Tem pelo menos 20 anos que atuo no mercado de tecnologia. Não é de agora que muitos líderes me perguntam como ter mais resultados com sua base de dados.

Hoje, na Niteo Technologies, como CSO, a conversa já tem direcionamento e esse resultado tão desejado tem nome, além de ser um pilar estratégico da TI: Monetização de Dados.

Sempre acreditamos no poder dessa abordagem aqui na Niteo. Ajudar empresas a monetizar seus dados está no nosso DNA.

E não estamos sozinhos nessa visão.

Previsões da consultoria Mordor Intelligence revelam que o mercado de Data Monetization saltará de US$ 4,87 bilhões em 2024 para US$ 14,99 bilhões até 2029, um movimento crescente que reflete os benefícios dessa grande oportunidade de negócio.

Para ilustrar como surfar essa onda, bati um papo com Guilherme Fighera, Looker Sales Specialist na Google, sobre Looker Embedded e seu potencial de criação de valor através da Monetização de Dados.  

Os principais insights, compartilho agora com você.

Bora comigo!

Guilherme, para começarmos, você pode explicar o que é Looker Embedded e seus diferenciais para as empresas?

Claro, Jeff! Looker Embedded é uma plataforma que permite às organizações integrar análises e visualizações de dados em produtos e serviços digitais e em aplicativos internos.

Ele faz parte da família Looker, que inclui ferramentas como Looker Platform, Looker Studio e Looker Studio Pro, cada uma voltada para necessidades específicas.

Um dos diferenciais do Looker Embedded está no conceito de Embedded Analytics — na qual já tivemos a oportunidade de entregar alguns projetos juntos.  

Em termos práticos, ao desenvolver projetos de Data Monetization com essa ferramenta, as empresas podem:

• Comercializar produtos de dados com insights em tempo real, gerando uma monetização direta.
• Incorporar dashboards e relatórios nos sistemas internos da organização para monetização indireta, isto é, para otimizar processos e operações.

O Looker Embedded garante uma experiência fluida e altamente personalizada, com dados realmente relevantes para os usuários finais — sejam eles colaboradores, clientes ou parceiros.

Além disso, ao contrário de soluções de BI mais engessadas, o Looker Embedded se adapta facilmente às necessidades de cada empresa, oferecendo flexibilidade incomparável na entrega de análises.

Para você ter uma ideia, sempre digo que, no Google Cloud, nunca deixamos de implementar um projeto em Looker Embedded por conta do tamanho da empresa. Monetização de Dados pode ser feita de SMB às empresas Enterprise.

Se você ainda não ouviu falar sobre Data Monetization, este artigo pode elucidar o conceito para você: Monetização de Dados: o que significa e 5 estratégias eficazes.

Aproveitando o gancho da Monetização de Dados, por que hoje é tão importante que as empresas tenham análises incorporadas em seus produtos e aplicativos?

Diferente de como fazíamos no BI tradicional, hoje as decisões de negócios precisam de insights em tempo real e estarem disponíveis nas plataformas que os usuários já conhecem.

As análises incorporadas (Embedded Analytics) permitem que os dados estejam acessíveis em qualquer produto ou serviço, por meio de diversos dispositivos e plataformas como Android, iOS, Slack, Google Workspace, Teams, e-mails, entre outros.

Isso garante insights contínuos e facilita a adoção pelas equipes, além de:

• Entregar valor mais rápido: por disponibilizar insights no contexto de produtos e nas plataformas de uso diário, a análise passa a ser parte integral da operação e pode ainda acelerar decisões com recomendações baseadas em IA, GenAI e machine learning.
• Otimizar decisões em tempo real: como os dados estarão sempre atualizados, as empresas podem ajustar suas operações de maneira ágil.
• Ampliar o alcance dos dados: com análises incorporadas em produtos de dados ou aplicativos internos, as empresas garantem que mais pessoas tenham acesso a insights sem se dispersarem. Isso democratiza o acesso aos dados e facilita a tomada de decisões.

Ou seja, as análises incorporadas aproximam os insights de stakeholders para garantir uma atuação mais rápida e eficiente, criam valor imediato, com impacto direto no desempenho e nos resultados financeiros das empresas.

Gui, e quais são as principais vantagens do Looker Embedded para as empresas que desejam monetizar seus dados?

O Looker Embedded traz diversas vantagens competitivas.

O que muitos dos nossos clientes ressalta de melhor são as diferentes formas de integração de dashboards e relatórios em produtos de dados e aplicativos empresariais, que podem ser baseadas em whitelabel, iFrames ou APIs.

Essa flexibilidade facilita o embarque das análises em múltiplos cenários e garante que as soluções de dados sejam realmente relevantes para cada negócio.

Além disso, existem outras vantagens.

Reporting customizado

O Looker Embedded permite construir dashboards e relatórios totalmente adaptados à necessidade dos usuários finais, com visualizações específicas que agregam valor instantâneo.

