Será mesmo?
Pois lhe convido a construir a seguinte linha de raciocínio.
Dados são apenas dados, assim como o petróleo é apenas petróleo. Ambos em estado bruto não tem um valor relevante, precisam possuir “dois selos de qualificação” para gerar valor: refino e possuir uma utilidade fim.
Isto é, para um contexto industrial, assim como o petróleo é refinado para gerar energia ou combustível os dados devem ser processados para resolver um problema ou incremento específico de produção. Até aqui parecem se comportar de forma similar, não é mesmo?
Diferentemente do petróleo, dados não são commodities. Estas, são bens fungíveis que se caracterizam como substituíveis por outros de mesma espécie e tempo. Já dados são específicos e relacionados a um ponto referência (por exemplo: máquinas, variáveis de processo, locais, pessoas, tempo e eventos de ocorrência) dessa forma, não são substituíveis pois caso haja intercâmbio de qualquer uma das referências citadas, o dado possui um valor diferente. Então como relacionar dado e seu valor?
Falar em monetização de dados, é o mesmo que falar de oportunidades de ganhos infinitos e zero. Diferente do petróleo, para dados, não existe um local unificado de comercialização e não é possível colocá-los em uma barril e vendê-lo a preço tabelado. O petróleo é um bem escasso, já dados podem ser gerados em infinidades. Cabe aqui ressaltar que somente a geração em alto volume de dados não quer dizer ganhos monetários infinitos, muito pelo contrário, em excesso, podem causar prejuízo. Além disso, com a Lei LGPD, dados exigem diferentes cuidados de manipulação para torná-los de fato valiosos.
Se não é como o petróleo, como posso gerar valor através dados?
Lembra dos “selos de qualificação” de valor? Para gerar valor através de dados é preciso refiná-los e destinar a uma utilidade fim específica.
A assertividade em utilizar os dados para ganhos efetivos tem relação direta com a arquitetura de armazenamento de dados, topologia, viabilidade da solução e o sistema utilizado. Hoje, para o setor industrial, contratar um SAAS (Software as a Service), geralmente possui menor risco para a indústria do que a mesma desenvolver um sistema customizado.
Que a riqueza, economia ou oportunidades podem ser geradas em larga escala, são verídicas. Para isso, não podemos negar os cases industriais que comprovam ganhos marginais de produtividade, redução de custo de produção, predições de manutenção e incrementos de receita.
Ainda sob referência de gerar riqueza, uma produção massiva de dados sem seu devido fim não são garantias alguma de sucesso.
Mesmo com todas essas diferenças, existe uma importante semelhança entre ambas as matérias primas, a exploração da riqueza é e sempre será feita de forma intensiva. Por esta similaridade, existe uma forte tendência das empresas requisitarem cada vez mais agilidade na execução de projetos de transformação digital, explorar e obter ganhos sobre seus dados.
E então, sua indústria já começou a explorar a própria fonte de dados?