Por que a colaboração de dados está tão em alta? E não estou falando apenas de retail media, que ganhou os holofotes nos últimos meses.
Estamos presenciando empresas de diferentes segmentos – big techs como Meta, Google, Amazon e TikTok; indústrias como Coca-Cola e Heineken; além dos bancos – investindo pesado para atingir o estado da arte em colaboração de dados.
O uso indevido dos cookies de terceiros, violações de dados do consumidor e outros problemas fizeram a indústria perder a confiança dos consumidores. Estes, por sua vez, exigiram um tratamento melhor e mais transparente de seus dados.
O fato é que vivemos em uma época incrível. Impulsionadas pela necessidade crítica de aproveitar informações para desbloquear novos valores para marcas e negócios, as organizações de diversos setores têm priorizado a expansão da colaboração de dados. Para isso, adotam soluções que viabilizam trabalhar os dados de forma compartilhada e totalmente segura com parceiros, podendo assim extrair mais valor de seus próprios dados ou adquirir novas informações e insights por meio da colaboração.
Principais tendências
A colaboração de dados tem se tornado uma prática comum para organizações em todo o mundo. Listei abaixo algumas das principais tendências que emergiram:
A colaboração de dados tornou-se popular e está em destaque. Empresas de todos os setores estão usando data clean rooms para criar valor por meio de insights e inovação.
A expansão além do marketing. A colaboração de dados ganha novos setores e casos de uso, indo muito além do marketing tradicional.
A transformação da Inteligência Artificial (IA). A IA está revolucionando os casos de uso, além de transformar a própria colaboração de dados.
Iniciativas de colaboração
Uma pesquisa recente conduzida pela Marketing Dive, feita no mercado americano, revelou que 75% das empresas se consideram experientes em colaboração de dados, com muitas se vendo como “ricas em dados”. No entanto, praticamente todas desejam manter ou expandir seus esforços de colaboração nos próximos 12 meses.
Seja para monetizar valiosos repositórios de dados, enriquecer recursos de dados primários ou aprimorar a inteligência de dados existente, a colaboração de dados é uma necessidade contínua em todos os níveis. Embora o Brasil ainda esteja alguns passos atrás do que está acontecendo no mundo, principalmente nos Estados Unidos, acredito que seja uma questão de tempo para atingirmos a mesma maturidade.
Principais casos de uso
Ainda segundo a pesquisa, a maioria das empresas em geral (84%), além de 73% das indústrias regulamentadas, relataram envolvimento na colaboração de dados nos últimos 12 meses. Isso marca um salto de 23% em relação ao ano anterior.
Os principais casos de uso incluem:
- Analytics e insights: aproveitar os dados para obter insights mais profundos e acionáveis.
- Enriquecimento de dados: ampliar conjuntos de dados existentes para análises mais robustas.
- Atribuição de marketing: medir com precisão a eficácia das campanhas publicitárias.
- Privacidade do consumidor: melhorar a segurança e a privacidade dos dados do consumidor.
- Aprendizado de máquina: otimizar modelos de aprendizado de máquina para previsões e insights mais precisos.
- Adotando Data Clean Rooms (DCRs)
O uso da tecnologia de DCRs aumentou 60% nos últimos 12 meses, sendo agora empregada por 76% das empresas. Além disso, a maioria das organizações usou dois ou mais fornecedores dessa tecnologia para diversas finalidades.
Com DCRs modernos oferecendo total interoperabilidade e os mais altos níveis de segurança e privacidade de dados, as empresas estão recorrendo a essas soluções para expandir e otimizar suas estratégias de colaboração de dados.
Mas o que exatamente são DCRs? De forma simplificada, eles são ambientes seguros que permitem que empresas compartilhem e analisem dados de forma colaborativa, respeitando a privacidade e a segurança do consumidor. Diferentemente dos métodos tradicionais de compartilhamento, os dados não precisam ser movimentados ou copiados, mantendo-se a confidencialidade e o controle. Em outras palavras, esses espaços oferecem uma maneira inovadora de aproveitar o valor dos dados sem comprometer sua segurança.
O papel da IA e do Machine Learning (ML)
A IA e o ML emergiram como robustos casos de uso e facilitadores revolucionários para colaboração de dados nos DCRs. Este ano, 12% dos entrevistados relataram o uso de ciência de dados colaborativa para melhorar os fluxos de trabalho de IA e ML como seu principal caso de uso.
Além disso, a IA generativa está transformando os esforços de colaboração das equipes de negócios, tornando o processo mais acessível e eficiente para usuários não técnicos.
Desafios e oportunidades
As empresas enfrentam uma variedade de desafios técnicos e organizacionais ao aumentar as iniciativas de colaboração de dados. Acesso aos dados, preocupações legais e de privacidade, prontidão dos parceiros e questões tecnológicas são obstáculos comuns.
Felizmente, os DCRs oferecem uma solução abrangente para esses desafios, capacitando as equipes com total interoperabilidade, altos padrões de segurança e privacidade, e uma orquestração avançada. Enfim, o ecossistema de colaboração de dados diversificou-se e entrou em uma nova era com a IA. Das suas raízes na publicidade, a colaboração de dados floresceu abundantemente este ano, demonstrando uma ampla possibilidade de aplicação em diversos segmentos.
As equipes de negócios e de ciência de dados estão aproveitando a colaboração de dados por meio dos DCRs para acessar novos conjuntos de dados, desbloquear insights e impulsionar a inovação. Agora, com a colaboração de dados sendo essencial para qualquer estratégia de dados bem-sucedida, os DCRs representam a maneira mais simples e rápida de alcançar insights colaborativos que impulsionarão o futuro dos negócios.
Thaissa Gentil, head of sales da LiveRamp
