Um caso de sucesso: como monetizar dados e inovar produtos com Looker e Gemini

A Funcional Health Tech tinha uma ideia. O Google Cloud, a tecnologia. E a Niteo Technologies, os especialistas que tornariam o projeto realidade. Acompanhe comigo essa história de sucesso e inspire-se a monetizar dados!

Por que uma empresa bem consolidada no mercado, com 25 anos de experiência em soluções para área de saúde, precisaria sair da sua zona de conforto e remodelar como oferece seus serviços?

Essa é a história que compartilho hoje com você: como a Funcional Health Tech, em parceria com Google e Niteo, encantou seu público com um produto de dados que integra IA generativa para potencializar o valor que oferece aos clientes.

A jornada da Funcional é um excelente exemplo de como é possível monetizar dados de maneira estratégica e inovadora, tendo as necessidades do cliente como foco da iniciativa.

Espero que a história inspire sua empresa a explorar as infinitas possibilidades que tecnologias emergentes, como GenAI, podem oferecer, e que ajude a elucidar a viabilidade de um projeto como esse.

Bora comigo entender como foi o processo?

Quem é a Funcional Health Tech?

A Funcional Health Tech é uma empresa com 25 anos de mercado, dedicada a oferecer produtos de dados inovadores para o setor de saúde.

Atendendo a diversas frentes, desde a indústria farmacêutica até as operadoras e corretoras de saúde, a Funcional sempre se destacou pelo uso estratégico dos dados para gerar insights acionáveis para seus clientes.

Segundo Alexandre Vieira, Chief Medical Officer na Funcional:

Sempre tivemos uma pegada que chamamos de ‘data-driven care’, na qual tentamos usar os dados da melhor forma possível para que, de fato, consigamos trazer sustentabilidade para o setor de saúde.

Ao longo dos anos, a empresa se consolidou com a monetização de dados direta.

O processo envolve transformar dados brutos em produtos de alto valor para os clientes, ao mesmo tempo que gera receita financeira na Funcional.

Como funciona a monetização de dados na Funcional?

Em sua estratégia de monetização, a Funcional coleta grandes volumes de dados transacionais do ecossistema de saúde, tais como:

• transações em farmácias;
• tratamentos realizados;
• medicamentos prescritos;
• e interações com planos de saúde.

Esses dados são então processados, enriquecidos e disponibilizados para seus clientes no modelo de “Data as a Service” (DaaS), onde são fornecidos sob demanda pela internet.

Ao invés de armazenar e gerenciar dados localmente, os clientes da Funcional podem acessar e usar esses dados transacionais sem a necessidade de ter uma infraestrutura própria.

Alê Vieira enfatizou durante o Niteo Tech Talks — nosso videocast integrado a este artigo — que o modelo de monetização direta nada tem a ver com a venda de dados, uma estratégia até malvista no mercado:

Somente vender o dado é completamente diferente de você encriptar, trabalhar e entender como esse dado gera valor de negócio. Quanto mais conseguimos trabalhar o dado, quanto mais enriquecermos esse dado com inteligência artificial, mais aumentamos sua valorização.

Se você precisa entender o que diferencia as abordagens de monetização, recomendo a leitura deste artigo: Monetização de dados direta e indireta: entenda a diferença.

18% do valor da monetização de dados vem da comercialização direta.

Seus ativos podem gerar valor imediato com Niteo Data Monetization, framework dedicado a ajudar sua empresa a desbloquear novas fontes de receita.

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Identificando a oportunidade: uma necessidade de inovação

Apesar de disponibilizar dados e insights de valor para empresas da área da saúde, a Funcional reconhecia um desafio para seus clientes usarem todo o potencial desses ativos.

Ainda que os dashboards disponibilizados em seu DaaS contassem histórias lógicas sobre os dados, a Funcional entendia que essas ferramentas por si só não responderiam a todas as perguntas dos clientes.

Especialmente, quando eles pilotavam o produto de dados sozinhos.

Com a crescente demanda por soluções mais inteligentes e customizadas, a empresa começou a pensar em como integrar a Inteligência Artificial Generativa (GenAI) em seus produtos de dados.

O objetivo era claro: tornar a experiência de seus clientes mais intuitiva e permitir que eles pudessem explorar os dados de forma mais autônoma e eficaz.

Foi nesse contexto que a Funcional decidiu levar a ideia adiante, mas sabia que precisaria de apoio especializado para transformar essa visão em realidade.

Assim, começaram as conversas com a equipe da Google, que rapidamente identificou a Niteo como uma parceira estratégica para a demanda, uma vez que somos pioneiros em monetização de dados, além de Google Cloud Partner.