Exploração de dados automatizada

Com o SQL gerado automaticamente pela interface do Looker, equipes de negócio podem explorar os dados de forma mais prática e sem a necessidade de conhecimento técnico avançado.

APIs e Data as a Service (DaaS)

O Looker Embedded fornece APIs robustas que facilitam a customização de fluxos de trabalho e integrações.

Com essas APIs, as empresas podem, por exemplo, personalizar modelos de Data as a Service (DaaS), oferecendo dados e análises como serviços para clientes ou parceiros.

Um exemplo claro de Monetização de Dados a partir do DaaS é o da Funcional Health Tech, que recentemente realizou um projeto em colaboração com a Niteo e o Google Cloud, para integrar GenAI em seu produto.

A história desse projeto você pode conferir aqui: Um caso de sucesso: como monetizar dados e inovar produtos com Looker e Gemini.

Agendamento e compartilhamento de relatórios

Outra vantagem do Looker Embedded é a capacidade de agendar dashboards e relatórios para facilitar o envio de insights periódicos ou acionáveis para diferentes stakeholders.

Essa funcionalidade automatiza a comunicação de insights e garante que todos recebam as informações necessárias no momento certo.

IA generativa incorporada e camada semântica

Incorporando o Gemini, o Looker Embedded vai além de relatórios tradicionais. Ele lê a camada semântica dos dados para oferecer uma análise aprofundada, onde os usuários podem fazer perguntas em linguagem natural e receber respostas que fazem sentido.

Isso simplifica muito a tomada de decisões e torna as análises mais acessíveis a todos.

Sumarização automática de dashboards

O Looker Embedded também possui uma funcionalidade de sumarização automática, que gera resumos prescritivos para cada visualização no painel.

E qual é o valor disso para o usuário? Facilitar a identificação de tendências e recomendar os próximos passos, sem a necessidade de análise manual detalhada.

Recursos de segurança

O Looker Embedded oferece controle granular sobre o acesso aos dados com Row Level Security, que define o que cada usuário pode visualizar.

Também controla quem pode fazer download de relatórios e permite o uso de URLs tokenizadas para acesso restrito a informações específicas.

E tem mais: quem deseja criar um DaaS, por exemplo, pode configurá-lo para que apenas usuários cadastrados e logados possam acessar os dashboards e relatórios, o que garante maior segurança das informações.

Após essas explicações, Gui, vamos explorar um exemplo prático. O que um cliente que deseja monetizar seus dados com Looker Embedded pode fazer?

Essa é minha parte favorita, Jeff! Vamos lá!

Imagine uma empresa de logística que lida com milhares de entregas diárias.

Antes, suas decisões se baseavam em dados desatualizados de relatórios de BI tradicionais. Ou seja, em uma visão do passado que não acompanhava a velocidade das operações diárias.

Quando um parceiro como a Niteo Technologies, por exemplo, desenvolve um projeto em Looker Embedded para esse cliente, a realidade muda.

Tanto o gerente de operações quanto os motoristas passam a acessar insights em real-time sobre as rotas de entrega, num aplicativo que já usam no dia a dia.

Eles contam também com recomendações baseadas em IA generativa para ajustar as rotas em tempo real e evitar congestionamentos, reduzir custos de combustível e melhorar os prazos de entrega.

Aqui temos então uma monetização indireta, com operações mais eficientes e competitivas.

Mas a história não acaba aí.

Com o framework de Monetização desenvolvido pela Niteo, você pode ainda criar para o cliente um projeto em Looker Embedded para monetização direta.

Por meio de um DaaS customizado, com planos de assinatura, parceiros da empresa de logística podem acessar insights sobre as entregas de seus produtos e usá-los para melhorar o relacionamento com seus clientes.

Portanto: a empresa gera novas receitas com seus dados, enquanto os parceiros usam os insights para identificar oportunidades de melhorias.

Show de bola, né?

Terminando a leitura deste artigo, recomendo que você volte aqui para entender: Monetização de Dados direta e indireta: como as abordagens podem gerar valor na sua empresa.

Próximo passo para monetizar seus dados com sucesso: conte com o apoio da Niteo Technologies!

É com esse exemplo tão didático que encerramos nosso bate-papo.

Gostaria de agradecer ao Guilherme Fighera pelos esclarecimentos, que certamente ilustraram como Looker Embedded pode maximizar o valor dos seus dados.

Para você que chegou até aqui, deixo minhas recomendações:

A implementação do Looker Embedded pode trazer desafios importantes, especialmente em escalabilidade, segurança e personalização.

Empresas que desejam monetizar seus dados de forma eficiente precisam se preparar para:

• integrar dados e sistemas com precisão;
• garantir acesso seguro aos dados;
• e criar experiências únicas para seus usuários finais.

Além disso, para alcançar os benefícios da monetização direta e indireta, é essencial ter uma estratégia clara sobre quais dados serão oferecidos e como serão convertidos em valor.

Por isso, contar com a ajuda de uma parceira estratégica é fundamental.

Na Niteo Technologies, como Google Cloud Partner, temos o conhecimento técnico e a experiência prática para guiar sua empresa em cada etapa dessa jornada.

