Coletar, estrutura e analisar dados está se tornando uma exigência para organizações que querem se preparar para o futuro com competitividade. Atualmente, há sistemas que coletam dados de diversas fontes. Saber identificar quais deles são relevantes e como utilizá-los para gerar inteligência, resolver problemas e agregar valor ao negócio é o diferencial.

Em entrevista à Agência CNT de Notícias, o professor de engenharia da Universidade de Stanford, Ram Rajagopal, falou sobre o assunto. Segundo ele, quem não está preocupado com isso ficará para trás. Por isso, aconselha: mesmo que a organização ainda não tenha formas para estruturar e analisar os dados, é fundamental começar a coletá-los desde já.

Brasileiro, Rajagopal é diretor do Stanford Sustainable Systems Lab, focado em desenvolver soluções para monitoramento, ciência de dados e controle e otimização de redes de infraestrutura, particularmente energia e transporte. 

Hoje em dia, há uma necessidade de a tomada de decisões de uma organização (em termos de projeto, de pessoal e de todas as decisões de negócios) ser mais sistemática. Utilizar os dados é uma forma de sistematizar sua inteligência e seu processo de decisão. Em última instância, quem toma a decisão é o ser humano, mas as ferramentas podem dar a ele mais oportunidades para entender a situação, as opções e a possibilidade de quantificar, talvez, os potenciais resultados das decisões que ele vai tomar. 

Eu acho que o que aconteceu em termos de aceleração foi porque ficou mais barato coletar, gravar e analisar dados. As ferramentas são muitas. Por exemplo, existem algumas em open source (com códigos abertos, que podem ser adaptados a diferentes situações) que permitem ler, colocar em bancos na nuvem, criar análises em cima disso. Existem ferramentas, também, que permitem a você visualizar rapidamente os dados, como o Tableau. Para os meus alunos ensinamos a modelar em linguagem R ou Python (que são linguagens de programação) e, com isso, podem fazer a visualização sem muito esforço. Mas, nesses casos, já são analistas programadores. As maiores organizações, hoje, que lidam com dados têm sistemas de apoio à decisão que foram construídos para as atividades-fim delas. Quanto mais os sistemas se tornarem complexos, porque temos maior número de decisões para tomar, maior número de opções e de informação, mais você terá que usar essas ferramentas para tomar decisões. Os melhores gerentes já estão começando a se adaptar a essa realidade. Isso não é substituir a intuição, mas, sim, qualificar a intuição das pessoas.

Sim. Isso aconteceu já em todos os setores online, que são muito orientados a dados. Qualquer empresa que faz venda de e-commerce, por exemplo, se não tem sistemas assim, perde lucro. E isso já está acontecendo em outras áreas, como medicina, engenharia, transporte, infraestrutura em geral. 

Há vários papéis que os dados têm na indústria de transporte. Um é na própria administração da rede de trânsito, para melhorar a fluidez. Outro é para auxiliar na criação de novas oportunidades de negócios, novos serviços e novos modelos de parcerias, porque, uma vez que você tem dados, encontrará oportunidades de casar as coisas. Além disso, acho que os dados hoje começam a orientar todo o planejamento do setor. Sempre foram utilizados, mas eles estão mais detalhados, desagregados espacial e temporariamente, então, você ganha oportunidades de desenhar novas metodologias. Indo para o futuro, vamos combinar com a automação, porque a automação só funciona bem na presença de muitos dados. Toda inteligência vai exigir dados, seja com robô, seja com pessoas. Eu acredito, também, que é fundamental pensar de uma forma mais inovadora, ofertar mais dados abertos. O poder público precisa disponibilizar dados organizados por cidades, estados, porque isso facilita a criação de valor.

Eu acho que se deve começar a coletar os dados, estruturados ou não, pois já existem ferramentas que permitem trabalhar com dados não estruturados. Se a sua empresa não está fazendo isso, seu concorrente está fazendo. Outra coisa importante é a questão da abrangência dos dados. Por exemplo, você pode identificar quais dados você pode obter. Se posso acrescentar medições, sensores, instrumentar o caminhão e coletar algumas coisas, por que não fazer isso? O potencial disso para o futuro é muito grande, então, os custos compensam. Se deixar para fazer lá na frente, quando isso for importante, você vai perder. Além disso, os dados são importantes quanto eles têm um histórico. Por isso, quanto mais cedo você começar a coletar, melhor.