O que é um produto de dados? Conceitos e práticas recomendadas

Componentes de um produto de dados

Por trás de cada produto de dados bem-sucedido há uma estrutura robusta que faz com que ele funcione de forma eficaz. Nesta seção, exploraremos os elementos essenciais que fazem com que os produtos de dados funcionem.

Fontes de dados

Os produtos de dados dependem de várias fontes para coletar as informações necessárias para o processamento, como

• Sistemas internos: Bancos de dados, sistemas ERP, ferramentas de CRM.
• APIs de terceiros: Dados do mercado financeiro, sentimento da mídia social, serviços meteorológicos.
• Fluxos de dados em tempo real: Sensores, dispositivos de IoT, sistemas de rastreamento de eventos.

A diversidade e a riqueza dessas fontes de dados afetam diretamente a qualidade e a utilidade do produto.

Por exemplo, um produto de dados de uma empresa de varejo pode extrair dados de sistemas de ponto de venda, bancos de dados de clientes e ferramentas de análise de sentimentos de mídia social. A combinação de dados de vendas, comportamento do cliente e tendências do mercado externo fornecerá um quadro mais completo para a tomada de decisões comerciais.

Pipelines de dados

Os pipelines de dados são os processos pelos quais os dados brutos são coletados, limpos, transformados e carregados em um formato estruturado que o produto de dados pode usar. Esses pipelines de dados podem envolveros seguintes estágios e tecnologias:

• Ingestão: Capturar dados de fontes usando ferramentas como Apache Kafka, AWS Kinesis ou trabalhos em lote.
• Transformação: Limpeza e remodelagem de dados com ferramentas ETL como dbt ou Apache Spark.
• Armazenamento: Organização de dados em data warehousa (por exemplo, Snowflake, BigQuery) ou lagos (por exemplo, Amazon S3).

Por exemplo, veja os aplicativos de compartilhamento de carona, como Lyft e Uber. Nesses aplicativos, os pipelines de dados coletam dados em tempo real dos locais dos motoristas e passageiros, limpam os dados para remover imprecisões e os transformam em um formato utilizável. Isso permite que o sistema calcule rotas ideais e tempos de chegada estimados.

Interface do usuário (UI)

Em alguns produtos de dados, uma interface amigável permite que usuários não técnicos interajam facilmente com o sistema. Os usuários não devem precisar de conhecimento técnico para acessar insights, executar relatórios ou automatizar tarefas. Em vez de lidar com códigos complexos ou consultar bancos de dados, eles podem simplesmente arrastar e soltar campos de dados, criar visualizações e gerar relatórios com apenas alguns cliques.

Por exemplo, ferramentas como o Tableau ou o Power BI ofereceminterfaces fáceis de usarque permitem aos usuários visualizar tendências e gerar relatórios com o mínimo de esforço.

Modelos de aprendizado de máquina

Os modelos de aprendizado de máquina são usados para identificar padrões e fazer previsões para produtos de dados avançados. Esses modelos aprendem continuamente com novos dados, melhorando sua precisão ao longo do tempo.

Por exemplo, umsistema de pontuação de créditousa modelos de aprendizado de máquina para avaliara capacidade de crédito dos solicitantes de empréstimo, analisando seu histórico financeiro, padrões de gastos e outras variáveis. O modelo, então, ajuda a prever a probabilidade de inadimplência, o que orienta os credores a tomar decisões informadas sobre a concessão de um empréstimo.

APIs para acesso a dados

As Interfaces de Programação de Aplicativos (APIs) permitem que sistemas e usuários externos acessem o produto de dados de forma programática. Ou seja, as APIs permitem a integração com outras ferramentas e serviços, fornecendo uma maneira padronizada de interagir com o produto.

Por exemplo, um produto de dados financeiros oferece uma API que fornece dados do mercado de ações em tempo real, incluindo preços, tendências e volumes de negociação. Os desenvolvedores podem integrar essa API em plataformas de negociação, aplicativos de investimento ou ferramentas de análise. Empresas de setores como fintech ou gerenciamento de portfólio poderiam usar esses dados para tomar decisões de investimento informadas e automatizar estratégias de negociação com base nos movimentos do mercado. Um exemplople disso é o Polygon.io.

