No ambiente de negócios atual, vão sobreviver as empresas que estiverem mais bem preparadas. As expectativas dos clientes e parceiros comerciais mudaram, tornando a modernização ainda mais essencial. No entanto, mudar é extremamente difícil. À medida que as empresas se esforçam para trabalhar com base em dados, elas reconhecem que a transformação exige uma nova maneira de conduzir os negócios. Não basta pintar listras de corrida em um Fusca para torná-lo mais rápido e mais eficiente. O mesmo se aplica às empresas. É preciso uma revisão completa do motor. 

Tradicionalmente, os dados são armazenados em silos, muitas vezes associados a aplicativos corporativos, mantidos por equipes separadas, protegidos por funções específicas e residindo em diferentes locais, em diversos provedores de nuvem. Esses silos não se restringem somente ao ambiente de uma organização, eles também estão presentes nos dados de parceiros externos e fornecedores, e tendem a se proliferar com fusões e aquisições. 

A manutenção desses silos de dados é cara e demorada; a governança e a colaboração são praticamente impossíveis em várias tecnologias e nuvens. Além disso, dados em silos não são fáceis de encontrar e usar, sendo ainda mais difícil extrair valor deles.

No entanto, há esperança. E essa esperança começa com a reflexão sobre como usamos os dados. Imagine uma visão de 360 graus do cliente, que colete dados de várias fontes ou pontos de contato com o cliente: um aplicativo de gerenciamento de relacionamento com o cliente (customer relationship management, CRM), transações de vendas, logs da web, uso do produto, todos enriquecidos com informações de parceiros ou de terceiros. Essa visão de 360 graus possibilita uma melhor compreensão dos clientes, permitindo que as equipes de produtos melhorem as ofertas, as equipes de marketing personalizem o alcance e as equipes de atendimento melhorem a experiência do cliente. 

Da mesma forma, poderíamos criar um panorama completo do produto, coletando dados de vários processos de produção ou de software incorporado a eles, além de transações de vendas, registros de serviços e uso do produto. Esse panorama permite que as equipes relevantes prevejam a manutenção, reduzam o tempo de inatividade, detectem anomalias e, por fim, melhorem o desenvolvimento do produto, as vendas e a experiência do cliente. 

Esses exemplos são produtos de dados, os novos elementos fundamentais que movem o motor de uma empresa baseada em dados. E essa mensagem parece fazer sentido para os líderes de dados. De acordo com a CDO Agenda 2023, 38% dos executivos de dados (chief data officers, CDOs) adotaram o gerenciamento de produtos de dados com gerentes de produtos.

Um produto de dados é um elemento fundamental reutilizável, criado para fornecer dados ou insights a partir desses dados para uma finalidade específica. Pensar nos dados dessa forma exige uma nova maneira de encarar e organizar as equipes, pois tanto os produtores quanto os consumidores precisam reconfigurar suas equipes para se adaptarem ao data product thinking. Os produtores de dados fornecem produtos de dados de uma única fonte ou de um conjunto de fontes, como dados de um aplicativo de CRM, por exemplo. Esses produtos de dados podem ser usados isoladamente ou agrupados em um produto de dados agregados, como a visão de 360 graus do cliente descrita antes. Os consumidores da visão de 360 graus do cliente devem ser capazes de articular seus requisitos para esse produto de dados agregados. 

O product thinking funciona de fora para dentro, como "trabalhar de trás para a frente". Como os dados serão usados e por quem é a primeira pergunta que deve ser feita no início do processo. Qual é o objetivo e o que é preciso fazer para alcançá-lo? Esses clientes e casos de uso podem ser internos ou externos. Veja alguns exemplos a seguir:

• As equipes de vendas e marketing priorizam oportunidades, otimizam campanhas e ofertas personalizadas e, para isso, precisam conhecer seus clientes. 
• As equipes de desenvolvimento de produtos priorizam recursos, otimizam processos, analisam o uso do produto, preveem defeitos ou anomalias e programam a manutenção. 
• As equipes de finanças preveem a demanda, otimizam os orçamentos, identificam oportunidades de investimento e informam os resultados aos investidores e órgãos reguladores. 
• Os parceiros e os clientes externos buscam insights sobre seus ecossistemas e ambientes de negócios mais amplos.

