Introdução

O ano de 2022 encerrou sendo um dos anos mais desafiadores para os mercados globais, especialmente para os segmentos de varejo, indústria, financeiro e seguros. Impactados pela elevação da taxa de juros de bancos centrais, resquícios de uma pandemia que parece não ter fim, e o início de um conflito armado colocando em risco a estabilidade na compra e venda de commodities energéticas, o ano de 2023 inicia se apresentando até mais desafiador do que 2022.

As áreas de tecnologia das empresas varejistas, de indústrias tradicionais, financeiras e seguradoras já entenderam a importância de investir em dados, integração e sustentação para conquistar resultados de negócio que garantam a sobrevivência das empresas em um período com tantas incertezas.

No presente artigo trazemos uma visão holística da importância destes departamentos em cada um dos mercados estudados, além de tendências que veremos virar realidade ainda em 2023.

Dados – O que é a área de dados?

A área de dados tem como principal objetivo ingerir dados de diferentes fontes para consolidá-los e tratá-los, gerando métricas e KPIs relevantes para o negócio. É nesse cenário que surgem os tão conhecidos Data Lakes, infraestruturas construídas para esta finalidade. Antes de se falar das tendências em áreas de dados, é importante trazer quais os quatro pilares dessa arquitetura:

Data sources

É o conjunto de fontes que podem gerar dados para o Data Lake. Podem ser dados estruturados como banco de dados corporativos ou dados não estruturados como informações e analytics de redes sociais.

Armazenamento e processamento

‍Os dados são processados e armazenados dentro do Data Lake. Aqui é possível criar diferentes tratamentos de dados e dividir o Data Lake em camadas para que os dados catalogados e tratados sirvam para diferentes análises e propósitos. Nesse processo aplica-se muito do que é conhecido como ETL – Extract, Transform and Load – É o nome dado aos processos para transformar os dados de tal forma que possam ser utilizados para as necessidades do negócio.‍

Analytics avançado

‍Este pilar implementa algoritmos avançados de Machine Learning, inteligência artificial e estatística para análises mais complexas como modelos de previsibilidade de comportamento.

Business Intelligence‍

Os dados são consumidos por ferramentas de análise para gerar relatórios, métricas, KPIs e servir de gatilhos para ações de marketing, vendas e priorização de backlog.

Por que a área de dados é tão estratégica?

Contra dados não há argumentos. As tomadas de decisão baseadas em dados são muito mais assertivas pois não levam em consideração as suposições e achismos, excluindo hipóteses tendenciosas e viciadas, e dando lugar às informações em tempo real que podem gerar conhecimento e assertividade nas decisões de negócio. Uma estratégia de dados é um plano de longo prazo que define a tecnologia, os processos, as pessoas e as regras necessárias para gerenciar os ativos de informações de uma organização. Todos os tipos de empresas coletam grandes quantidades de dados brutos e precisam usá-lo a seu favor para garantir vantagens competitivas.

Segundo o estudo “Introdução à mineração de Dados”, de FERRARI D.G., existe muito a ser explorado nesta área e sua empresa precisa estar atenta a isso, conforme pontuamos abaixo:

• Até o momento, 0,5% dos dados disponíveis foram utilizados e analisados no mundo;
• A cada segundo fazemos 40 mil buscas por informações, o que equivale a 3,5 milhões de pesquisas por dia;
• Os usuários do Facebook enviam 31,25 milhões de mensagens e assistem a 2,77 milhões de vídeos por minuto;
• 90% dos dados existentes no mundo foram criados nos últimos dois anos;
• Empresas que fazem análise de dados têm 5 vezes mais chances de tomar decisões mais rapidamente do que seus concorrentes;
• Para uma empresa que figura na lista das mais admiradas da revista Forbes, um aumento de apenas 10% em acessibilidade dos dados irá resultar em mais de US $65 milhões de dólares;
• A cada minuto são feitos uploads de 300 horas de vídeo, apenas no Youtube;
• A Casa Branca já investiu mais de US $200  milhões em projetos de big data. 

A popularização do uso de computação em nuvem também impulsionou a criação e estruturação de Data Lakes. As nuvens oferecem uma série de serviços que tornam simples a ingestão e tratamento de dados e mesmo que não se tenha um especialista dentro do projeto, é possível entregar projetos utilizando conhecimentos de infraestrutura e DevOps. Além disso, o custo benefício de armazenamento em nuvem pode ser vantajoso, se bem administrado. Isso porque o armazenamento em nuvem têm diferentes custos por tiers, atrelado à quanto os dados são acessados.