Práticas recomendadas para criar produtos de dados eficazes

A criação de produtos de dados eficazes exige mais do que conhecimento técnico; exige uma abordagem estratégica que sempre mantenha o foco no usuário final.

Foco no usuário final

Considere um analista de marketing encarregado de avaliar o sucesso de várias campanhas publicitárias. Se o produto de dados apresentar informações de forma complexa, o analista poderá ter dificuldade para obter insights, o que levará à perda de oportunidades de otimização. 

Por outro lado, se o produto oferecer um painel de controle fácil de usar que destaque as métricas de forma clara e concisa, o analista poderá avaliar rapidamente o desempenho e fazer ajustes informados.

Uma das melhores maneiras de manter o foco no usuário final é envolvê-lo no início do processo de design. Os desenvolvedores devem buscar feedback dos usuários finais para garantir que o produto realmente atenda às suas necessidades.

Qualidade e governança de dados

A espinha dorsal de qualquer produto de dados eficaz são os dados de alta qualidade. Sem dados precisos e confiáveis, os insights podem ser enganosos e as decisões podem ser falhas. 

Imagine uma plataforma de análise de saúde que agrega dados de pacientes de várias fontes. Se os dados forem inconsistentes ou mal administrados, os médicos poderão receber informações conflitantes sobre o histórico do paciente, o que pode comprometer o atendimento ao paciente.

Portanto,é importanteestabelecer práticas sólidas de governança de dadospara garantir que os dados sejam precisos, consistentes e seguros. Investir na qualidade dos dados ajudará amelhorar a confiabilidade dos insights, levando a melhores resultados.

Escalabilidade e desempenho

Considere uma plataforma de comércio eletrônico que está se preparando para um grande evento de vendas. Se o produto de dados não for projetado para ser dimensionado, ele poderá falhar ou ficar lento durante o pico de tráfego, resultando em perda de vendas e clientes frustrados.

O uso de arquiteturas robustas, como soluções baseadas em nuvem, permite que o produto se adapte ao aumento da atividade do usuário. Quando a escalabilidade é incorporada ao design, você pode lidar com confiança com o volume de dados e os picos de envolvimento, aprimorando a experiência do usuário e promovendo o uso contínuo.

Monitoramento e aprimoramento contínuos

A criação de um produto de dados bem-sucedido não é um esforço único; requer monitoramento e aprimoramento contínuos.

Imagine uma ferramenta de business intelligence usada por uma equipe executiva. Se a ferramenta não evoluir com as mudanças nos negócios ou no setor, ela se tornará obsoleta e deixará de fornecer insights relevantes.

A coleta de feedback do usuário é importante para entender o que funciona bem e o que não funciona. Se os usuários solicitarem com frequência novos recursos ou modificações, esses insights poderão orientar futuras atualizações.

Exemplos de produtos de dados bem-sucedidos

Várias empresas criaram produtos de dados inovadores para gerar um valor significativo para o público em geral. Nesta seção, destaco alguns exemplos notáveis.

Sistema de recomendação da Netflix

O mecanismo de recomendação da Netflix é um excelente exemplo de um produto de dados bem-sucedido. Ele analisa os hábitos de visualização do usuário para sugerir conteúdo personalizado. Ou seja, a Netflix cria perfis de usuário detalhados rastreando o que os usuários assistem, quando e como eles avaliam programas e filmes.

Esses dados orientam o algoritmo, permitindo que a Netflix recomende títulos que se alinham às preferências individuais. Por exemplo, se um espectador gosta de filmes de ação com protagonistas femininas fortes, o sistema dará prioridade a filmes semelhantes em suas recomendações. Essa experiência personalizada mantém os espectadores envolvidos e reduz a rotatividade, o que, por sua vez, ajuda a Netflix a manter sua vantagem competitiva no mercado de streaming.

A página inicial da Netflix. Fonte da imagem: A beira

Google Analytics

O Google Analytics é outro produto de dados poderoso que ajuda as empresas a entender sua presença on-line. Ele rastreia o comportamento do usuário do site e oferece insights sobre fontes de tráfego, envolvimento do usuário e taxas de conversão. 