A sinergia entre Funcional, Google e Niteo seria fundamental para ajudá-los a desenvolver um MVP (Produto Mínimo Viável) e viabilizar – ou não – o projeto de GenAI.

O início da jornada: a parceria com Google e Niteo

Quando a Google nos procurou, sabíamos que o desafio era desenvolver rapidamente uma funcionalidade que mostrasse o poder da IA generativa e seu valor real para os clientes.

Ah, e sem contar que nada poderia dar errado, pois a nova funcionalidade seria apresentada — ao vivo — para um cliente da indústria farmacêutica em um evento mega importante.

Os primeiros passos, então, foram entender as necessidades e expectativas da Funcional e definir as tecnologias ideais junto à Google.

Um grande diferencial desse projeto é que a Funcional já sabia o que queria.

Eles têm alto nível de maturidade em dados e tecnologias, o que acelerou muitas etapas do processo.

Conforme Rafael Moralles, Chief Services Officer na Niteo, destacou no Niteo Tech Talks:

 Nesse caso específico, nos envolvemos quando aquilo que o produto ia resolver já estava bem definido. E normalmente, na Niteo, costumamos nos envolver um pouco antes para participar do nascer do produto. Com nosso serviço Niteo Tech Discovery ajudamos o cliente que ainda não tem tanta maturidade em dados a definir onde quer chegar. Essa questão do Data Monetization, por exemplo, não é tão clara para muitas empresas quanto é para a Funcional.

Nossos aceleradores para monetização de dados

Na Niteo, estamos na vanguarda do Data Monetization, com mais de 19 anos de experiência em projetos que transformam dados em fontes valiosas de receita.

Por isso, ajudamos as empresas a não apenas entenderem o verdadeiro potencial de seus dados, como também a transformá-los em produtos de insights comercializáveis, eliminando a confusão comum com práticas maliciosas, como a venda de listas de contatos.

Nosso papel, portanto, é apoiar as organizações desde a identificação e clarificação de oportunidades de monetização até o suporte contínuo após a implementação da estratégia.

Na área da saúde, por exemplo, nosso acelerador para monetização de dados de saúde é desenhado sob medida para hospitais, laboratórios, farmácias, healthtechs, operadoras de planos de saúde, indústria farmacêutica, entre outras empresas do setor.

Nós combinamos o poder de tecnologias emergentes, como a Inteligência Artificial Generativa (GenAI), com uma governança de dados rigorosa.

Assim, garantimos que os dados coletados por essas empresas sejam tratados, refinados e, depois, organizados em produtos de dados que oferecem insights altamente relevantes para o mercado, como:

• eficácia de medicamentos por região, gênero e/ou faixa etária;
• frequência de tratamentos por região, gênero e/ou faixa etária;
• distribuição de doenças por região, gênero e/ou faixa etária;
• demanda por exames laboratoriais por região, gênero e/ou faixa etária.

Ao comercializar insights como esses, nossos clientes podem gerar novas fontes de receita, potencializar sua lucratividade, ajudar parceiros comerciais a aumentarem seu Market Share e explorar o máximo valor de seus dados para além da otimização de suas operações internas.

Dados subutilizados não geram valor, apenas custos.

Mude essa realidade com Niteo Data Monetization, framework que transforma seus dados em oportunidades de receita e valor econômico.

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A construção da nova funcionalidade com Looker e Gemini

Com os objetivos e as tecnologias bem definidos, começamos a trabalhar na arquitetura da nova funcionalidade de IA generativa.  

Entendíamos que, para a GenAI funcionar, seria essencial garantir que os dados da Funcional estivessem bem estruturados e organizados.

A maturidade em dados da Funcional foi, novamente, de extrema importância nesse aspecto, conforme ressaltou Moralles:

A tecnologia é um meio para atingir um fim. E o que trouxe tranquilidade nesse projeto foi percebermos, logo no começo, que os dados – a base de tudo o que faríamos – estavam disponíveis. Eles eram consistentes. Estavam disponíveis para trabalharmos e estruturarmos. Porque geralmente, quando um projeto de analytics falha, não é por conta da tecnologia. É por conta dos dados em si. Não existe maturidade, governança, conhecimento dos dados disponíveis. E aí você pode fazer o que quiser na ferramenta e o resultado será ruim. Se entra dado ruim, sai dado ruim. Não tem milagre que resolva isso.

Partindo para ação, solicitamos à Funcional uma base de dados mais ou menos tratada e, com BigQuery, a importamos para nossa própria base de dados. Tudo isso foi realizado dentro do Google Cloud.

Na Looker, plataforma de BI (Business Intelligence) do Google Cloud, usando algumas extensões, construímos as visualizações de dados que fariam sentido para o objetivo da Funcional e conectamos o Gemini para fazer análise de linguagem natural.

