O primeiro Abradi-RS Experience Day aconteceu no dia 27 de abril de 2023 em Porto Alegre. O evento foi dividido em três painéis: Dados impulsionando a Experiência do Usuário; Customer experience (CX) + User Experience na evolução dos negócios e; E-commerce sob a ótica da experiência do usuário.

Tivemos várias lideranças do mercado, entre elas, Elissa Suzuki, do Mercado Livre; Murilo Jovtei, da Arezzo e; Karen Lopes, da Procergs (Centro de Tecnologia da Informação e Comunicação do Estado do Rio Grande do Sul S.A), participantes do painel de dados que eu tive a honra de moderar.

Como os dados podem melhorar a experiência dos consumidores?

Comecei o painel com uma reflexão acerca da quantidade de dados gerados diariamente no mundo e lancei a primeira pergunta: como as empresas podem melhorar a experiência dos consumidores utilizando seu portfólio de dados?

Elissa e Murilo comentaram sobre como suas empresas utilizam os dados para facilitar a sugestão de produtos e promoções para os seus clientes. Também falamos no painel sobre alguns desafios na hora de processar dados massivos de diversas origens, ocasião na qual os painelistas deram alguns exemplos de comunicação de sistemas e integração entre os dados.

Karen explicou como o governo utiliza a integração de vários sistemas (e seus dados) para políticas públicas importantes, que beneficiem cidadãos e apoiem o trabalho dos agentes públicos. Ela deu exemplos bem interessantes a respeito de alguns programas sociais e do próprio cercamento eletrônico da cidade de Porto Alegre, onde o foco principal é a utilização da tecnologia para que os agentes de segurança possam elaborar atividades de inteligência, combinando e processando os dados captados (sinais, imagens, cadastros, entre outros dados).

Eu creio que o Rio Grande do Sul é um dos estados mais avançados nessa linha de utilização de dados para políticas públicas.

A utilização dos dados para gestão pública é algo realmente muito relevante, pois, atualmente, através dos dados e da integração de sistemas, essas políticas podem facilitar para que os usuários não precisem enfrentar filas e até resolver problemas por meio de sites governamentais e aplicativos. 

Karen comentou ainda sobre os investimentos feitos em equipamentos para suprir o processamento massivo de dados, uma vez que a população no Rio Grande do Sul é de 11 milhões de habitantes. Considerando que o Estado também fornece serviços de sistemas e precisa se integrar com a base de dados de outros estados, é necessário um investimento para tratar todo esse big data.

Desafios no processamento de quantidades massivas de dados

Além dos equipamentos, um dos pontos muito comentados é que quando se trata de grandes quantidades de dados, o importante é termos uma cultura de análise de dados. Os painelistas concordaram que esse processo de implantar uma cultura voltada para a leitura e tomada de decisões com base nos dados é mais importante do que a tecnologia.

O fato é que, atualmente, nós já temos tecnologias para tratar o big data. Mesmo no caso de dificuldades em processos e metodologias, você pode contratar consultorias, ferramentas, comprar equipamentos, novas tecnologias, tudo isso está disponível no mercado, mas implantar uma cultura analítica é algo mais complicado, pois você precisa lidar um pouco com a formação das equipes.

Eu, por exemplo, já encontrei especialistas em diversas áreas, excelentes executores em seus nichos de atuação, que tinham muita dificuldade ou às vezes nem analisavam os dados oriundos de suas atividades. Fazem o planejamento, execução, mas acabam deixando a análise só para especialistas.

E não digo que eles precisem saber complexas técnicas de mineração de dados, não é isso. Mas que necessitam saber ler os dados entregues através de relatórios e sistemas – ou no mínimo se interessar por essa leitura.

Entendi, ao longo do tempo, que o trabalho de análise de dados não deve ficar só na área de BI. Essa área pode organizar as informações, relatórios, meios de processamento de grandes quantidades de dados, mas todos os profissionais envolvidos em operação, atendimento e resultados, precisam se voltar para os dados. 