Ajudamos você a superar as barreiras da inovação e garantimos que Looker Embedded não seja só mais um projeto, mas uma estratégia completa de Data Monetization, capaz de transformar dados em benefícios econômicos reais.

Se sua empresa deseja aproveitar essas oportunidades, não hesite em nos chamar.

Conheça nosso framework dedicado à Monetização de Dados e fale com nossos especialistas para descobrir como podemos impulsionar sua evolução digital: Niteo Data Monetization.

Obrigado por nos acompanhar e até logo!

Jefferson Tolentino

Chief Sales Officer na Niteo

The post Vá além dos insights: enriqueça produtos e serviços com análises incorporadas e IA generativa appeared first on Blog Niteo.

Nos últimos anos, tive o privilégio de ajudar líderes empresariais a transformar informações subutilizadas em novas oportunidades de receita.

Essa é uma tendência global, pois em muitas organizações os dados estão passando de ativos secundários, que apenas sustentam decisões, para ativos primários, que podem ser capitalizados e potencializar a criação de valor.

Mas saiba de uma coisa: monetizar dados não é apenas uma questão de vender informações brutas.

É uma prática que explora insights profundos com tecnologias de ponta, como IA generativa, e gera benefícios econômicos a partir de ativos já disponíveis, que nem sempre são aproveitados em todo seu potencial.

E tem mais: nem todas as formas de monetização de dados são iguais.

Existem abordagens diferentes, como a monetização de dados direta e a monetização de dados indireta, cada uma com suas próprias vantagens e seus desafios.

Neste artigo, exploro essas diferenças para você compreender como transformar seus dados em lucro.

Vem comigo!

Antes de tudo, entenda: monetizar dados NÃO é vender dados

Uma vez, um dos líderes com quem conversava me perguntou se monetização de dados se tratava daquela antiga e famosa venda de listas de contato.

Logo, percebi que essa é uma dúvida comum no meio corporativo, pois empresas de vários segmentos onde implementamos projetos de Dados e IA ainda associam Data Monetization à ideia de vender informações brutas.

Pois saiba que esse é um conceito limitado e muitas vezes equivocado. A verdadeira monetização de dados vai além disso.

Nosso papel na Niteo Technologies é mostrar que a estratégia envolve enriquecer, transformar e aplicar ativos de dados para gerar valor concreto e, conforme o MIT Sloan Management School, tangibilizar esse valor na forma de algum tipo de ganho financeiro.

Isso pode ocorrer por meio:

• do desenvolvimento de novos produtos ou serviços baseados em dados;
• da comercialização de dados e insights processados e refinados;
• ou pela capacidade da organização de compartilhar internamente dados e insights relevantes para otimizar operações.

Por exemplo, ao invés de vender dados confidenciais, como nomes, telefones e endereços, considerada uma prática ilícita e passível de penalizações, sua empresa pode:

• enriquecê-los com Inteligência Artificial;
• transformá-los em insights acionáveis;
• e aplicá-los em ferramentas como dashboards para disponibilizar informações de mercado para clientes ou parceiros.

Ilustração da diferença entre monetização de dados e venda de dados

Para ilustrar a diferença, dá uma olhada nesta imagem:

Deixe-me explicar. O diagrama demonstra o fluxo de dados desde as fontes iniciais até a entrega de valor para o usuário final.

Em Data Monetization, extraímos dados brutos de diversas fontes e passamos por uma etapa de preparação e limpeza, onde eles são transformados e organizados em data marts ­— que servem como bases de dados específicas para diferentes necessidades.

Ainda nesta etapa, podemos enriquecer esses dados aplicando algoritmos de inteligência artificial e machine learning para aprimorar seus insights.

Na sequência, os disponibilizamos em ferramentas, como DaaS (Data as a Service), IaaS (Insight as a Service) ou numa plataforma analítica como serviço, modelos que comumente trabalhamos nos projetos dos nossos clientes.

Assim, esses ativos podem gerar diferentes tipos de outputs: dados brutos, relatórios e insights acionáveis. Cada um desses outputs pode ser monetizado de maneiras distintas.

Se você ainda não se familiarizou com o conceito de Data Monetization, recomendo a leitura deste artigo: Monetização de dados: o que significa e 5 estratégias eficazes.

Monetização de dados direta e indireta: qual a diferença?

Agora que mostrei como a monetização de dados se diferencia da venda de dados, é comum surgirem algumas perguntas.

Uma das mais frequentes que venho respondendo é sobre a diferença entre a monetização de dados direta e a monetização de dados indireta.

Essas duas abordagens, embora possam ser complementares, têm características e aplicações distintas que impactam a estratégia de negócios da sua empresa.

Continua comigo para explorarmos essas diferenças a seguir.

Monetização de dados direta: como transformar dados em dinheiro

A monetização de dados direta ocorre quando uma empresa gera receita vendendo insights ou dados encriptados e enriquecidos diretamente para outras empresas.