Guilherme Fighera, Looker Sales Specialist na Google, explicou as vantagens da plataforma Looker em projetos como esse:

Looker é uma ferramenta relativamente nova no mercado. Quando falamos de produtos de dados, de monetização de dados, Looker veio com o grande objetivo de ajudar as empresas que desenvolvem esses produtos. Empresas, muitas vezes, de software SaaS ou que fazem monetização de dados e enfrentam desafios muito diferentes do BI tradicional. E com isso, você precisa ter uma plataforma moderna e totalmente aberta, o suficiente para se conectar aos diversos e diferentes modelos (de IA).

O poder da camada semântica

Outra vantagem da plataforma Looker para esse projeto foram os recursos que nos permitiram modelar uma camada semântica robusta para integrar IA generativa ao produto de dados da Funcional.

Garantimos que termos médicos e técnicos fossem traduzidos corretamente em linguagem natural, para dar sentido às interações dos usuários.

A camada semântica, para quem não conhece, funciona como um “mapa” para os dados e possibilita trabalhar com a GenAI de modo a obter respostas contextualizadas.

Segundo Guilherme:

O que a camada semântica faz é uma abstração dos sources, do que a gente tem lá no SQL, e traz isso de maneira que o usuário de negócio possa interpretar ou entender de uma melhor forma. Quando plugamos uma GenAI, um Gemini, em cima, em que fazemos uma solicitação, um prompt de comando, a Looker olha para a camada semântica e entrega o resultado. E, na camada semântica, você tem os labels, as descrições, que ajustamos conforme necessário.

E como bem destacou Moralles:

Os dados sem a camada semântica são um pouco mais pobres porque você precisa de muito conhecimento técnico para abstrair a informação que está lá dentro. Você precisa saber fazer uma Query.

Alê Vieira nos contou sobre o poder da camada semântica, na prática:

Quando peço para o Gemini: ‘vai em tal tabela e me fale sobre o câncer de mama, qual tipo de radioterapia, de quimioterapia, se teve internação, se não teve, se isso afetou o tratamento, se não afetou…’, ou seja, quando colocamos essas perguntas de negócio, existe um ‘mediquês’ que precisa ser traduzido. Então, além de fazermos essa tradução para o SQL, a Looker encontrou uma camada semântica que conseguia entender a pergunta leiga, ou não-técnica, ou não em SQL, para trazer uma resposta que fizesse sentido.

Durante o desenvolvimento do projeto, foi muito importante mantermos um ciclo contínuo de feedback com a Funcional.

Assim, poderíamos ajustar os parâmetros da GenAI e aprimorar as consultas na plataforma Looker para melhor atender às necessidades dos potenciais usuários.

Após deixarmos toda a arquitetura da nova funcionalidade preparada, exportamos o projeto para a nuvem da Funcional, que, então, poderia apresentá-la no evento para seus convidados.

Desafios no caminho: tempo vs. preparação dos dados para a IA

Como todo projeto de inovação, este também teve seus desafios. Um deles foi o curto prazo para a entrega do MVP.

Tínhamos menos de duas semanas para deixar tudo pronto para o evento, o que exigiu um esforço conjunto intenso entre as equipes de Niteo, Google e Funcional.

No entanto, esse desafio foi superado com maestria, uma vez que todas as equipes estavam engajadíssimas com o projeto e garantiram uma comunicação extremamente eficaz.

Outro desafio importante do projeto foi a preparação dos dados.

Apesar de a Funcional já trabalhar com dados de forma estruturada, precisamos de um esforço extra para deixá-los prontos para a GenAI.

Em um MVP, este não é um desafio significativo, pois trabalhamos em um ambiente controlado.

Porém, a depender do tamanho da organização, do tempo estipulado para o projeto e de como os dados estão organizados, em uma semana e meia, como disse Guilherme “você não conectou nem o BigQuery.”.

Por isso, algo que sempre ressalto é a importância do letramento em dados, ou data literacy, o qual é um gap nas empresas.

E para além do letramento em dados, num projeto de IA as pessoas também precisam estar letradas em inteligência artificial.

Caso contrário, como desenvolver algo que a empresa ou parte dela não sabe como funciona?

O letramento em dados e IA é essencial para alinharmos expectativas e termos um real entendimento do negócio e de seu nível de maturidade em relação ao projeto.

Foi esse alto nível de entendimento que permitiu à nossa equipe técnica desenvolver, por exemplo, uma camada semântica que fizesse a GenAI responder perguntas específicas da área da saúde, sem precisarmos ser “paramédicos”, como brincou Alê.

A importância do engajamento dos times

Hoje, posso afirmar que o sucesso deste projeto foi possível graças ao engajamento total e à harmonia das equipes envolvidas.

