Renata Mello Feltrin, diretora executiva Latam CI&T e LinkedIn Top Voice, é uma veterana no campo da tecnologia e inovação, com mais de duas décadas de experiência. Ela tem liderado estratégias de inovação e transformação digital em diversos setores, incluindo financeiro, varejo, bens de consumo, entretenimento, indústria e saúde.
A equipe da ST-One convidou a executiva para comentar sobre o papel da inteligência de dados na transformação digital das indústrias, os benefícios e desafios dessa implementação e como a renovação constante é essencial para o sucesso das corporações consolidadas.
Renata destaca a importância de organizar o pipeline de dados e desenvolver uma cultura de gestão data driven. Ela ressalta que “normalmente, indústrias geram muitos dados, mas não os usam de forma estruturada. Se você não organiza os dados em uma arquitetura analítica para que possa usá-los, você não tem a base para começar a tirar proveito de tecnologias de ciência de dados.” Para ela, “é fundamental que a liderança aprenda a olhar para o processo com uma intenção de melhoria contínua e a fazer as perguntas certas, em busca de gaps. Os dados serão grandes aliados para trazer respostas rápidas e precisas que levarão a decisões de evolução.”
Renata também aborda os principais benefícios da aplicação de tecnologias de ciência de dados nas operações diárias das indústrias. Segundo ela, “aquilo que você não vê, você não tem. E o que você não mede, captura, analisa, você não vê de verdade. E quando passa a ter isso e ver com mais precisão, consegue identificar os gaps de melhoria e possibilidades de ganhos e melhorar todo o processo.”
Confira a entrevista completa:
Como você vê o papel de ferramentas que tangem inteligência de dados na transformação digital das indústrias?
Renata Mello Feltrin: Fundamental. Sem dados claros e que trazem uma visão precisa sobre oportunidades de melhorias, não é possível fazer melhorias realmente expressivas de eficiência, que é o primeiro ganho de quem traz os dados para a prática da gestão orientada a eles. E depois, em um segundo momento, combinar esses dados a outros, muitas vezes externos, de forma a enriquecer visões e poder gerar análises mais inteligentes e preditivas, leva a resultados de crescimento reais.
Quais são os principais benefícios que as indústrias podem obter ao aplicar tecnologias de ciência de dados em suas operações diárias?
Renata Mello Feltrin: Primeiro, como disse, eficiência. Aquilo que você não vê, você não tem. E o que você não mede, captura, analisa, você não vê de verdade. E quando passa a ter isso e ver com mais precisão, consegue identificar os gaps de melhoria e possibilidades de ganhos e melhorar todo o processo. Depois, predições com base em modelos de inteligência podem antecipar decisões muito melhores e mais assertivas, como planejamento de produção, roteiros logísticos e modelos de armazenamento etc. Todo o processo e cadeia ganham com um modelo data driven, que vem da tecnologia de ciência de dados aplicada ao processo do dia a dia.
Poderia compartilhar um exemplo de como a inteligência de dados melhorou a eficiência operacional em um projeto no qual você trabalhou?
Renata Mello Feltrin: Claro. Já participei de projetos diversos na área. Um deles, de uma grande indústria de bens de consumo, levou ao desenvolvimento de um modelo preditivo de distribuição de mix de produtos, considerando históricos de produção e venda, enriquecidos por dados geográficos e de consumo. Isso gerou um uplift na venda de 8,5% no primeiro teste de análise preditiva. Esse é só um exemplo; há muita oportunidade em toda a cadeia de produção e distribuição para esse tipo de solução.
Quais são os principais desafios que as indústrias enfrentam ao implementar tecnologias que integram inteligência de dados em suas operações?
Renata Mello Feltrin: Primeiro, organizar o próprio pipeline de dados. Normalmente, indústrias geram muitos dados, mas não os usam de forma estruturada. Se você não organiza os dados em uma arquitetura analítica para que possa usá-los, você não tem a base para começar a tirar proveito de tecnologias de ciência de dados. O segundo ponto, e tão importante quanto o primeiro, é desenvolver uma cultura de gestão data driven. Especialmente a liderança precisa aprender a olhar para o processo com uma intenção de melhoria contínua e aprender a fazer as perguntas certas, em busca de gaps. Os dados vão ser grandes aliados para trazer as respostas rápidas e precisas que levarão a decisões de evolução.
Como tecnologias de inteligência de dados, como as IoT e Big Data, contribuem para o processo de tomada de decisões mais assertivas?
