Produtos de dados: um guia para iniciantes

Você certamente já ouviu falar da importância dos dados na tomada de decisão, mas você já pensou em criar produtos de dados?

Vem comigo que eu te explico como essa estória funciona :)

O que são produtos de dados?

Sempre que me perguntam o que são produtos de dados, eu gosto de começar fazendo um paralelo com o mundo físico, pois como a maioria das coisas na área de tecnologia são abstratas, às vezes é melhor recorrer a paralelos concretos e depois voltarmos para as abstrações.

Todos sabemos que produtos de madeira são aqueles feitos de madeira, assim como produtos de papel são aqueles feitos desse material, portanto a grosso modo podemos definir que produtos de dados são aqueles feitos com essa matéria-prima.

Sendo assim, esses produtos são conjuntos de dados e ferramentas de análise de dados que foram processados e refinados para oferecer insights e informações valiosas, ou seja, uma manufatura dessa commodity para revender o valor extraído do processo.

Todos os produtos possuem um processo de fabricação, que varia conforme os insumos necessários para a produção dos mesmos. Seja a extração do minério do solo, o cultivo e colheita do grão, a extração da borracha ou quaisquer outras atividades que trarão ao mundo o valor que esse material recebeu com o trabalho humano aplicado sobre ele.

Os produtos de dados são criados através da coleta, limpeza, e análise de dados brutos, transformando-os em um formato que é acessível e útil para tomada de decisões, estratégias de negócios, ou outras aplicações.

Um exemplo de produto de dados pode ser um relatório interativo que permite aos usuários explorarem diferentes dimensões de um conjunto de dados, como vendas ao longo do tempo por região geográfica.

Outro exemplo pode ser um modelo de machine learning que faz previsões baseadas em dados de entrada, que pode ser usado para prever tendências de mercado ou comportamento do consumidor.

Não só organizações se beneficiam desse tipo de produto, mas também indivíduos, alguns exemplos: ferramentas de gestão financeira que conectadas a conta-corrente oferecem uma visão diferenciada dos gastos e orçamento do usuário dando percepções ou oferecendo serviços diferenciados. Aplicativos de coleta de dados de saúde que monitoram via relógio, pulseira e outros aparelhos sinais vitais de seus portadores e entregam insights sobre seus hábitos de saúde.

Produtos de dados são valiosos porque eles permitem que organizações e indivíduos baseiem suas ações e estratégias em informações concretas, ao invés de intuição ou suposições. Eles são frequentemente utilizados em uma variedade de campos, incluindo negócios, finanças, saúde, tecnologia, e muitos outros.

Ciclo de vida

Produtos possuem ciclos de vida que compreendem várias fases, após um período de desenvolvimento e testes, começando com a introdução, onde o produto é lançado no mercado. Segue-se a fase de crescimento, em que as vendas aumentam à medida que o produto ganha reconhecimento e aceitação. A fase de maturidade é alcançada quando o crescimento das vendas desacelera, e o produto já está bem estabelecido no mercado, enfrentando uma concorrência mais acirrada. Eventualmente, o produto entra na fase de declínio, caracterizada por uma diminuição gradual nas vendas, muitas vezes devido a fatores como avanços tecnológicos, mudanças nas preferências dos consumidores ou competição mais forte. Finalmente, o produto pode ser descontinuado, marcando o fim de seu ciclo de vida no mercado. Cada fase do ciclo de vida do produto exige estratégias de marketing, produção e gestão específicas para maximizar a longevidade e a lucratividade do produto.

O Ciclo de vida de um produto de dados

As etapas do ciclo de vida de um produto de dados, que é um pouco diferente do ciclo de vida de um produto físico convencional, podem ser detalhadas da seguinte maneira:

Este ciclo é iterativo e pode variar dependendo das especificidades do produto de dados em questão. Como sabemos, a chave para o sucesso em todas a iniciativas em grupo é a comunicação, sendo a colaboração efetiva entre as equipes de dados, a administração do produto e as demais partes interessadas o principal fator de sucesso.

Estas etapas condessam os passos que já vivi em clientes que conseguiram implementar com sucesso seus produtos de dados.

Desafios comuns na criação de produtos de dados

Diferentemente de um produto físico, os produtos de dados são mais próximos de um software e esse tipo de produto tem uma particularidade: ele não é um produto é um processo. Ele só deixa de existir quando o usuário para de usá-lo e o fabricante para de dar suporte e fazer atualizações.

A meu ver, temos três categorias de desafios aqui: os de produto, de tecnologia e organizacionais.