Desde o início, tanto o time da Niteo quanto da Funcional e da Google estiveram completamente dedicados a fazer com que a nova funcionalidade de GenAI brilhasse os olhos dos clientes.

Rafael Moralles refletiu sobre a importância do engajamento:

A comunicação fluiu muito bem. Quando eu precisava, ligava e tirava dúvidas. Isso fez toda a diferença para que conseguíssemos vencer os desafios de prazo e entrega.

Alê Vieira complementou:

A gente sabia que Google tinha a tecnologia, que Niteo conseguiria fazer isso com a gente. Então, esse é o preço da inovação. É superlegal falar ‘eu sou uma empresa inovadora, vou fazer um spin-off de dados’. Mas o preço da inovação é algumas vezes acertar e outras errar. O fato é: você acerta quando tem uma equipe muito boa junto contigo. Quando escolhe as pessoas certas para fazer essa jornada. Porque quando dá ‘xabu’, as pessoas certas descobrem novos meios de fazer o mesmo.

A entrega: apresentação da nova funcionalidade e receptividade do público

Chegado o dia do evento, a nova função do produto de dados estava pronta para ser apresentada.

A GenAI pôde responder a perguntas complexas como:

• Compare a quantidade de quimioterapias realizadas por ano de 2019 a 2024;
• Qual o estado com maior quantidade de pacientes com câncer de mama?;
• Liste as principais comorbidades apresentadas pelas pacientes com câncer de mama.

Além disso, o público viu como é possível interagir com os dashboards de forma mais intuitiva e autônoma, explorando os dados sem precisar de suporte constante.

A reação dos participantes do evento foi extremamente positiva. Eles ficaram impressionados com a facilidade de uso da funcionalidade e com o valor dos insights gerados.

Alexandre compartilhou as reações:

No final, mais do que eu gostei, quem foi no evento gostou. Quando o evento está desagradável, as pessoas ficam mexendo no celular. Mas enquanto falávamos, todo mundo estava olhando. Nós convidamos um cliente para fazer a primeira fala e foi superlegal porque ele disse: ‘poxa, quando a gente comprou esse produto ainda não tinha essa funcionalidade. Quando ela estará disponível?’. Então gerou uma ansiedade no cliente, uma ansiedade boa.

Olhar apenas para o passado não é mais suficiente.

Com Niteo Data Monetization seus dados podem ser aceleradores de crescimento, gerando benefícios econômicos reais.

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Reflexões e aprendizados sobre a jornada do projeto

Olhando para trás, vejo este projeto como um marco para todos os envolvidos.

Para a Funcional, foi a prova de que a inovação e a tecnologia podem, de fato, transformar a área da saúde ao acelerar o tempo de diagnósticos, de desenvolvimento de novas drogas e garantir tratamentos cada vez mais eficazes e precoces.

Para a Niteo, foi mais uma oportunidade de mostrar nossa capacidade de entregar projetos de dados e IA inovadores com excelência, mesmo a curto prazo.

E um dos maiores aprendizados dessa experiência foi a importância da parceria estratégica.

Desde o início, ficou claro que o sucesso deste projeto dependia da colaboração entre Funcional, Google e Niteo.

Cada um trouxe sua expertise única para a mesa, e foi essa combinação que possibilitou entregar um produto de alta qualidade em tempo recorde.

Outro ponto importante foi a confirmação de que, para monetizar dados de forma eficaz, é fundamental garantir que eles estejam bem estruturados e organizados.

A camada semântica da Looker, combinada com a GenAI, que depende dessa estruturação, mostrou-se uma ferramenta poderosa para transformar dados brutos em insights valiosos, prontos para serem explorados e monetizados.

Expectativas futuras e conclusão

O sucesso do MVP abriu novas portas para a Funcional Health Tech.

Eles já estão trabalhando numa nova unidade de negócio, focada 100% em dados e monetização, e esse spin-off, como disse Alexandre, já tem muito a ver com isso.

Para outras empresas que estão pensando em como monetizar dados, meu conselho é: busque parcerias de peso que ajudem a transformar ideias em realidade.

A tecnologia está aí para ser usada, mas seu verdadeiro valor só será percebido quando houver clareza no propósito e nas metas a serem alcançadas.

Espero que este case de sucesso tenha inspirado você a pensar em novas estratégias para impulsionar o crescimento e a receita da sua empresa.

E se você se interessou em saber mais sobre como a Niteo pode ajudar sua organização a explorar o máximo poder dos dados e da inteligência artificial, entre em contato conosco. Estamos prontos para embarcar com você em sua jornada de inovação.

Obrigado por ler, e até a próxima!

Jefferson Tolentino

Chief Sales Officer na Niteo