Um exemplo de monetização direta é o da Funcional Health Tech, startup da área da saúde, que recentemente executou um projeto de IA generativa para Data Monetization em colaboração com a Niteo e o Google Cloud. A história completa você pode conferir no vídeo do início deste tópico.

Em resumo, a Funcional produz dashboards a partir de dados transacionais enriquecidos com IA de consultas, tratamentos, procedimentos, etc., e os disponibiliza num DaaS para empresas da indústria farmacêutica e corretoras de saúde, por exemplo.

Esses clientes pagam a Funcional para acessar esses dashboards e obter insights que os ajudam a descobrir medicamentos mais eficazes para determinadas enfermidades ou a personalizar planos de saúde.

Ou seja, enquanto gera receita adicional, a Funcional agrega fluxos de valor contínuos por todo seu ecossistema empresarial.

De acordo com um estudo global da Deloitte, 36% dos executivos já estão gerando receita com a monetização de dados ou a comercialização de softwares proprietários.

Outros 16% planejam adotar essa estratégia nos próximos anos, comprovando que o mercado de dados é uma oportunidade crescente.

Monetização de dados indireta: agregando valor sem venda direta

Na monetização indireta, os dados ou insights não são vendidos diretamente.

Em vez disso, eles são usados de maneira estratégica para agregar valor a produtos e serviços ou para aprimorar processos internos, de forma a obter maior lucratividade e menos despesas.

Um exemplo clássico é o Spotify. A plataforma analisa os hábitos de escuta dos usuários para oferecer recomendações personalizadas, criar playlists automáticas e fornecer relatórios sobre artistas populares.

Esses dados não são vendidos aos clientes, mas são essenciais para aumentar o engajamento, a fidelidade dos usuários e gerar valor ao longo do tempo.

Outro exemplo, mais próximo do nosso dia a dia, é o de supermercados que usam dados sobre o fluxo de clientes e os horários de pico.

Com essas informações, eles ajustam os horários de trabalho dos funcionários para garantir que haja pessoal suficiente para atender clientes nos momentos de maior movimento.

Essa é uma das maneiras de reduzir custos com horas extras e melhorar a eficiência operacional da empresa, por exemplo.

Além disso, na monetização indireta, é comum que os dados sejam compartilhados entre diferentes setores da própria empresa.

Colaboradores letrados em dados conseguem identificar informações subutilizadas em suas áreas e encontrar oportunidades de aplicá-las em outros departamentos.

É importante que eu também ressalte que, mesmo quando esses insights são compartilhados com clientes e parceiros, o foco é agregar valor ao relacionamento, sem necessariamente envolver uma transação financeira direta.

Quando optar por monetização de dados direta ou monetização de dados indireta? A Niteo Technologies pode ajudar!

Decidir entre monetização direta e indireta não é apenas uma questão de se sua empresa deve monetizar os dados, mas de quando e como fazer isso de maneira estratégica.

Costumo dizer que a chave está em entender quando seus dados terão valor para seu público-alvo, seja ele interno ou externo, e como você pode explorá-los de forma eficiente.

Se sua empresa possui dados exclusivos que podem atender a necessidades claras de mercado, a monetização direta pode ser a escolha certa.

Esse modelo permite que você gere receita imediata ao comercializar insights ou dados enriquecidos para clientes, parceiros e outros stakeholders.

Por outro lado, se o foco é melhorar produtos, serviços e processos, a monetização indireta pode oferecer retornos sólidos a longo prazo.

Esse modelo é ideal para empresas que desejam aumentar a retenção de clientes, melhorar a qualidade de vida e do trabalho dos colaboradores, para criar um diferencial competitivo sem transacionar os dados em si.

Em todos os casos, lembre-se: a Niteo Technologies está aqui para ajudar você a definir o melhor modelo, a melhor estratégia e as melhores tecnologias para sua empresa começar a monetizar seus dados.

Não perca a oportunidade de surfar essa onda!

Fale com nossos especialistas em Dados e IA e descubra como transformar suas informações corporativas em fontes valiosas de receita e insights!

Obrigado por ler e até a próxima!

Cesar Piskor

CTO & Innovation Leader na Niteo

The post Monetização de dados direta e indireta: como as abordagens podem gerar valor na sua empresa appeared first on Blog Niteo.

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.

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.

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.

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

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Já ouviu dizer que os dados são como o novo petróleo? De fato, é impossível negar como esse recurso se tornou valioso e altamente cobiçado.  

Não à toa, empresas em todo o mundo estão percebendo seu potencial econômico e buscando maneiras de transformá-los em lucro.   

Quando analisados e interpretados corretamente, os dados podem revelar insights importantes sobre comportamento do consumidor, tendências de mercado e eficiência operacional, por exemplo.

Mas aqui há um ponto de atenção: o verdadeiro valor só existe quando eles são adequadamente monetizados.  

O conceito de Monetização de Dados, ou Data Monetization, significa transformar dados brutos em valor tangível. Seja por meio da venda direta, do seu uso estratégico para aprimorar produtos e serviços, ou mesmo da criação de novos modelos de negócios.  