Em termos de produtos, temos todos os desafios relacionados a estudo de mercado, aceitação, preço, concorrência, vendas, etc. Cada tópico desse traz problemas específicos e possuem uma forma de tratamento diferente das outras duas categorias, pois é muito mais voltado ao mercado.

Já com tecnologia os desafios estão desde a concepção de uma infraestrutura para o desenvolvimento, testes e produção do produto, passando pelo desenvolvimento dos pipelines de dados, modelos de machine learning, interfaces de APIs e usuários, além da gestão e manutenção dessa operação, que requer uma evolução constante. Ou seja, são desafios mais próximos de desenvolvimento de software e operação de TI que propriamente de produto. Porém não para por aqui, há a parte dos dados, desde a coleta até a sua disponibilização produtizada e nesse caminho há desafios de acesso, qualidade, privacidade, governança etc. Sem dúvidas, boa parte dos desafios na construção de um produto de dados encontram-se nessa categroria. Iss não quer dizer que são os mais difíceis, são apenas mais numerosos.

Entendo o desafios organizacionais como mais complexos, pois envolvem pessoas e cultura. Além da dificuldade de gestão de pessoas e comunicação entre os diversos times, a maioria das vezes os produtos de dados atendem a públicos internos e os desafios políticos acabam inviabilizando um ciclo saudável de desenvolvimento de produtos, pois pode passar a atender demandas pessoais de membros da organização sem necessariamente se preocupar com a aceitação e uso geral do produto. Aliado a esses desafios, temos a escassez de pessoas que assombra as mais diversas áreas, mas que na área de exatas é altíssima.

Fazer uma correta gestão de riscos para mitigar os possíveis problemas decorrentes dos desafios que surgem nessas três frentes é um exercício e tanto para quem está na liderança dessas iniciativas.

Melhores práticas para desenvolvimento de produtos de dados

Ao criar produtos de dados, a adoção de estratégias eficazes é fundamental para garantir que eles sejam valiosos, utilizáveis e bem-sucedidos. Aqui estão três estratégias que nos ajudam a ter sucesso:

Adoção de uma abordagem centrada no usuário:

Desenvolver produtos de dados com uma mentalidade centrada no usuário é crucial. Isso significa entender profundamente as necessidades, desafios e comportamentos. Realizar entrevistas com usuários, pesquisas, e testes de usabilidade pode ajudar a criar produtos que sejam não apenas tecnicamente sólidos, mas também intuitivos e fáceis de usar. Isso também envolve o design de interfaces de usuário (UI) e experiências de usuário (UX) que tornem a interação com os dados simples e agradável.

Iteração agil e feedback contínuo:

Empregar metodologias ágeis no desenvolvimento de produtos de dados permite a adaptação rápida às mudanças e a melhoria contínua. Isso envolve a construção de versões incrementais do produto, permitindo que as equipes testem ideias rapidamente e obtenham feedback dos usuários o mais cedo possível. Iterar com base nesse feedback ajuda a refinar e aperfeiçoar o produto, garantindo que ele atenda efetivamente às necessidades dos usuários e do negócio.

Foco em qualidade e governança de dados:

Assegurar a alta qualidade dos insumos é fundamental para o sucesso de qualquer produto, com dados não seria diferente. Isso envolve implementar práticas rigorosas de governança de dados, incluindo a padronização de processos de coleta de dados, verificação da precisão e integridade dos dados, e garantia da conformidade com regulamentos de privacidade de dados. Uma boa governança de dados assegura que o produto forneça insights confiáveis e precisos, o que é crucial para a tomada de decisão baseada em dados.

Essas estratégias ajudam a criar produtos de dados que não são apenas tecnicamente robustos, mas também alinhados com as necessidades do usuário e do negócio, garantindo sua relevância e eficácia a longo prazo.

Uma estratégia adicional é contar com um arcabouço moderno de ferramentas. Hoje o mercado possui diversas plataformas para a construção e gerenciamento de produtos de dados, cada projeto deve avaliar quais os requisitos que farão optar pelo uso de cada ferramenta, segue uma visão macro de quais tecnologias podem estar envolvidas nessas escolhas. Veja:

Tendências futuras em produtos de dados

O futuro dos produtos de dados parece promissor e está se moldando em torno de várias tendências e avanços tecnológicos. Alguns pontos que acredito que farão parte desse futuro:

Inteligência artificial e machine learning avançados: creio que a integração crescente de IA e machine learning nos produtos de dados permitirá análises mais sofisticadas e insights automatizados. Isso inclui a evolução da IA explicável, que torna os modelos de machine learning mais transparentes e compreensíveis para os usuários finais.