Por exemplo, um pequeno varejista on-line pode usar o Google Analytics para ver quais campanhas de marketing geram mais tráfego para seu site. Eles também podem identificar detalhes como palavras-chave de alto desempenho, dados demográficos dos usuários e páginas que convertem melhor. Esses dados permitem que o varejista otimize suas estratégias de marketing e melhore o layout do site para obter melhores experiências de usuário que impulsionam o crescimento das vendas. 

O painel do Google Analytics (GA). Fonte da imagem: Microsoft Learn

Spotify Discover Weekly

Toda semana, o Spotify faz a curadoria de uma lista de reprodução personalizada para cada usuário com base em seus hábitos e preferências de audição. O algoritmo analisa grandes quantidades de dados para criar uma seleção que surpreende e encanta os usuários. Esse recurso mantém os usuários envolvidos com a plataforma, incentivando-os a explorar novas músicas e a compartilhar suas descobertas favoritas com os amigos, o que acaba impulsionando a retenção e o crescimento da assinatura.

A interface de usuário semanal do Spotify Discover

O futuro dos produtos de dados

Em um futuro próximo, podemos esperar que os produtos de dados se tornem ainda mais inteligentes, personalizados e integrados aos nossos fluxos de trabalho diários. Tendências emergentes, como inteligência artificial, aprendizado de máquina e análise em tempo real, estão definidas para remodelar a forma como usamos os dados para gerar insights mais preditivos e automatizados.

Produtos de dados orientados por IA

A inteligência artificial (IA) já está revolucionando a forma como os produtos de dados operam, e sua influência só aumentará. Os produtos de dados orientados por IA permitirão análises mais avançadas para ajudar as empresas a prever melhor as tendências, automatizar a tomada de decisões e otimizar suas operações em tempo real.

Em setores como o de saúde, os produtos de dados alimentados por IA poderiam prever os resultados de saúde dos pacientes, permitindo um tratamento mais proativo e um melhor gerenciamento de recursos. No setor financeiro, esses produtos podem detectar transações fraudulentas com alta precisão, aprimorando a segurança ea confiança nas plataformas digitais.

Foco cada vez maior na personalização

À medida que os produtos de dados evoluem, a personalização desempenhará um papel importante. Em vez de oferecer percepções genéricas, os futuros produtos de dados adaptarão seus resultados às necessidades individuais do usuário.

Por exemplo, uma plataforma de comércio eletrônico pode usar mecanismos de recomendação mais avançados para fornecer sugestões de produtos personalizados com base nos hábitos de navegação, no histórico de compras e até mesmo nas tendências das preferências dos clientes. A integração dessa personalização pode potencialmente aumentar o envolvimento e gerar mais receita por meio de melhores experiências do cliente.

Conclusão

Nesta postagem do blog, exploramos o que são produtos de dados, por que eles são importantes, seus principais componentes e como eles criam valor para as empresas. Também analisamos exemplos do mundo real e o futuro dos produtos de dados.

Geramos muitos dados todos os dias, mas os dados brutos não são úteis por si só. Os produtos de dados transformam esses dados em insights que geram melhores decisões.

Com o produto de dados certo, os usuários podem agir com rapidez e confiança sem precisar de habilidades técnicas. As empresas que investirem na criação de produtos de dados sólidos estarão mais bem preparadas para inovar e crescer em um mundo digital.

Para entender e criar produtos de dados, você precisa de uma base sólida nos principais conceitos de dados. Se você deseja aprofundar seu conhecimento, considere estes recursos:

• Entendendo a arquitetura de dados moderna: Saiba como estruturar e gerenciar dados de forma eficaz.
• Conceitos de governança de dados: Explore como manter a qualidade, a segurança e a conformidade dos dados.
• Entendendo a engenharia de dados: Descubra os princípios por trás da criação e manutenção de pipelines de dados.
• Introdução à qualidade dos dados: Obtenha insights sobre como garantir a precisão e a confiabilidade dos dados, um aspecto essencial de qualquer produto de dados.