Dados: O Novo Petróleo — Como Refinarias Transformam Informação Bruta em Valor de Negócio

Para equipas enterprise, dados estão em todo lado — prontos para desbloquear insights que impulsionam objetivos de negócio. Falámos com dois dos principais especialistas IoT da Nokia, Marc Jadoul, Diretor de Desenvolvimento de Mercado IoT, e Denny Lee, Head of Analytics Strategy, sobre transformar dados no "petróleo" que impulsiona crescimento.

ReadWrite: A frase "dados são o novo petróleo" surgiu em conferências e discussões, mas o que significa realmente para negócios e seus clientes?

Marc Jadoul: Numa perspetiva de valor, pense nos dados como petróleo bruto. Assim como um barril de crude é refinado em jet fuel de alto valor, dados brutos devem passar por transformação similar para desbloquear todo o seu valor. Quanto mais refinados os dados, mais sofisticadas as aplicações que podem alimentar.

Imagine uma pirâmide: a base representa dados brutos de sensores. O nível seguinte envolve monitorização e descoberta — identificar anomalias ou tendências. Esta análise produz informação crítica que suporta tomada de decisão data-driven (DDDM). Se adicionar uma camada de aprendizagem através de analytics cognitivos, os dados não só informam decisões mas também preveem comportamento futuro. No ápice, dados totalmente refinados tornam-se conhecimento que permite decisões autónomas por máquinas e aplicações.

Nesta cadeia de valor, dados movem-se de input bruto a insight, depois a conhecimento, ultimamente automatizando processos. A analogia da refinação — em vez da metáfora do lubrificante — destaca como refinação aumentada amplifica valor.

Denny Lee: Quando a frase "novo petróleo" surgiu, lembrou-me os anos 70, quando controlo de petróleo significava controlo económico. Dados desempenham papel similar: dominá-los permite dirigir a sua indústria e mercado. Dados são frequentemente chamados moeda, mas são brutos. Insights e inteligência são o que negócios verdadeiramente precisam, e essa distinção importa.

RW: Ao consultar cliente sobre inovação data-driven, o que devem perguntar primeiro?

MJ: Comece por compreender o seu próprio negócio e desafios que enfrenta. Não persiga solução antes de conhecer o problema. Como Simon Sinek diz, comece com "porquê" em vez de "como" ou "o quê".

DL: Resultados de negócio importam, mas deve também considerar audiência dentro da organização. CEOs veem sandbox amplo, enquanto outros stakeholders focam domínios mais estreitos. Mapeie o seu contexto, depois trabalhe para trás para identificar dados que resolverão o seu problema específico. Esta abordagem alinha analytics com objetivos de negócio.

Colaboração cross-organizacional é crítica — insights valiosos emergem frequentemente apenas quando barreiras são quebradas.

RW: Quem é o campeão típico numa iniciativa de dados IoT-driven, e como alinhar objetivos pela enterprise?

DL: Em IoT, a organização divide-se em OT (operations technology) e IT. Campeão OT controla infraestrutura, enquanto campeão IT gere fluxo de informação. Por exemplo, foco em manutenção preditiva pode envolver apenas orçamento específico, enquanto gestor pode procurar impacto cross-funcional mais amplo.

MJ: Analistas de dados desempenham papel pivotal. Eles "refinam" dados, fazendo ponte entre input bruto e insight de negócio. O seu skillset combina matemática, estatística, algoritmos e conhecimento de domínio — essencial para traduzir dados em decisões acionáveis.

RW: É arriscado sobrecarregar cliente com demasiadas opções de dados, especialmente se carecem de talento in-house?

MJ: Depende da solução. Por exemplo, sensor de temperatura numa unidade de refrigeração só requer monitorizar anomalias; filtrar na fonte previne overload de dados. Recolha inteligente de dados e pré-processamento precoce são chave.

DL: Pense em inteligência de dados como stack, similar ao cérebro humano: camada mais baixa lida com decisões rápidas e autónomas; camadas superiores fornecem inteligência aumentada para supervisão humana. Numa fábrica IoT, camada inferior alimenta robótica, enquanto superiores oferecem insights estratégicos.

MJ: Edge computing é o equivalente moderno a um reverse CDN. Processando dados perto da sua fonte — seja para vídeo ou IoT — reduz latência e evita enviar volumes massivos para cloud. Espelha estratégia de caching que tornou streaming viável.

RW: Podem dar exemplos de processos data-driven que desbloqueiam poupanças de custo e caminhos de decisão claros?

MJ: A nossa solução de video-analytics é exemplo principal. Milhares de câmaras CCTV geram streams contínuos, mas apenas fração requer atenção humana. Analisando vídeo em tempo real, sistema sinaliza anomalias — trânsito em contramão, violações de segurança — permitindo resposta rápida com fração da mão de obra, poupando custos enquanto melhora segurança.

DL: Outros casos incluem manutenção preditiva, recomendações next-best action, análise automatizada de causa raiz, AI centrada no cliente e otimização operacional. Estas aplicações vão além de dados siloados, entregando valor enterprise-wide.

Este artigo é produzido em parceria com a Nokia e faz parte de uma série a explorar data analytics, segurança e plataformas IoT.