
O Open Finance reúne em um mesmo ecossistema “diversas iniciativas de digitalização de serviços financeiros e um amplo escopo de dados, como os relacionados a investimentos, seguros e previdência”, explicou Campos Neto, presidente do Banco Central (BC) em entrevista recente ao portal Infomoney.
Neste ano, o Banco Central definiu que agora essa iniciativa se chama Open Finance, substituindo o Open Banking. A mudança, que é apenas nominal, facilita o entendimento do público e reforça a ideia de sistema financeiro aberto, justamente porque o Open Finance inclui produtos bancários tradicionais e também serviços financeiros como câmbio, seguros e previdência.
“O Open Finance visa, antes de tudo, ampliar a concorrência e a eficiência no SFN (Sistema Financeiro Nacional). Com a abertura das plataformas de serviços e de dados e o estímulo à livre concorrência e aos novos entrantes, espera-se o aumento da competição no sistema financeiro, fato que poderá contribuir para a redução dos custos dos serviços e do crédito”, afirmou Campos Neto em entrevista ao portal Infomoney.
Esse ecossistema funciona por meio de APIs (Application Programming Interface), que atuam como “pontes” e permitem a comunicação e a troca de informações entre plataformas.
As instituições participantes do Open Finance, sejam elas bancos, fintechs ou bigtechs, devem seguir o princípio da reciprocidade, dessa forma, só é possível ter acesso aos dados se você também os fornecer. Justamente por isso, as APIs são construídas para serem abertas, facilitando o trabalho dos desenvolvedores, que precisam ter acesso às informações necessárias, fazendo as ligações de forma correta e aproveitando o que o open banking tem a oferecer às empresas.
Além disso, as diretrizes definidas pelo Banco Central para o Open Banking, por exemplo, para a gestão de consentimento, está adequada às diretrizes da LGPD, o que faz com que a tecnologia permita que o mercado financeiro esteja cada vez mais conectado com o big data.
A expectativa é que os dados obtidos nesse ecossistema possam fomentar a inovação no mercado financeiro, tornar serviços e produtos mais acessíveis. Uma reportagem do The Sydney Morning Herald, periódico australiano, mostrou que com o Open Banking deve aumentar a quantidade de dados compartilhados entre instituições financeiras, mediante autorização dos clientes, fazendo com que os bancos tenham mais habilidade para analisar as informações do perfil, para por exemplo, melhorar as ofertas de crédito, personalizando valores e taxas de juros, porque a análise de risco fica mais precisa.
O ecossistema é criado para eliminar obstáculos para os clientes, simplificando a maneira de fornecer informações, de mudar para outro provedor de crédito, aumentando a competitividade.
De acordo com a professora da Universidade Macquarie Elizabeth Sheedy, especialista no meio financeiro, muitas instituições financeiras estão criando padrões e traçando melhor os perfis com a ajuda das técnicas do big data.
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