Digitalização do varejo exige novas formas de relacionamento com os clientes, baseadas em Big Data e em uma nova arquitetura de TI
Com a transformação digital dos negócios, aumenta a importância de contar com uma arquitetura de dados que permita capturar informações, processá-las, analisá-las e gerar insights relevantes sobre o comportamento dos consumidores. A aceleração exponencial da quantidade de dados armazenada e a necessidade de processar e analisar essas informações rapidamente faz com que seja preciso incorporar inovações, ao mesmo tempo em que os sistemas legados (e cada vez mais obsoletos) continuam a ser usados.
O problema é que é cada vez mais difícil conviver com o passado e o futuro. E, com a chegada da tecnologia de comunicação 5G e os avanços em Realidade Aumentada, Realidade Virtual e Internet das Coisas, a infraestrutura legada se torna rapidamente mais distante das novas oportunidades.
Isso significa que, quanto mais as empresas gastarem tempo, energia e dinheiro na tentativa de atualizar sistemas legados com até décadas de vida, mais difícil será fazer a migração para o Novo Varejo. Daqui em diante, o varejo precisa ser ágil, flexível, digitalizado e capaz de lidar com situações imprevistas. Exatamente aquilo que estruturas tecnológicas monolíticas, lentas e projetadas para atender necessidades específicas são incapazes de realizar.
Em outras palavras: atualize-se ou desapareça. Para se manter atualizado, o negócio precisa se basear em uma arquitetura de TI capaz de lidar com dados de inúmeras fontes (estruturadas e não-estruturadas) e formatos (textos, planilhas, imagens, bancos de dados etc), para serem usados pelas áreas de negócios quando, como e da maneira que elas precisem. Essa arquitetura vem sendo chamada de Data Lake.
Uma nova forma de estruturar os dados da empresa
O Data Lake é uma revolução na maneira de estruturar informações e, principalmente, de utilizá-las. Não é uma espécie de Data Warehouse 2.0, mas sim uma forma diferente de enxergar os dados. Se nos Data Warehouses tradicionais era muito difícil lidar com dados não-estruturados (cada vez mais importantes para o negócio atualmente) e era preciso armazenar as informações em um formato pré-definido, o Data Lake é muito mais flexível para lidar com as transformações do mercado.
Isso acontece porque o Data Lake possui três vantagens competitivas essenciais para os negócios da era digital:
1) Flexibilidade
Em um Data Lake, os dados são armazenados em seu formato original, em vez de pré-configurados para se encaixar nos sistemas legados da empresa. Isso traz duas grandes vantagens. Em primeiro lugar, nenhuma informação é perdida ao chegar à empresa. Além disso, se no futuro alguma informação tida como não relevante passar a ser importante, os dados brutos continuam disponíveis. Isso viabiliza a segunda grande vantagem competitiva.
2) Análise avançada
Com o acesso aos dados originais a qualquer momento, em vez da disponibilidade somente de versões “editadas” da informação, os cientistas de dados têm à disposição uma riqueza muito maior de dados com os quais trabalhar. Isso permite estabelecer programas muito mais robustos de análise de dados, extraindo mais conhecimento e acelerando o crescimento dos negócios.
3) Compartilhamento de dados
A personalização do relacionamento com os consumidores é uma face já conhecida do uso de dados. O crescimento da Inteligência Artificial no varejo abre novas oportunidades de entendimento do comportamento dos consumidores, de antecipação de tendências e de reorientação dos negócios. Com a expansão do uso dos Data Lakes para mais do que projetos-piloto, aumentará o uso self-service dos dados pelas áreas de negócios das empresas, o que impulsiona a geração de mais análises e entrega ainda mais valor para o varejo.
Para poderem usar todo o poder do Data Lake, porém, as empresas precisam mudar seu próprio mindset e abandonar antigos métodos de gestão.
A reinvenção ágil
O Data Lake é uma parte importante da transformação digital do varejo, mas é apenas parte da equação. Implementar essa arquitetura de TI exige mudar diversas outras estruturas e práticas que deram certo no passado, mas que certamente irão frear o desenvolvimento da empresa no futuro.
O uso de metodologias ágeis acelera a geração e a adoção de novas ideias em toda a empresa. Tradicionalmente, projetos como Data Lakes são estruturados lentamente, a partir de longas reuniões, discussões sobre escopo, padrões e etapas e a tentativa de criar o produto ideal de antemão, para depois desenvolver longamente esse produto perfeito. Esse modelo de desenvolvimento “em cascata” não funciona mais, pois tem um imenso potencial de se tornar obsoleto antes que o sistema esteja em operação.
Em uma metodologia ágil, pequenos grupos multifuncionais se organizam para criar soluções baseadas nas necessidades dos usuários. Miniprojetos em sequência vão criando uma estrutura cada vez mais robusta, mas que acompanha sempre as demandas do público e pode ser rapidamente alterada para atender outras necessidades. Para lidar com um futuro imprevisível, os projetos precisam ser formatados enquanto são desenvolvidos, e não de antemão.
No caso dos Data Lakes, essa abordagem ágil é muito importante, pois elimina as barreiras mais importantes ao desenvolvimento dessa arquitetura. A construção e a integração dos Data Lakes às estruturas legadas de dados é muito complicada quando se tenta fazer o desenvolvimento da forma tradicional, mas é viável quando se pensa a partir de um mindset ágil.
A criação de Data Lakes também precisa levar em conta as novas exigências da governança de dados. A aderência à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) é um excelente momento para rever toda a arquitetura de TI. Paralelamente à construção do Data Lake, esse é uma boa oportunidade para aderir à computação em nuvem e impulsionar o desenvolvimento de novas soluções de negócios, permitindo o uso de dados em tempo real e dando muito mais velocidade à tomada de decisões pelos gestores.
