Nunca antes na história da humanidade tantos dados estiveram disponíveis para fazer a diferença em todo e qualquer negócio como no mundo digital de hoje. O chamado Big Data tornou-se aliado indispensável para a inovação e a tomada acertada de decisões. Da rede de fast-food ao cultivo de cana-de-açúcar, passando por seguradoras e instituições financeiras, nenhum setor econômico pode se dar ao luxo de virar as costas para essa realidade.

A Mastercard valeu-se de sua experiência no processamento de bilhões de transações por ano e da aquisição de empresas de ponta para desenvolver plataformas inovadoras e capazes de extrair as informações precisas para cada plano de negócio.

Para mostrar como é possível transformar dados em insights que farão a diferença, a série Tecnologia que aproxima empresas e pessoas, produzida pela Mastercard e pelo Estúdio Folha, reuniu Leonardo Linares, vice-presidente de Data & Services da Mastercard Brasil, e André Penariol, head do Analytics Center da Raízen. Juntos, eles explicaram como o uso de Big Data e de Machine Learning permite às empresas melhorar seus processos, lançar produtos com rapidez e certeza de aceitação e evitar prejuízos futuros.

“Estamos trazendo o conhecimento aprendido em nosso laboratório de inovação para os nossos clientes, por meio da nossa consultoria estratégica”, afirmou Linares.

Resultados efetivos surgiram para clientes diversos - dos interessados na plateia de casas de ópera aos focados no check-in dos aeroportos. Linares explica que, em cada passo, desde a abertura de um negócio, é preciso haver planejamento muito bem definido. Perguntas comuns para essa tarefa são: Que dados eu preciso? Como eles estão estruturados? Onde estão disponíveis e em que momento? Qual a granularidade certa? A tarefa da Mastercard, completa ele, é estruturar tudo isso, realizar os testes mais efetivos em uma de suas soluções de tecnologia e criar hipóteses.

"O time de consultores da Mastercard ajuda empresas de diversos setores na tomada de decisão por meio das nossas soluções tecnológicas de análise de dados"

Leonardo Linares, vice-presidente de Data & Services da Mastercard Brasil

Dois casos ilustram bem essa tarefa. O primeiro era o dilema de uma rede global de fast-food sobre o possível aumento de sua receita caso mantivesse a oferta do cardápio do café da manhã durante todo o dia. A decisão, sem amparo da leitura inteligente de dados, poderia resultar em prejuízos e na sobrecarga das cozinhas. Mas a análise apropriada feita pela Mastercard trouxe resultados animadores: o brunch tardio atraiu novos consumidores e ampliou o volume de gastos da clientela cativa. A estratégia foi expandida às lojas de vários países.

Outro exemplo citado por Linares envolveu uma rede americana de restaurantes, que havia incorporado um novo prato ao seu cardápio. A consultoria da Mastercard indicou que, apesar do sucesso, o novo produto iria reduzir a venda de outros itens mais lucrativos no longo prazo. A decisão foi retirar o item do cardápio.

“O diferencial é fazer o menor investimento para tomar a melhor decisão. Assim, decisões em escala podem ser tomadas com mais assertividade”, receitou Linares.

"Para tomarmos as melhores decisões em nossos negócios, precisamos de tecnologia e pessoas atuando juntas para transformar dados em insights que geram soluções, inovações e alavancam nossos resultados"

Martha Gabriel, consultora e escritora

Parceira da Mastercard, a Raízen se vale da inteligência artificial e do machine learning em toda a sua cadeia, que vai do plantio da cana-de-açúcar a milhares de postos de combustível. Segundo André Penariol, no campo, essas tecnologias permitem uma previsão mais acurada da produtividade de cada safra ao combinar imagens de satélite, dados do microclima e informações sobre a operação histórica. Com a tecnologia da Mastercard, a empresa conseguiu medir os efeitos das promoções associadas ao seu aplicativo Shell Box, que permite aos consumidores acumularem benefícios.

Ao mesmo tempo, nesse turbilhão tecnológico, quanto mais se automatiza, mais importante é o lado humano. Penariol ressalta ser indispensável a escolha dos profissionais que vão atuar em todo esse processo. “A gente pode criar o algoritmo mais sofisticado, mas se a pessoa que vai utilizá-lo não vê benefício, a adesão vai ser difícil”, afirmou.

"A gente pode criar o algoritmo mais sofisticado, mas se a pessoa que vai utilizá-lo não vê benefício, a adesão vai ser difícil"

André Penariol, head do Analytics Center da Raízen

OPEN BANKING

A perspectiva de início do Open Banking, no final de 2021, deverá acentuar ainda mais a necessidade do bom uso das informações ao elevar a competição entre instituições financeiras. Em fase de estruturação pelo Banco Central, o sistema está centrado na premissa de que cada pessoa poderá autorizar o compartilhamento de seus dados financeiros, de forma segura, para escolher qual opção lhe trará mais benefícios.

“Na prática, quem tiver mais experiência, os melhores modelos de dados e transformar isso na melhor oferta de produtos e serviços para as pessoas terá diferencial competitivo”, explicou Linares.

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