O objetivo, no fim das contas, é gerar receita, aumentar a eficiência operacional e melhorar a tomada de decisões.   

E é por isso que, neste artigo, exploro os diversos métodos de Monetização de Dados, além dos benefícios e dos desafios associados a eles.

Sem clichês. Com a monetização, seus dados são ativos valiosos!

Os dados se estabeleceram como um recurso inestimável para as empresas em todos os setores. Mais do que nunca, o sucesso empresarial está intrinsecamente ligado à capacidade de coletá-los, analisá-los e, crucialmente, monetizá-los de maneira eficaz.

Se você ainda não se familiarizou com o termo “Monetização de Dados”, lhe darei um exemplo.

Sabe o “Open Finance“? Então. Esse sistema financeiro aberto permite aos bancos compartilhar dados de clientes entre si – claro, com a devida permissão do titular da conta.

Assim, podem ter uma visão mais detalhada da vida financeira do cliente e todo mundo sai ganhando:

• Os bancos podem acessar dados como:
  • linhas de crédito disponíveis para clientes da concorrência;
  • comportamentos de pagamentos e recebimentos;
  • produtos e serviços contratados, entre outras informações.

Com isso, conseguem identificar oportunidades de inovar e de oferecer produtos mais atrativos para o público. E, quem sabe, captar clientes em potencial.

• Do lado dos clientes, eles ganham flexibilidade e facilidade em encontrar ofertas e benefícios hiperpersonalizados para definir com qual banco fechará negócio.

A Monetização de Dados é, portanto, uma via contundente para gerar valor monetário para empresas e para todos prestarem serviços melhores.

Um estudo global da Deloitte, realizado em 2023, mostrou que 36% dos executivos já estão gerando receita com o aproveitamento de seus dados ou com serviços centrados em tecnologia. Nos próximos anos, outros 16% planejam se aventurar na estratégia.   

Mas por que exatamente os dados têm ainda mais valor com a monetização?  

Separei alguns tópicos para exemplificar.

Tomada de decisão aprimorada

Os dados fornecem uma visão abrangente e detalhada do comportamento do cliente, de seus padrões de compra, das preferências e das tendências de mercado.  

O que você já sabe é que ao analisá-los, é possível tomar decisões mais estratégicas em prol do seu sucesso. Isso em todos os aspectos das operações: desde o desenvolvimento de produtos até o atendimento ao cliente e o marketing.  

No entanto, na Monetização de Dados você transforma como as decisões são tomadas porque a estratégia promove insights em tempo real, que refletem a realidade atual da sua empresa.

Isso contrasta diretamente com o BI tradicional, que, apesar de útil, geralmente analisa dados passados e pode não captar mudanças rápidas no mercado ou no comportamento dos clientes.

Com Data Monetization, sua empresa tem a oportunidade de interpretar dados ao vivo e responder de forma ágil às tendências emergentes para ajustar suas estratégias de forma proativa.

Hiperpersonalização e experiência do cliente

A personalização de experiências já se consolidou como um elemento crucial para a satisfação do cliente e a fidelidade à marca. No entanto, com a Monetização de Dados, avançamos para a hiperpersonalização.

Hiperpersonalização significa usar tecnologias avançadas, como modelos de inteligência artificial sofisticados e análises profundas de dados, para criar comunicações, produtos e serviços altamente específicos para cada cliente.

Enquanto a personalização tradicional foca em segmentações amplas, a Monetização de Dados vai além, pois permite uma abordagem granular e em tempo real para adaptar-se às necessidades de cada consumidor à medida que elas surgem.

A grande diferença está no poder dos dados enriquecidos pela monetização.

Em vez de apenas reunir informações e aplicar regras gerais, a Monetização de Dados transforma esses insights em ativos de valor, fornecendo às empresas a capacidade de entregar experiências verdadeiramente únicas, que se destacam por serem baseadas em dados dinâmicos e contextuais.

Isso resulta em uma experiência do cliente muito mais precisa e diferenciada, com impacto direto na lealdade e nos resultados.

Eficiência operacional  

A análise estratégica dos ativos de dados também pode revelar insights importantes sobre a eficiência operacional da sua empresa. E a Monetização de Dados leva essa prática a um novo patamar.

Enquanto as abordagens tradicionais de análise de dados se concentram em identificar padrões passados e realizar melhorias pontuais, a Monetização de Dados transforma esses insights em ativos contínuos de valor.

Isso significa que, ao invés de uma única otimização de processos, os dados monetizados geram um ciclo constante de melhorias, permitindo que sua empresa ajuste as operações em tempo real.

Essa abordagem é fundamental para identificar padrões de uso de recursos, otimizar cadeias de suprimentos e aprimorar processos internos de maneira dinâmica e contínua.

Além disso, a Monetização de Dados vai além da redução de custos: ela cria novas oportunidades de receita ao identificar áreas inexploradas de eficiência e gerar mais valor financeiro a partir dos próprios dados​. 