Oportunidades de dados aplicado ao Varejo

No varejo, que é uma área de extrema competitividade e baixa fidelização, entender o comportamento do cliente a fim de otimizar sua experiência digital é mais do que necessário. Por isso, a criação de Data Lakes em varejos é estratégica para traçar o perfil dos consumidores e criar experiências personalizadas. Essa estratégia é endossada pela Gartner, em seu relatório de tendências para o varejo.

Nesse mesmo relatório é indicado que 65% dos CIOs de varejo pretendem investir em análise de dados e business intelligence e 35% em inteligência artificial, sendo marketing e supply chain as áreas de maior foco.

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Oportunidades de dados aplicado à Indústria

A indústria vive o momento da indústria 4.0, onde a chegada do 5G, com a diminuição de latência, permite e facilita a comunicação máquina-máquina em diversos cenários que antes não eram otimizados. Isso porque promete-se que o 5G diminua a latência de comunicação entre máquinas de 10 milissegundos para 1 milissegundo, segundo a Teleco. 

Para se ter ideia da quantidade de dados que são gerados através de IoT, um Boeing que faz um trajeto de Los Angeles até New York sozinho gera mais de 2.499.841.200 de terabytes de dados.

Além disso, acredita-se que até 2025, o brasileiro possua pelo menos 7 equipamentos máquina-máquina em torno de si.

Os dados gerados pelos sensores podem conceder insights valiosos aos engenheiros, indicar onde otimizar custos e melhorar a operação das máquinas e oferecer novos fluxos de receitas com reparos e manutenção de peças executadas de maneira mais inteligente. A AWS possui uma página que indica todos os benefícios em utilizar soluções de dados voltados à indústria e à internet das coisas. 

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Oportunidade de dados dados aplicado à Financeiro e Seguros 

Os segmentos de seguros e financeiro costumam ser mais maduros digitalmente em relação aos mercados citados anteriormente, e a gama de aplicações de dados é extremamente diversificada dado os mais variados departamentos que existem nestas duas áreas.

Especificamente em seguros, a análise de dados pode ser utilizada para melhorar a precificação dos seguros e ser mais assertivo quanto à cobrança mensal, aos custos dos prêmios, além de potencializar a oferta cross-sell por parte das seguradoras.

Na área financeira, a utilização de Big Data auxilia principalmente no gerenciamento de riscos e prevenção às fraudes, usando os dados para identificar padrões e comportamentos suspeitos, fora da rotina do usuário. 

OpenTudo: A integração global já começou

Nos últimos anos vimos iniciativas como Open Banking e Open Insurance que tem como objetivo serem APIs para compartilhamento aberto de dados entre instituições financeiras, no primeiro caso, e seguradoras, no segundo caso. O Brasil é referência neste tópico e é visto como o modelo mais completo, criado em menor tempo e com maior aplicabilidade entre os países que já tentaram essa iniciativa. Com dois modelos de sucesso, é esperado que nos próximos anos, outros setores ingressem nas iniciativas “Open” e são mercados para ficarmos atentos. Veja algumas:

Open Education

‍No último APIX 2022, maior eventos de APIs do mundo, foi realizado um painel apenas para falar sobre integração em sistemas educacionais. Nesse painel, o open education surgiu como temática para que fosse possível para o MEC centralizar as informações de um estudante com dados oriundos de diferentes instituições de ensino. Já existem plataformas iniciais como o aplicativo Jornada do Estudante que tem como objetivo mostrar todo o histórico de estudo de um aluno, centralizado em um único aplicativo. 

Open Health

‍A iniciativa do Open Health já conta com um site oficial onde é possível acompanhar newsletter da iniciativa. Seguindo a mesma lógica do Open Banking, o objetivo do Open Health é compartilhar dados clínicos para facilitar acesso ao histórico do paciente e facilitar a portabilidade entre convênios. 

Open Investment

‍Mais uma frente em que o Brasil é pioneiro, o Open Investment será tratado como a quarta fase do Open Banking e trará a opção de compartilhar dados de fundos de investimento, CDBs/RDBs, LCIs, LCAs, CRIs, CRAs, Debêntures, ações, ETFs e tesouro direto. A proposta do escopo é liderada pela Anbima.

