A inteligência obtida por meio das novas tecnologias de big data influencia diretamente a tomada de decisões nas empresas, o que tem ajudado a remodelar processos e até a redefinir modelos de negócio. Para a Webmotors, ampliar e reestruturar totalmente a arquitetura de business intelligence foi crucial na nova estratégia do portal pioneiro e líder no mercado de classificado online de veículos.
Para isso, a Webmotors contou com as soluções da Amazon Web Services (AWS) e em dois meses a empresa inaugurou uma nova fase, ampliando o portfólio com novos produtos de informação. Segundo Pedro Leme Fleury, diretor de TI da Webmotors, o objetivo dessa iniciativa vem da necessidade de trazer melhorias em duas áreas da empresa: tomada de decisão interna e desenvolvimento de novos produtos.
“No final do ano passado, reestruturamos a organização para atuar como células multidisciplinares orientadas a dados para definir os projetos e avaliar resultados. Para tanto, é absolutamente necessário estruturar a informação a fim de facilitar o consumo (BI) e que simultaneamente possibilitem estudos ad hoc (big data)”, explica o diretor.
Ele acrescenta que a Webmotors está começando a disponibilizar a informação de forma rápida para as áreas de negócio. E do ponto de vista de produto, o objetivo é aumentar a proposta de valor para os clientes a partir de soluções com maior nível de inteligência. “De forma geral estamos migrando nossos produtos de simples transacionais para produtos com inteligência”, pontua.
Parceria
A expectativa de adoção de novas ferramentas foi o primeiro desafio da equipe de Fleury, o que fez com que o time trabalhasse de forma mais ágil no projeto. Além disso, eles não tinham todos os conceitos definidos no início do projeto e isso acabou gerando retrabalho. O último desafio é que a organização evoluía na mesma velocidade de implementação do sistema.
“Novos produtos foram desenvolvidos, a estrutura comercial foi alterada e novos indicadores foram estabelecidos. O projeto teve que lidar com a base de informação mudando constantemente. Nesse aspecto o modelo de trabalho ágil foi importante para responder a esses gargalos”, conta Fleury.
Do lado da AWS, não houve grandes barreiras de implementação, mas o maior desafio foi definir como a área de negócio e TI poderiam interagir de forma produtiva e usar os dados mais relevantes a favor do business da WebMotors. “Fizemos uma identificação inicial das fontes de dados buscando quais informações eram relevantes para a empresa, isso fez com que fosse necessário revisitar algumas vezes a forma de extração, processamento e modelagem dos dados”, acrescenta Eduardo Horai, responsável pelo time de arquitetura de soluções da AWS América Latina.
Desafios superados, a Webmotors já está colhendo frutos dessa iniciativa. As tomadas de decisões estão baseadas em fatos e números, o que aprimora a eficácia de criação de novos produtos. Além disso, a empresa está mais competitiva, pois a inteligência de negócio e produto, associada a agilidade de desenvolvimento, fortalecimento de marca e eficiência operacional são competências essenciais para os planos da empresa nos próximos anos.
“Adicionalmente, iremos desenvolver produtos de inteligência em que a nossa expectativa é gerar diferenciação de mercado, relacionamento com o cliente e relevância no mercado”, completa o diretor.
Maturidade
Na visão de Pedro Leme Fleury a inteligência analítica pode trazer muitos benefícios para o negócio, principalmente na Webmotors, que está atuando em duas frentes: gestão e produtos de inteligência. Na frente de gerenciamento, foi estruturada uma arquitetura de dados que possibilite que a tomada de decisão a respeito de produtos, preço e expansão geográfica seja feita com base em números. Nesse aspecto, é vital que a decisão a ser tomada seja feita de acordo com hipóteses bem estabelecidas e comportamento esperados de acordo com os dados apresentados.
Do ponto de vista de produtos de inteligência, a Webmotors está desenvolvendo tanto inteligência embarcada em alguns produtos transacionais, quanto produtos específicos de inteligência para otimização de negócio. “A expectativa do consumidor é sempre receber as melhores recomendações de acordo com o seu perfil e para o empresário ou executivo é otimizar processos e indicadores de negócio”, diz.
Para ele, o sucesso de trabalhar com big data e analytics está pautado em quatro dimensões complementares: arquitetura de aplicações, pessoas, processos e dados. “São aspectos que precisam ser estabelecidos de partida para que o projeto seja bem-sucedido e mantido ao longo do tempo”, conclui.