Identificação de novas oportunidades de receita 

Os dados também podem revelar novas oportunidades de receita que de outra forma passariam despercebidas.  

Ao identificar lacunas no mercado, necessidades não atendidas dos clientes ou tendências emergentes, você consegue desenvolver produtos e serviços inovadores.  

No entanto, muitas organizações ainda estão subutilizando ou até mesmo descartando informações valiosas sem perceber seu potencial completo.  

Isso pode ocorrer devido à falta de recursos para analisá-las, à desconscientização sobre seu valor, ou ainda simplesmente à incapacidade de acessar e integrar dados dispersos em diferentes sistemas e fontes.  

Com a Monetização de Dados, essa realidade muda. Através de tecnologias avançadas e modelos de análise contínua, a monetização transforma dados brutos em ativos de valor, pois permite à sua empresa identificar oportunidades inexploradas de forma proativa.

Em vez de apenas reagir a insights passados, o Data Monetization revela novos fluxos de receita, transformando dados subutilizados em crescimento tangível e inovação.​

Desafios na Monetização de Dados 

Embora a Monetização de Dados ofereça oportunidades significativas para as empresas, também apresenta uma série de desafios que podem dificultar sua implementação.   

Ainda segundo o relatório da Deloitte que mencionei antes, líderes tecnológicos veem oportunidades em dados e tecnologia, mas seus ambientes e capacidades são muitas vezes rudimentares.  

A seguir, compartilho alguns números relevantes da pesquisa:  

• apenas 52% afirmam que suas iniciativas de dados e insights estão alinhadas com as prioridades de negócios e têm resultados claramente definidos;  
• apenas 43% afirmam que sua estratégia de gestão de dados e seus processos de governança são coordenados e alinhados em toda a empresa;  
• apenas 54% concordam que a capacidade de dados e insights da sua empresa lhes permitirá gerar receitas ou oferecer vantagem competitiva.  

Esses números mostram uma dicotomia entre as vantagens percebidas e os obstáculos enfrentados pelas empresas.  

Enquanto a monetização oferece benefícios significativos, os desafios destacados sugerem que muitas organizações estão lutando para capitalizar plenamente tais oportunidades. 

Privacidade e conformidade

Uma das preocupações mais urgentes na Monetização de Dados é a privacidade e a conformidade com regulamentações. Vale destacar o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) na União Europeia e a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil. 

As empresas devem garantir que estão coletando, armazenando e compartilhando dados de maneira ética e legalmente correta. Isso pode exigir investimentos significativos em políticas de privacidade, tecnologias de segurança e conformidade regulatória.  

Sugiro também esta leitura para aprimorar seu conhecimento: Governança de dados: da definição aos desafios e às estratégias de negócio.

Qualidade dos dados 

A qualidade dos dados é fundamental para a eficácia da monetização. Dados imprecisos, incompletos ou desatualizados podem levar a análises falhas e a tomada de decisões equivocadas.  

Garantir a qualidade requer processos robustos de coleta, limpeza, validação dos dados e comunicação de insights, além do uso de ferramentas e tecnologias avançadas, como Machine Learning e Inteligência Artificial para identificar e corrigir problemas.  

Impulsione uma abordagem de Data Analytics acessível e :eficaz 8 cuidados essenciais para alcançar uma visualização de dados confiável.

Acesso e integração  

Muitas empresas enfrentam desafios ao acessar e integrar dados dispersos em diferentes sistemas e fontes.  

A falta de interoperabilidade entre plataformas e a incompatibilidade de formatos dificultam a criação de uma visão unificada das informações.  

Isso pode exigir investimentos em infraestrutura de TI moderna, integração de sistemas e interoperabilidade a fim de facilitar o acesso e a análise de dados em toda a organização.  

Segurança

A segurança é uma preocupação constante na era digital, especialmente com o aumento das ameaças cibernéticas e violações.  

As empresas que monetizam dados devem implementar medidas robustas de segurança cibernética para protegê-los contra acesso não autorizado, roubo ou comprometimento.  

Isso inclui criptografia, controle de acesso granular e monitoramento contínuo de ameaças.  

Cultura organizacional e capacitação

A monetização eficaz requer uma mudança cultural dentro da organização, onde os dados são vistos como um ativo estratégico e a inovação como pilar central das estratégias de negócio.

Por isso, os funcionários devem ser capacitados para compreendê-los e usá-los de maneira mais inteligente, para terem o que chamamos de Data Literacy, ou alfabetização em dados.

Sem essa habilidade, as organizações enfrentam dificuldades para extrair valor real de suas informações e identificar oportunidades de monetização.

Nesse ponto, há a exigência de treinamento e desenvolvimento de habilidades em análise, pensamento crítico e tomada de decisão com base em dados em todos os níveis da empresa.  

Capacitar colaboradores para se adaptar e dominar a era digital é uma necessidade: Escolha a melhor metodologia de aprendizagem: 10 motivos para contratar o treinamento corporativo.

5 estratégias eficazes de Monetização de Dados  

Para empresas que buscam extrair valor econômico significativo, é essencial desenvolver estratégias efetivas de monetização.  