Sustentação de TI – Estrutura de funcionamento e termos importantes

A sustentação de TI é o trabalho que dá suporte a toda infraestrutura de TI, seja ela software, hardware ou até mesmo rede. Uma célula de sustentação é composta por Analistas que atuam em diferentes níveis de atendimento, de acordo com o detalhamento e especificidade do problema.

O primeiro nível (N1) trata os chamados mais simples e básicos de resolver. Caso o problema seja mais complexo, o chamado é encaminhado para um segundo nível (N2). Nesse nível é realizada uma investigação mais aprofundada do problema. Caso a resolução seja muito difícil e necessite de um conhecimento muito especializado, o chamado pode ser encaminhado para um terceiro nível (N3) de atendimento. 

A gestão, priorização e roteamento dos chamados entre níveis é acordada em um documento chamado SLA – Service Level Agreement (Acordo de Nível de Serviço). É neste documento que consta como os chamados são priorizados e em quanto tempo eles devem ser resolvidos. 

Para garantir a execução do SLA de forma correta, o time de sustentação pode seguir metodologias de governança e gestão de processos de TI. A metodologia mais conhecida é a ITIL – Information Technology Infrastructure Library – que trata de um acervo de boas práticas de processos, entregas e comunicação. O ITIL é baseado em quatro dimensões de atuação: Processos, Pessoas, Produtos e Parceiros. Dessas dimensões, são extraídas em 34 práticas de gerenciamento.

Para facilitar o trabalho do time de sustentação, é bastante comum utilizar ferramentas de APM – Application Performance Monitoring. Estas ferramentas ajudam a identificar com facilidade qual componente da infraestrutura está problemática e trás dashboards e métricas para acompanhamento da disponibilidade da plataforma. As três plataformas de APM líderes de mercado segundo o quadrante mágico da Gartner são a Datadog, Dynatrace e New Relic. 

Sustentação – Visão estratégica

Estima-se que 40 a 90% do custo de uma plataforma são gerados após o seu lançamento. Isso porque manter a disponibilidade de uma plataforma tende a ser um desafio complexo. Nesse cenário, é de extrema importância que uma empresa mantenha uma equipe de sustentação a fim de evitar a indisponibilidade em sua plataforma, o que causa enormes impactos negativos. Os principais impactos de uma plataforma indisponível são: 

Perdas financeiras

‍Um estudo da revista Forrester mostra que os danos financeiros causados por uma hora de downtime (indisponibilidade no sistema) podem variar de 1 a 10 milhões de dólares.

Perda de Reputação

‍A imagem da empresa é prejudicada quando um downtime é percebido. Para o cliente, a experiência é impactada fortemente quando está executando uma jornada e a mesma é interrompida abruptamente porque o sistema fica fora do ar.

Perda de faturamento

‍Com uma plataforma fora do ar, o faturamento fica em queda pois os clientes não conseguem realizar suas jornadas, que muitas vezes podem envolver transações financeiras.

Perda de produtividade

‍A queda de sistemas também pode afetar a produtividade de colaboradores, que ficam impossibilitados de exercer seu trabalho caso um sistema que usa fique fora do ar. Isso também impacta o engajamento do time, que se vê menos motivado em trabalhar em um ambiente com instabilidades.

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Principais Skills em Sustentação

Estes papéis e skills são estratégicos para o sucesso de uma equipe de sustentação:

Analista de Sustentação

‍Papel responsável pelo atendimento de chamados em N1 e N2. É um profissional com competências técnicas direcionadas a infraestrutura, segurança e redes.

DevOps

‍São papéis direcionados a pessoas para implantar a cultura de DevOps na plataforma. Ele será responsável por automatizar processos com o objetivo de facilitar a identificação de problemas e agir de maneira proativa na mitigação de riscos e bugs de indisponibilidade. Suas competências técnicas envolvem conhecimentos em shell script, Infra as Code e estruturação de esteiras de CI/CD.

SRE (Site Reliability Engineer)

‍O SRE é um papel que se conecta com o time de desenvolvimento e o time de operações para aplicar práticas que assegurem escalabilidade, previsibilidade e estabilidade da plataforma. O SRE tem um conjunto de competências técnicas relacionadas à observabilidade, infraestrutura e segurança da plataforma.

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