Automatização: a automação em análise de dados e processos de tomada de decisão se tornará mais comum. Isso inclui a automação de tarefas de rotina em ciência de dados, como limpeza de dados, e a criação de fluxos de trabalho mais eficientes, já conseguimos ver essas automações em pequenas escalas, acredito que irão se expandir ainda mais.

Democratização do acesso aos dados: ferramentas mais intuitivas e interfaces de usuário facilitarão o acesso e a compreensão dos dados por um público mais amplo, não limitado a cientistas de dados e analistas. Isso empodera mais pessoas dentro de uma organização a tomar decisões baseadas em dados.

Processamento em tempo real: vejo um aumento da capacidade de processar e analisar grandes conjuntos de dados em tempo real. Isso é particularmente relevante para setores como finanças, saúde, entretenimento e e e-commerce.

Privacidade e Segurança de dados: à medida que a regulamentação da privacidade de dados se torna mais rigorosa globalmente, haverá um foco maior em desenvolver produtos de dados que são seguros por design e em conformidade com as leis de privacidade.

Integração e Conectividade melhoradas: entendo que os produtos de dados se tornem mais integrados com outros sistemas e plataformas, permitindo um fluxo de dados mais fluido e conectividade entre diferentes fontes de dados e aplicativos.

Personalização e experiências orientadas pelo usuário: a personalização com base em dados se tornará mais sofisticada, oferecendo experiências altamente personalizadas para os usuários finais, seja em plataformas de e-commerce, serviços de streaming ou aplicativos de negócios.

Expansão da análise preditiva: a análise preditiva se tornará mais acessível e amplamente utilizada, permitindo que as organizações antecipem tendências, comportamentos e necessidades futuras com maior precisão, porém tenho dúvidas quanto a capacidade de reação dessas organizações.

Edge computing e IoT: com o crescimento da Internet das Coisas (IoT), a edge computing desempenhará um papel maior no processamento de dados no local onde eles são gerados, melhorando a velocidade e a eficiência. Vejo um grande celeiro de oportunidades aqui.

Ética em dados: haverá um aumento na discussão e implementação de práticas éticas em ciência de dados, incluindo como os dados são coletados, analisados e utilizados.

O futuro dos produtos de dados está intrinsecamente ligado ao avanço contínuo da tecnologia e à crescente cultura orientada por dados nas organizações. A adaptação a essas tendências será crucial para empresas e profissionais que desejam permanecer competitivos e inovadores neste campo dinâmico.

Conclusão

Neste artigo, exploramos o fascinante mundo dos produtos de dados, desde sua definição e criação até as tendências futuras que poderão moldar sua evolução. Espero que tenha ficado claro que produtos de dados são mais do que simples conjuntos de informações; eles são ferramentas essenciais para a tomada de decisão informada em uma variedade de campos, desde negócios e finanças até saúde e tecnologia. Compreendemos que o ciclo de vida de um produto de dados, embora semelhante ao de produtos físicos, possui suas peculiaridades e desafios únicos, especialmente em termos de qualidade dos dados, análise, e desenvolvimento contínuo. A importância de estratégias centradas no usuário, iteração ágil, e uma sólida governança de dados não pode ser subestimada no desenvolvimento de produtos de dados eficazes.

Além disso, exploramos os desafios inerentes à criação desses produtos, que vão desde questões técnicas e organizacionais até o constante processo de inovação e adaptação. As perspectivas para o futuro são empolgantes, com avanços em IA, machine learning, democratização do acesso a dados, e uma ênfase crescente na ética e privacidade dos dados. Essas tendências não apenas moldarão o futuro dos produtos de dados, mas também terão um impacto profundo na maneira como interagimos, entendemos e utilizamos os dados em nosso dia a dia e nas decisões empresariais.

Em suma, os produtos de dados estão no centro da revolução digital que está remodelando nosso mundo. Para empresas e profissionais que buscam se manter à frente da curva, entender esses produtos, seus ciclos de vida, desafios e tendências futuras é mais do que uma necessidade - é uma chave para desbloquear um potencial inexplorado e abrir novos horizontes de inovação e sucesso. À medida que avançamos nesta jornada de dados, a única constante que podemos esperar é a mudança, e estar preparado para ela é o primeiro passo para o sucesso em qualquer área que está em evolução acelerada.

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