Renata Mello Feltrin: São muitos aspectos. Por exemplo, tem a questão da coleta de dados em tempo real. Com sensores e dispositivos IoT, é possível coletar dados em tempo real sobre operações, ambiente, saúde de máquinas e comportamento do consumidor. Isso permite uma visão contínua e atualizada das condições operacionais, o que, somado à coleta e armazenamento de grandes volumes de dados de diversas fontes, permite uma análise mais completa e precisa das informações disponíveis. Dados IoT são importantes também para detectar anomalias, prever falhas de equipamentos e otimizar a manutenção preventiva, reduzindo custos e melhorando a eficiência.
Sobre Big Data, é possível identificar padrões, tendências e correlações que seriam difíceis de detectar manualmente. Com isso, algoritmos de machine learning e inteligência artificial podem ser aplicados para prever eventos futuros e otimizar processos. Além disso, a análise de grandes volumes de dados ajuda a identificar riscos potenciais e desenvolver estratégias de mitigação proativas.
Inclusive, do ponto de vista de desenvolvimento de novos negócios, que é um tema ao qual me conecto muito e onde essas tecnologias são superimportantes: a combinação de dados gerados por dispositivos IoT e a análise avançada de Big Data pode revelar novas oportunidades de negócios, desenvolvimento de novos produtos e serviços inovadores que atendam às demandas emergentes do mercado.
Você acredita que alguns tipos de indústria conseguem tirar mais proveito do que outras da aplicação de tecnologias de inteligência de dados?
Renata Mello Feltrin: Acredito que todas podem, mas aquelas que têm operações mais escaladas e processos logísticos complexos são as que têm vantagens imediatas na adoção devido à quantidade e complexidade dos dados que geram e à necessidade de otimização e inovação contínua em suas operações. Entre elas estão: manufatura, saúde, serviços financeiros, logística, energia, telecomunicações e varejo.
Como a inteligência de dados pode ajudar as indústrias a se tornarem mais sustentáveis e ambientalmente amigáveis?
Renata Mello Feltrin: São muitas as formas, especialmente ligadas a evitar desperdícios. O monitoramento de consumo de energia em tempo real, por exemplo, pode trazer oportunidades de identificar anomalias e corrigir rapidamente. Uma melhor gestão de recursos naturais, como matérias-primas e água, também é possível. Existe ainda a possibilidade do uso de sensores de aferição de qualidade do ar e de emissões de gases poluentes, permitindo intervenções rápidas para minimizar impactos ambientais. Enfim, uma melhor gestão de resíduos, um melhor planejamento de produção e gestão de riscos regulatórios – a coleta precisa de dados necessários pode ajudar muito a cumprir regulamentações ambientais.
Quais habilidades você acredita que são essenciais para profissionais que desejam trabalhar com inteligência de dados na indústria?
Renata Mello Feltrin: Um conjunto de habilidades técnicas, mas também interpessoais. É importante entender como funcionam os sistemas de machine learning e inteligência artificial, para poder ajudar a pensar nos dados e correlações que podem trazer os resultados buscados pela indústria. Mas também pensamento crítico e resolução de problemas, desenvolver a habilidade de comunicar insights e resultados de análise de dados de maneira clara e concisa para stakeholders não técnicos, a habilidade de trabalhar em equipe, especialmente em times multidisciplinares, e a mais importante de todas: curiosidade e vontade de aprender continuamente. Adicionaria também conhecimentos específicos sobre a indústria em que atua, seja manufatura, saúde, energia etc.
Como você vê o futuro da inteligência de dados na indústria? Existem tendências emergentes que devemos estar atentos?
Renata Mello Feltrin: Falamos de bastante coisa aqui já, mas falando em futuro, sem dúvida os algoritmos de IA e ML estão se tornando mais sofisticados, permitindo análises mais precisas e preditivas. A evolução do aprendizado automático, que automatiza o processo de modelagem de dados, tornando-o acessível a profissionais com menos experiência técnica, vai também acelerar muito a adoção em escala dessas tecnologias na indústria.
Outro tema bem interessante é o Digital twins, ou gêmeos digitais, para aplicações de simulação e modelagem. Ou seja, réplicas virtuais de processos físicos que permitem simulações e modelagens detalhadas para otimizar desempenho e manutenção. A aplicação disso vai desde a manufatura até o gerenciamento de cidades inteligentes. Imagine o potencial disso para um futuro próximo?
– Entrevista realizada através da Assessoria de Imprensa ST-One: assessoria-imprensa@st-one.io
