Nos últimos tempos, testemunhamos a ascensão da cultura data driven, um movimento que reconhece a primordialidade dos dados como ativos em uma organização. Acompanhando o ritmo acelerado das evoluções tecnológicas, rapidamente pudemos observar a adoção da mentalidade “orientada por dados” virar uma norma universal, e não mais um diferencial. A gestão de dados para embasar estratégias e operações deixou de ser uma escolha e tornou-se uma necessidade de negócio.

Hoje, grande parte das organizações estão inundadas com dados. Muitas já possuem certo grau de maturidade em data literacy e compreendem as complexidades do big data. Agora, buscam elevar o nível transformando seus dados em ativos que efetivamente impulsionem suas operações. A pergunta é: “o que vem após a adoção de uma abordagem orientada por dados?”

E a resposta é direta: a habilidade de materializá-los em produtos úteis, personalizados e facilmente consumíveis. 

Já ouviu falar em produtização de dados?

Trata-se de uma nova perspectiva. Ou seja, para compreendermos o conceito, precisamos ser provocados a refletir sobre o assunto, rompendo a forma como estamos condicionados a pensar. Vamos lá?

Com a revolução do big data, onde os dados chegam em variedades maiores, volumes crescentes e alta velocidade, as organizações adotaram a construção de grandes e complexas estruturas de dados. O antigo paradigma do big data afirmava que deveríamos coletar a maior quantidade de dados possível e criar uma arquitetura de escala correspondente. Volume e valor eram a mesma coisa.

Você se lembra quando a principal preocupação era o espaço para armazenar esses dados? Hoje, o desafio não é mais o armazenamento, e sim a velocidade com que podemos extrair valor. Num mundo onde os dados são gerados e coletados rapidamente, nossa capacidade de transformá-los em insights relevantes precisa estar à altura.

Imagine cada conjunto de dados como uma peça de um quebra-cabeça. No contexto organizacional, cada equipe busca suas próprias peças, monta seu próprio quebra-cabeça e raramente compartilha suas descobertas com outros times. A questão é que, muitas vezes, esses resultados também podem ser cruciais para outras áreas da organização, que não têm visibilidade. Elas continuam trabalhando de maneira apartada, em silos, e repetindo o mesmo esforço cada vez que aquela informação é necessária. E, ainda assim, este trabalho não garante a consistência dos resultados, uma vez que a forma de compor o dado pode variar.

Daí a necessidade de encarar os dados como produtos. Em vez de fornecer apenas matéria-prima, entregamos produtos prontos para uso: insights acionáveis, visualizações impactantes e informações prontas para orientar decisões. Em resumo, a produtização de dados é um processo que envolve limpar, organizar e analisar dados brutos com o objetivo de criar produtos que direcionem ações empresariais e melhorem a eficiência operacional.

Mas, o que é exatamente um data product?

Inicialmente, pode ser difícil conceber dados como produtos, já que este é um conceito em amadurecimento, que desafia percepções convencionais. De forma simplificada, um data product é o resultado da análise intensiva de dados processados. No entanto, assim como peças de um quebra-cabeça complexo, produtos de dados podem assumir diversas formas, desde painéis interativos e relatórios dinâmicos no Tableau até poderosas ferramentas de teste A/B e ecossistemas de dados completos. Independentemente do tipo de dados que um produto de dados manipula, ele deve entregar resultados específicos, como tornar os dados mais acessíveis e democratizados, acelerar o retorno sobre o investimento, fornecer insights mais precisos e economizar tempo tanto para a equipe de dados quanto para os consumidores.

Diante desses benefícios, por que não tratar seus dados como produtos? Além de serem tangíveis e gerenciáveis, eles podem seguir um ciclo de vida estruturado. Isso cria uma base organizacional sólida, onde todos na organização podem acessar um produto de dados centralizado e visualizar uma perspectiva uniforme.

Aqui vai o desafio: para extrair o máximo valor dos produtos de dados, toda a infraestrutura tecnológica, processos organizacionais e habilidades dos profissionais devem estar sintonizados e prontos para essa transformação. À medida que tecnologias avançadas ganham espaço, a demanda por especialistas cresce. Em um mundo onde os dados são a nova moeda, os Data Product Managers (DPMs) emergem como líderes na orquestração de produtos que moldarão o futuro dos negócios.

O papel do Data Product Manager

Enquanto as empresas buscam orientar suas estratégias por meio dos dados, os DPMs (Data Product Managers) assumem o papel de alquimistas, transformando informações em ouro. Eles desvendam a complexidade dos dados, organizam-nos em padrões e garantem que todos na organização possam acessar informações confiáveis, abrindo caminho para a tomada de decisões proativa. Com a incorporação de técnicas avançadas de machine learning, eles podem personalizar produtos para atender às necessidades específicas dos usuários.

Um ponto de reflexão importante sobre esses profissionais: embora os DPMs e os PMs (Product Managers) tradicionais compartilhem semelhanças, eles desempenham funções distintas. Enquanto os PMs tradicionais se concentram na visão geral do produto, nas demandas dos clientes e nas estratégias globais, os DPMs concentram-se no fluxo de dados e na integração de inteligência no desenvolvimento de produtos.

Os DPMs estão à beira de uma empolgante evolução. A tendência é que eles passem a liderar equipes de dados distribuídas e conectadas, preenchendo a lacuna entre os produtores e os usuários de dados. Eles serão os arquitetos das métricas que definem produtos bem-sucedidos e impulsionam uma abordagem orientada por dados.

Explore o poder dos dados!

Por fim, fica a pergunta: como sua organização está lidando com os dados? Você apenas os coleta ou os refina de modo a gerar insights que estimulem a inovação? A revolução data driven foi um ponto de partida, mas a inteligência nos produtos é a próxima fronteira, onde o verdadeiro potencial dos dados pode ser desbloqueado.

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