Pensando nisso, nas equipes que eu trabalho, por exemplo, independente dos cargos, eu sempre tento promover cursos e formações voltadas para a área de dados, nem que sejam ensinamentos que envolvam somente a interpretação de indicadores para a tomada de decisões. O mantra “olhe para os números que eles olharão de volta para você” (adaptando Nietzsche) está sempre vivo nas reuniões que eu participo. 

Os limites da privacidade e invasão de privacidade

Nesse tema, os painelistas também concordaram que se trata de um desafio que ainda carece de muito debate. Murilo e Elissa comentaram sobre como Mercado Livre e Arezzo estão trabalhando as questões de privacidade, e foi possível notar que as empresas, até pela característica de e-commerce, fazem ações bem semelhantes em relação a LGPD e privacidade de dados.

Comentamos muito sobre a questão da cultura de governança de dados nesse sentido. Além de implementar programas nas empresas que promovam a proteção, segurança e privacidade de dados, é importante passar a todos os colaboradores treinamentos, instruções e conscientizá-los sobre a importância e respeito aos processos de governança.

Karen comentou a respeito da utilização de dados pessoais por agentes públicos, sobre como a lei permite (visto a finalidade) a utilização desses dados para que possam oferecer serviços relacionados à saúde, segurança, saneamento, dentre outros.

Eu concordo com os painelistas. Nós, como sociedade, temos que continuar a promover um amplo debate acerca desse tema que atinge âmbitos sociais e filosóficos. Imagine, no setor público, por exemplo: 

• É correto e ético, através do tratamento de dados de cidadãos, prever crimes ou bairros que podem acontecer mais crimes? 
• Essas análises preditivas podem ajudar a combater crimes? 
• É ético, através de câmeras com reconhecimento facial, avaliar comportamento das populações para que possa ser praticada a segurança pública?

São perguntas que continuarão fazendo parte dos debates, afinal a ciência de dados, com base na estatística, não traz verdades absolutas.

Como eu comentei em um artigo que escrevi — “O que o filme Minority Report ensina sobre análises preditivas?” — segundo Charles Wheelan (2016), a estatística diz o que é provável e o que não é. Ela tem implicações sociais e sobre potenciais erros ao usar a probabilidade para prevenção de crimes graves, por exemplo. Wheelan conclui que todas as ferramentas disponíveis (não somente tecnológicas) devem ser utilizadas para não existir o que ele chama de “discriminação estatística”.

Qual a formação de um analista de dados?

Fomos perguntados pela plateia sobre qual a formação necessária para tornar-se um analista de dados. 

Creio que a formação depende muito da atuação. Os painelistas comentaram sobre a necessidade de formação acadêmica, como uma pós-graduação, cursos de Python e algumas ferramentas. Falei sobre a área de web analytics, que foca mais na análise de dados para os números da web, onde é necessário:

1. Conhecimento sobre Google Analytics, trata-se da ferramenta mais importante para captação de dados em sites, da atualidade;
2. Alguma ferramenta de dashboard, para poder automatizar os gráficos dos principais indicadores analisados por clientes (Looker Studio, Power BI, etc.);
3. Google Tag Manager, saber o básico de tagueamento também é importante para poder configurar medições específicas; e
4. Depois, avançar para conhecimentos mais intermediários, como Python e R para análises preditivas e prescritivas.

É importante também que esse candidato estude pelo menos o básico de estatística, pois ela fornecerá as ferramentas básicas para análises que podem, posteriormente, serem automatizadas através de algoritmos conhecidos.

Conclusão

Foi um painel muito bacana onde tive a chance (e a honra) de debater com painelistas de renome sobre a utilização de dados nas organizações.

A grande mensagem que fica é sobre o quanto alguns assuntos (como o da privacidade) ainda precisam ser explorados pela sociedade, para que possamos chegar em um modelo que atenda o tratamento de dados, por empresas e governo, de modo que não infrinja leis entre outras normativas relacionadas com dados pessoais.