Na minha carreira, tive a oportunidade de trabalhar com produtos com características bem distintas, desde produtos educacionais para a área de saúde, até soluções de recrutamento e seleção remoto.
Mas foi no final do ano passado que assumi a responsabilidade de ser PM em um time de insights de dados na Vitta, uma startup de tecnologia em saúde. Foi lá que me deparei com o potencial e todo o universo por trás dos produtos de dados.
Importância dos dados para todos
Não é novidade que estamos passando por uma revolução na indústria e economia, onde os recursos e investimentos mais promissores são aqueles relacionados à dados. Cada vez mais os dados afetam nosso dia-a-dia, seja por meio das recomendações de compras que fazemos, ou até mesmo na maneira como interagimos socialmente com nossos amigos (ou pessoas que nos seguem).
É por meio de dados organizados e relacionados que conseguimos ter acesso a experiências altamente personalizadas para as nossas necessidades ou vontades. Exemplos conhecidos a serem citados são o algoritmo de recomendação de novos conteúdos da Netflix e do Spotify, além de modelos que calculam riscos de crédito pessoais, como no cartão Nubank.
De forma acelerada, estamos desbravando maneiras diferentes de gerar informações e utilizá-las para oferecer novas facilidades cotidianas, ou até mesmo encontrar e interpretar padrões de dados imperceptíveis para um ser humano.
Tudo isso cria uma demanda latente para um novo segmento de produtos, os produtos de dados.
Mas então, o que é um produto de dados?
Mesmo com assimilação direta com a ideia de que qualquer produto que use dados possa ser um produto de dados em si, não é exatamente isso que quer dizer na prática. Até porque no mundo de hoje, muito provavelmente seu produto vai acabar consumindo ou produzindo dados em alguma etapa da sua operação (considerando inclusive que Product Analytics já é um termo que resume bem esse escopo).
Uma definição que gosto bastante é a do autor e cientista de dados Benjamin Bengfort que define que os produtos de dados – em livre adaptação – são:
“Mecanismos econômicos auto-adaptados e de ampla aplicação, que derivam seu valor dos dados, além de gerarem mais dados capazes de influenciar o comportamento humano, ou fazendo inferências e previsões”.
Neste contexto, temos características-chave fundamentais para o entendimento desta descrição.
- Atuar como mecanismos econômicos: dados não são um produto por si só. Para serem considerados produtos, eles precisam estar envelopados dentro de uma proposta de valor que resolva demandas dos usuários e que gere um retorno para o negócio do qual faz parte.
- Auto-adaptação: Produtos de dados são capazes de evoluir com o seu próprio resultado ou com a inserção de mais dados em seus repositórios. A resposta para um modelo de previsão de comportamento de um canal de vendas hoje, pode ser totalmente diferente para quando o produto escalar e incorporar mais usuários em sua base.
- Derivar seu valor dos dados: Neste sentido, a proposta de valor de um produto de dados deve ter relação direta com a geração e uso de dados como artefatos da sua entrega de valor.
- Capacidade de fazer inferências e previsões: Um produto de dados deve ser capaz de gerar insights para ajudar pessoas e empresas na tomada de decisão e otimização de seus processos, consumindo outros dados disponíveis.
Tipos e exemplos de produtos de dados
Produtos de dados podem ser destinados para o uso interno ou externo das empresas. Geralmente eles assumem um papel de orientação para criação de estratégias mais eficientes e com menores riscos.
Aqui na Vitta, por exemplo, pude acompanhar o desenvolvimento de um modelo de identificação de perfis de usuários que demandavam um cuidado mais próximo do time de saúde. Este modelo criava uma lista de sugestões ordenadas com indicações de membros que melhor se beneficiaram de campanhas de cuidado específicas, como gestantes, por exemplo.
Quando fornecem uma interface amigável para o usuário, podem gerar valor com análises preditivas, mineração de máquina ou exploração para pessoas e times que não tem muita expertise com análises de dados.
Quando não possuem interface, muitas das vezes estão atrelados a sistemas para que eles possam interpretar o comportamento dos usuários e sugerir caminhos e opções personalizadas ao seu perfil ou às suas escolhas prévias (filtros). Como resultados eles podem criar ordenações específicas para você, ou indicadores de qualidade para determinado serviço.
Produtos de dados estão presentes no dia-a-dia de uma pessoa de produto. Por exemplo: o mecanismo de busca do Google, que usa padrões e volume de busca de usuários para indexar melhor os conteúdos oferecidos. Também temos o Google Analytics e o Salesforce que usam quantidade de fluxo de dados para revelar insights interessantes para seu negócio.
Esse tipo de produto, quando bem aplicados, podem ser um forte diferencial competitivo para empresas gerando orientações de negócios únicas para cada contexto. Contudo, isso só é possível caso a sua construção seja orientada para responder à perguntas estratégicas.
Esse novo tipo de produto requer uma formação de equipes diferentes do que estamos acostumados. Nesses squads, além de desenvolvedores e gestores de produtos, é recorrente a participação de analistas e cientistas de dados para a construção das soluções. Muitos deles ainda possuem um perfil mais sênior e acadêmico, como doutores e mestres.
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