Uma pesquisa do grupo de consultoria Gartner revelou que as empresas, em média, têm apenas 80% dos dados necessários para desenvolver novos produtos ou serviços.  

Isso mostra o desafio enfrentado pelas organizações: identificar e acessar os 20% restantes, que muitas vezes, estão dispersos em diferentes fontes ou são, ainda, subutilizados.  

A capacidade de extrair valor dessa parcela adicional dos dados pode fazer a diferença entre o sucesso e o fracasso das empresas nos mercados altamente competitivos de hoje. 

Aqui estão algumas abordagens e dicas para criar um modelo de negócios que alavanque seus dados.  

1. Identificação e avaliação de dados monetizáveis

Antes de iniciar qualquer iniciativa de monetização, é crucial identificar quais dados têm potencial para gerar valor econômico.  

Isso pode incluir informações de clientes, de transações, de comportamento do usuário, entre outros.  

Use técnicas de análise para avaliar o valor potencial de cada conjunto de dados, levando em consideração fatores como exclusividade, relevância para o mercado e demanda.  

2. Desenvolvimento de estratégias personalizadas

Trabalhe em estreita colaboração com sua equipe para desenvolver estratégias personalizadas que estejam alinhadas com os objetivos comerciais específicos da sua empresa.  

Considere diferentes modelos, como venda direta de dados anonimizados, criação de produtos baseados em insights, licenciamento e colaborações com outras empresas para explorar oportunidades de monetização conjunta. 

Descubra, neste artigo, qual é a melhor abordagem de Data Monetization para sua empresa: Monetização de Dados direta e indireta: entenda a diferença. 

3. Implementação de tecnologias inovadoras

Aplique análises avançadas e tecnologias de ponta, como Machine Learning e IA Generativa, para transformá-los em ofertas comerciais tangíveis.  

Essas tecnologias ajudam a identificar padrões, prever tendências e gerar insights que impulsionam melhorias na tomada de decisões e na criação de produtos e serviços inovadores.  

Leia também: Como Data & Analytics possuem papéis fundamentais para impulsionar a eficácia da IA generativa.

4. Integração de plataformas

Aposte em alianças estratégicas e plataformas integradas para simplificar a análise e o acesso aos dados.  

Ao integrar diferentes fontes em uma única plataforma, você democratiza o acesso à informação para todos os níveis de usuário na sua organização. Isso facilita a tomada de decisões informadas e ainda mais ágeis em todas as áreas da empresa.  

5. Conformidade com regulamentações e privacidade

Assegure-se de que todas as iniciativas de monetização estejam em conformidade com as normativas de privacidade e proteção de dados, como o GDPR e a LGPD.  

Isso inclui a implementação de políticas de privacidade robustas, medidas de segurança cibernética e processos de consentimento claros e transparentes.  

Aqui na Niteo Technologies, a governança é tratada como um pilar estratégico. Conheça nosso framework de serviços dedicados: Niteo Data Governance.

Casos de uso em Monetização de Dados  

Muitas vezes, a Monetização de Dados pode parecer algo distante da realidade das empresas. Assim como nem sempre ficam claras as oportunidades que existem em transformar informações em fontes valiosas de receita.  

A seguir, mostro exemplos reais de como a monetização ajuda a impulsionar a estratégia empresarial, gerando receita direta, melhorando a eficiência operacional e fomentando a inovação.  

Venda de insights para terceiros  

Imagine uma empresa de análise de mercado que agrega e anonimiza dados de usuários para vender insights a empresas interessadas em compreender melhor o comportamento do consumidor.  

É possível usar essas informações para fins de publicidade direcionada, desenvolvimento de produtos ou análise de mercado.   

Aqui na Niteo Technologies temos um papel importante nessa etapa. Por meio do framework Niteo Data Monetization, ajudamos a garantir a qualidade dos dados e assegurar que políticas de governança e privacidade sejam seguidas durante a comercialização de insights.  

Hiperpersonalização de ofertas  

Aqui, destaco as lojas de comércio eletrônico. Por meio de algoritmos de Machine Learning, é possível analisar o histórico de compras e as interações online dos clientes.  

Com base nesses insights, as empresas conseguem levar a personalização de ofertas e promoções ao próximo nível, aumentando a relevância para cada cliente e, consequentemente, maximizando as conversões.

Preços dinâmicos

Mais um exemplo são empresas varejistas que usam Inteligência Artificial para ajustar dinamicamente os preços dos produtos com base em variáveis como demanda, competição e estoque.  

Isso permite que a empresa otimize suas receitas, mantendo-se competitiva no mercado e potencializando suas margens de lucro.   

Com o Niteo Data Monetization, oferecemos suporte para alcançar análise de dados em tempo real e automatização da tomada de decisões, garantindo o ajuste de preços de forma mais assertiva e ágil.  

Identificação de novos mercados

Outra possibilidade relevante é usar a IA Generativa para simular dados de mercado e identificar padrões não evidentes.  

