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"Os times de dados precisam ser incorporados às outras áreas de negócio. Não é escalável ter um time só para necessidades ocasionais", conta, em conversa exclusiva com o Blog da Orange Business. Depois de ter ajudado a desenvolver uma área na Empiricus que gera receita a partir de uma visão estratégica dos dados, Barra revela que ainda há muito o que mudar na visão sobre o data driven – seja a empresa uma startup convencional, unicórnio ou uma organização consolidada. Em resumo, ainda há muito dinheiro em cima da mesa.
Início da vida profissional
Foi muito louco. Minha carreira foi super quantitativa. Me formei em computação, fui para engenharia, ganhei bolsa para aprender Machine Learning. Aí acompanhei um amigo em uma entrevista no Itaú. Na época não queria ir para a iniciativa privada, mas fiz a entrevista e passei. No banco, pensei em fazer algo que já fazia no mestrado. Passei cinco anos nesse ambiente aprendendo. [Barra atuou principalmente em análise de riscos usando Big Data]. Aí recebi a proposta de uma startup. E eu queria saber o que era preciso para ser um bom executivo e fundar minha própria empresa.
O mundo das startups
Passei dois anos na Koin fazendo Analytics. Foi o primeiro desafio: fazer dinheiro em um ambiente atípico com dados basicamente de usuários. Fiquei dois anos lá, e vi que precisava desenvolver melhor meu conhecimento sobre business. Via empresas como a McKinsey, por exemplo, que faziam ótimas apresentações baseadas em dados e as vendiam por milhões. Eu precisava fazer isso. Fui chamado por uma consultoria fundada por um pessoal da McKinsey na Bélgica [a Real Impact Analytics, hoje chamada Riaktr]. Foram quase dois anos apresentando estratégias para C-levels com base em analytics. Quando me chamaram para me mudar para a Bélgica, preferi ficar no Brasil. Então fui para a Empiricus com a missão de criar uma área de dados que gerasse receita. Foi sensacional. Foi ali que eu vi que conteúdo dá dinheiro. E notei que podemos chegar a outro nível de entendimento dos usuários.
O primeiro unicórnio
Em dezembro de 2016 recebi uma ligação do Peter [Fernandez], CEO da 99 na época. Ele queria criar o primeiro unicórnio brasileiro, e achava que boa parte da estratégia para isso passava por dados. E foi ótimo porque ele não queria um time de BI, mas um que fosse realmente de executivos. Foi muito interessante porque saí de uma área de relatórios para algo mais robusto, de um time de seis pessoas para um de 25. Fizemos análises de governo, de fraudes, segurança dos usuários, operação. Quando a 99 foi vendida, tirei meu “mini-sabático” para criar minha própria consultoria. Fiz uma pivotagem [mudança de direção] na carreira, para aprender. Eu não queria só ter um time de dados para dar suporte a uma organização, eu queria realmente decidir. É uma grande mudança, o time de dados é geralmente um time de suporte. Assim assumi a área de marketing da Rappi.
O empreendedor testa suas ideias
O que faço hoje é consultoria [na Digital Forest, fundada por ele em janeiro de 2018, e em outros parceiros, como o Instituto Cappra, de data science] e dou aula em algumas escolas . Atendo empresas que precisam de mais dados para entregar projetos. Precisam criar estratégias de growth baseadas em dados. Eu entro como consultor. Toco algumas frentes com eles, sempre com uma lente de dados, mas entrando no negócio. Acredito que os times de dados precisam ser incorporados às outras áreas de negócio. Precisam estar cada vez mais nos negócios, pois não é escalável ter um time só para necessidades ocasionais. Na real, o data driven precisa ser automatizado. Há certas falácias em torno do data driven, porque ser simplesmente “guiado por dados” indica que você abdica de coisas como estratégia de longo prazo. Um novo termo é o data informed, não totalmente guiado pelos dados. O dado é parte da decisão, boa parte, mas não a totalidade.
Fundamentos para startup
A maioria das startups só quer resolver problemas específicos. Quando falo com elas mostro que há outros produtos que não estão olhando, que são os produtos de dados. Os dados gerados na resolução do problema podem virar outros produtos. Nem toda startup olha para isso, depende muito da indústria e dos fundadores. Mas cresce o número das que olham, e quando começam não tem mais volta.
Unicórnios e suas singularidades
Nós usávamos muitos dados para embasar decisões e tomávamos as decisões. Isso é muito importante. Na 99 eu pensava na segmentação que ia usar e não precisava aprovar tudo com todo o mundo. Outra coisa importante é que as pessoas pensam dados fora da caixa. Há desdobramentos de dados brutos que dependem da arte de pensar. Por exemplo: na 99 tínhamos um problema: cancelamentos de pedidos de corrida muito rápidos. Fomos investigar e concluímos que quando você pede um carro e ele não se move no mapa, você cancela. Isso não significa que ele não se moveu. Pode ser um problema na rede do motorista, por exemplo. Então criamos uma mensagem falsa do motorista para o passageiro dizendo “vamos te buscar” e mandamos para alguns passageiros. O motorista não sabia, mas fizemos para medir o impacto. E o cancelamento caiu entre 10 e 15%, porque a mensagem cria um vínculo entre as pessoas. Avisamos então os motoristas estimulando o envio de mensagens. É uma aplicação direta de análises na operação.
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