Esses cenários sugerem diferentes tipos de produtos de dados. Para conhecer os clientes, é necessário coletar diferentes atributos e criar perfis ou segmentar públicos-alvo. A priorização exige uma classificação. As previsões exigem modelos analíticos. Portanto, depois de pensar no público-alvo e no caso de uso, você precisará criar o produto de dados certo para eles.

Um produto de dados pode assumir diferentes formas, como qualquer tipo de produto. Imagine uma tabela, um relatório ou dashboard de dados, um modelo analítico ou uma ferramenta de apoio à decisão que permita que o tomador de decisões "brinque" com os dados. Durante o painel que moderei no Snowflake Summit em junho de 2023, Amin Venjara, GM of Data Solutions da ADP, descreveu as opções como "areia, vidro ou joias". Gostei da analogia, mas a modifiquei um pouco. 

Você ofereceria matéria-prima, como areia, por exemplo, para alguém trabalhar com ela? A areia precisa ser transformada em outra coisa. Ou você entregaria algo com mais valor agregado, como um copo? O copo é um passo intermediário. Ele serve a um propósito, mas só é realmente valioso quando combinado com algo mais, como água ou vinho. Ou você criaria algo mais refinado, um produto exclusivo para um público e uma finalidade específicos? A lâmpada foi projetada para uma finalidade específica. Ela ilumina um cômodo e oferece um valor imediato.

Aplique essa analogia aos produtos de dados. A areia é a matéria-prima, os dados. Se você for um produtor de dados e precisar fornecer um produto a um cientista ou desenvolvedor de dados, provavelmente fornecerá dados limpos e prontos para uso. Tradicionalmente, muitos provedores de dados oferecem dados brutos. Apesar das outras opções, ao considerar os produtos de dados, a demanda por dados brutos permanece. No Snowflake Summit do ano passado, uma empresa de serviços financeiros pós-negociação descreveu alguns dos compradores de seus produtos de dados como analistas de fundos de cobertura altamente sofisticados. Eles não precisam de um modelo pré-fabricado, apenas querem a matéria-prima e possuem a habilidade de criar algo com ela.

O vidro é um produto dos dados, mas não o produto final. Ele agrega valor, mas somente quando usado em combinação com alguma outra coisa. Esse é um serviço de dados, como resolução de identidade ou enriquecimento de dados. O IPinfo, por exemplo, fornece enriquecimento de dados de localização para endereços IP para ajudar as empresas a saberem mais sobre a origem do tráfego da Internet, conferindo atributos baseados em geolocalização ao tráfego da Internet, monitorando e controlando o acesso a sites por país, conformidade com regulamentos de proteção de dados, gerenciamento de direitos digitais, detecção e prevenção de fraudes e muito mais.

A lâmpada é criada para um fim específico, como um aplicativo é projetado para um uso específico. Isso é um aplicativo baseado em dados subjacentes que podem ajudar um tomador de decisões a simplificar um processo, otimizar preços, personalizar campanhas de marketing ou otimizar o mix de marketing. Ou o aplicativo pode ser incorporado, acionando um evento ou uma ação com base em entradas de dados de streaming. 

Os aplicativos de dados são produtos criados com um uso específico em mente. Podem ser dados de uma única fonte ou de várias fontes agregadas para atender a um caso de uso comercial específico. O guia do gerente de produtos para a criação de aplicativos de dados no Data Cloud da Snowflake fornece exemplos de casos de uso comuns, como a visão de 360 graus do cliente que agrega dados de várias fontes para obter uma melhor compreensão dos clientes atuais e potenciais. Mas até mesmo a aplicação da visão de 360 graus do cliente pode ser adaptada a públicos específicos em vendas, marketing ou atendimento ao cliente para ser usada na criação de segmentação de clientes, priorização de leads, ofertas ou experiências personalizadas e melhor atendimento ao cliente. 