Isso permite que as empresas descubram nichos de mercado e oportunidades de negócios, que podem ser explorados para o desenvolvimento de novos produtos ou serviços.   

Com Niteo Data Monetization, fornecemos aos clientes as ferramentas necessárias para análise avançada de dados e geração de insights estratégicos, ajudando a identificar e capitalizar oportunidades.  

Sua empresa enfrenta dificuldades para implementar a IA? Sugiro a leitura deste artigo para entender como vencê-las: 5 desafios da Inteligência Artificial e como superá-los para inovar.

Otimização operacional  

Uma empresa de manufatura, por exemplo, pode usar Machine Learning para analisar dados operacionais e identificar ineficiências em sua cadeia de suprimentos. 

Isso possibilita que a organização otimize suas operações, reduzindo custos e aumentando a eficiência em áreas como logística e produção.   

Temos cases de sucesso que, com suporte para análise de dados em larga escala e sugestão de melhorias operacionais, conseguimos maximizar o valor desses ativos em todas as áreas do negócio.  

Desenvolvimento de produtos  

A Monetização de Dados também ajuda no desenvolvimento de produtos.  

Para isso, as empresas devem usar insights do cliente, obtidos na análise de dados juntamente com algoritmos de IA, para antecipar tendências e necessidades do mercado.  

Com base nisso, é possível direcionar o desenvolvimento de produtos ou serviços inovadores que atendem às demandas emergentes dos clientes.   

Por exemplo, ao analisar padrões de uso e feedback dos usuários de um aplicativo de transporte, a empresa consegue identificar a necessidade de um novo recurso de planejamento de rotas mais eficiente.   

Com nosso framework, ajudamos nossos clientes a analisar grandes volumes de dados para gerar insights acionáveis como esses.  

Esse recurso ajuda a desenvolver produtos, ou mesmo aprimorá-los, de forma que estejam alinhados com as necessidades e expectativas dos clientes e, assim, aumentar significativamente a vantagem competitiva no mercado. 

Monetização de Dados na prática: um caso real para se inspirar

A Funcional Health Tech é um exemplo claro de como Data Monetization gera valor para clientes e impulsiona a receita financeira das organizações.

Seu produto de dados fornece insights de alto valor para empresas da indústria farmacêutica, operadoras e corretoras de saúde, farmácias, dentre outras.

O que a Funcional faz é coletar, preparar e enriquecer dados transacionais para disponibilizá-los em dashboards intuitivos.

No entanto, a startup percebeu que seus clientes poderiam ir muito além. Seria possível permitir que eles explorassem esses insights de maneira ainda mais profunda e alinhada com suas reais necessidades.

Foi aí que decidiram integrar IA generativa ao seu produto de dados.

Para isso, contou com o apoio da equipe do Google Cloud, que nos indicou como parceiros estratégicos para executar a demanda.

A Niteo, então, em parceria com Google e Funcional, desenvolveu um MVP (Produto Mínimo Viável) com GenAI, que responderia às perguntas específicas dos clientes em linguagem natural.

Ela ainda os ajudaria a construir dashboards que fizessem sentido para suas análises.

Alexandre Vieira, Chief Medical Officer na Funcional, comentou com a gente no Niteo Tech Talks, como a IA generativa tem papel fundamental nesse aspecto:

Ao invés de procurar uma agulha no palheiro, a gente procura uma agulha num pires. Você vai continuar procurando agulha, mas é muito mais fácil, é muito mais econômico, é muito mais direto. E onde esses modelos (de linguagem) nos ajudam muito? Às vezes eu não estou procurando uma agulha. Estou procurando outras coisas.

Ficou com a curiosidade de saber mais sobre o desenvolvimento deste projeto e o resultado alcançado? Leia o case completo: Como monetizar dados, na prática, com Looker e IA generativa.

Transforme informações corporativas em fontes valiosas de receita e insights

Os dados até podem ser o “novo petróleo”, comparando seu potencial de impactar significativamente a economia. Ambos são recursos cobiçados que podem ser refinados e convertidos em produtos de alto valor. 

Mas, diferente de combustíveis fósseis, os dados são abundantes no meio corporativo e disponíveis em fontes infinitas.  

Essa abundância cria oportunidades ilimitadas para análise, inovação e criação de valor. 

É por isso que organizações que adotam uma abordagem estratégica para a Monetização de Dados estão em uma posição privilegiada no mercado. 

A implementação de frameworks como o Niteo Data Monetization desempenha um papel fundamental no processo.  

Nosso serviço fornece às empresas expertise, ferramentas e tecnologias necessárias para descobrir, desenvolver e alinhar seus ativos de dados com estratégias de negócios eficazes. 

Assim, você também pode colher os benefícios de uma evolução digital bem-sucedida, abrir novas fontes de receita e impulsionar o crescimento sustentável de sua organização a longo prazo.  

Entre em contato conosco para saber como podemos ajudar sua organização a transformar informações corporativas em fontes valiosas de receita e insights.  

Josmar Machado

Chief Executive Officer (CEO) na Niteo

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