A Scania, uma fabricante sueca de caminhões pesados, ônibus e motores, possui vários exemplos de excelentes produtos de dados. A plataforma de análise de dados conectada da Scania recebe aproximadamente 150 milhões de mensagens de streaming por dia de uma frota de 600.000 veículos conectados. Essas mensagens, combinadas com outros dados, são importantes para diferentes equipes da empresa e para seus clientes. Por exemplo, o produto de dados Telecom Analytics da Scania analisa grandes quantidades de dados de telecomunicações para garantir a conectividade ideal. A comparação dos dados de despesas e receitas dos veículos conectados ajudou a Scania a otimizar a lucratividade da assinatura. O produto de dados Digital Services Intelligence da Scania facilita o rastreamento e a recomendação de assinaturas para cada cliente. A Scania também usa dados de veículos conectados para informar decisões de determinação de preços de serviços. 

Os produtos de dados também beneficiam clientes externos. Os modelos preditivos da Scania recomendam a manutenção com base no funcionamento do veículo e na disponibilidade da oficina. O objetivo é eliminar o tempo de inatividade para o cliente final. Um produto mais recente, o produto de dados BEV Analytics da Scania, fornece um padrão de referência para entender o alcance do veículo elétrico, a vida útil e o desempenho da bateria e o custo total de propriedade. "O interesse por esse produto de dados é enorme", diz Ulf Holmström, Lead Data Scientist da Scania. "Os VEBs [veículos elétricos a bateria] são o futuro, e todos querem ver como eles funcionam em diferentes dimensões." Com o crescimento do mercado de veículos elétricos, o interesse por esse produto de dados pode ir muito além dos clientes e parceiros existentes.

À medida que cresce a demanda por dados de terceiros, crescem também as oportunidades de criar novos fluxos de receita com produtos de dados. Um primeiro passo é oferecer produtos ou serviços de dados como uma oferta incremental, como insights sobre o uso do produto ou comparação de despesas ou receitas com outros em um setor ou região similar. Além de um produto ou serviço existente, essa oferta incremental se assemelha à clássica pergunta: "gostaria de acrescentar batatas fritas?"

Por exemplo, como fornecedora de soluções de RH e folha de pagamento, a ADP processa quase 20% das folhas de pagamento dos EUA, capturando grandes volumes de dados quase em tempo real sobre salários, qualificações e benefícios. Ela sabe quanto as empresas estão gastando com funcionários, quem está contratando, quem está demitindo e o cenário em diferentes regiões. 

Como primeiro passo, a ADP começou a oferecer insights aos seus clientes. Como sua taxa de retenção se compara à de outras empresas do setor? Ou da sua região? Os salários e benefícios são competitivos? Com aplicações de aprendizado de máquina em seus aplicativos de RH, folha de pagamento e controle de tempo, os clientes também podem otimizar o planejamento de demanda. 

Os insights e as tendências desses dados também fornecem uma visão da economia dos EUA mais granular e oportuna do que os próprios dados do Departamento de Estatísticas do Trabalho dos EUA. A ADP lançou um Relatório Nacional de Emprego e licencia os dados para ajudar as empresas na seleção de locais, por exemplo, com base em conjuntos de habilidades locais e expectativas salariais. Com esses novos produtos, a ADP se tornou uma provedora de dados tanto para clientes existentes quanto para novos, gerando uma nova fonte de receita. 

Para saber mais sobre a jornada do produto de dados, desde a identificação de públicos-alvo, casos de uso e a forma do produto de dados até as opções de preço e a escolha dos canais de comercialização, participe da sessão Data Commercialization: Your Guide to Taking Data to Market no Snowflake Summit 2023. Você também encontrará muitas sessões do Summit sobre aplicativos de dados.  Confira o painel Build an App for That: The Next Big Opportunity for Data Entrepreneurs com o CTO da Mode, Benn Stancil, ou entre em um nível mais técnico na sessão Build Your Snowpark-Powered Data Products and Data Applications with DataOps.live.