1 INOVAÇÃO: O BIG DATA COMO FONTE DE INFORMAÇÃO PARA A INOVAÇÃO NO SETOR DE TECNOLOGIA Roberto Silva Pesce Junior¹ Mirelle Beulke² 1 Resumo – O volume de dados gerados no mundo vem crescendo de forma exponencial devido à internet e à adoção crescente de dispositivos digitais como smartphones, sensores e câmeras. Para lidar com mercados cada vez mais competitivos, empresas que procuram inovar passam a utilizar estes dados para gerar informações relevantes, ágeis e atuais através do big data. O presente artigo objetiva entender a possível contribuição deste conceito como fonte de informação no processo de inovação no setor de tecnologia. Através de uma pesquisa qualitativa, exploratória e da aplicação de entrevistas em profundidade com oito profissionais das áreas de inovação e/ou tecnologia da informação, o artigo concluiu que, apesar de pouco difundido, o big data já é realidade e serve como uma poderosa fonte, que contribui de forma consistente em dois momentos do ciclo da inovação: geração de insights e experimentação. Palavras-chave: Inovação. Big data. Tecnologia. Competitividade. Inteligência analítica. Abstract – The volume of data generated in the world is growing exponentially due to the internet and the growing adoption of digital devices such as smartphones, sensors and cameras. To deal with increasingly competitive markets, companies that seek for innovation are using these data to generate relevant and agile information through big data concept. This article aims to understand the possible contribution of big data as an information source in innovation process, in technology sector. Through a qualitative and exploratory research applying in-depth interviews with eight professionals of innovation or information technology areas, the article concluded that although not widespread, big data concept is already a reality and serves as a powerful source which contributes consistently in two stages of the innovation cycle: insights generation and experimentation. Keywords: Innovation. Big data. Technology. Competitiveness. Analytical intelligence. 1 Administrador. Estudante do MBA em Gestão de Projetos do Instituto Brasileiro de Gestão de Negócios - IBGEN. Contato: [email protected]. ² Mestre em Administração. Professora do Instituto Brasileiro de Gestão de Negócios - IBGEN. Orientadora metodológica deste Trabalho de Conclusão de Curso. Contato: [email protected].
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INOVAÇÃO: O BIG DATA COMO FONTE DE INFORMAÇÃO PARA A
INOVAÇÃO NO SETOR DE TECNOLOGIA
Roberto Silva Pesce Junior¹
Mirelle Beulke²1
Resumo – O volume de dados gerados no mundo vem crescendo de forma exponencial
devido à internet e à adoção crescente de dispositivos digitais como smartphones, sensores e
câmeras. Para lidar com mercados cada vez mais competitivos, empresas que procuram inovar
passam a utilizar estes dados para gerar informações relevantes, ágeis e atuais através do big
data. O presente artigo objetiva entender a possível contribuição deste conceito como fonte de
informação no processo de inovação no setor de tecnologia. Através de uma pesquisa
qualitativa, exploratória e da aplicação de entrevistas em profundidade com oito profissionais
das áreas de inovação e/ou tecnologia da informação, o artigo concluiu que, apesar de pouco
difundido, o big data já é realidade e serve como uma poderosa fonte, que contribui de forma
consistente em dois momentos do ciclo da inovação: geração de insights e experimentação.
Palavras-chave: Inovação. Big data. Tecnologia. Competitividade. Inteligência analítica.
Abstract – The volume of data generated in the world is growing exponentially due to the
internet and the growing adoption of digital devices such as smartphones, sensors and
cameras. To deal with increasingly competitive markets, companies that seek for innovation
are using these data to generate relevant and agile information through big data concept.
This article aims to understand the possible contribution of big data as an information source
in innovation process, in technology sector. Through a qualitative and exploratory research
applying in-depth interviews with eight professionals of innovation or information technology
areas, the article concluded that although not widespread, big data concept is already a
reality and serves as a powerful source which contributes consistently in two stages of the
innovation cycle: insights generation and experimentation.
Keywords: Innovation. Big data. Technology. Competitiveness. Analytical intelligence.
1 Administrador. Estudante do MBA em Gestão de Projetos do Instituto Brasileiro de Gestão de Negócios - IBGEN. Contato: [email protected]. ² Mestre em Administração. Professora do Instituto Brasileiro de Gestão de Negócios - IBGEN. Orientadora metodológica deste Trabalho de Conclusão de Curso. Contato: [email protected].
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1. INTRODUÇÃO
O assunto inovação está em pauta no mercado mundial. Em 2013, nos Estados
Unidos, somados governo e iniciativa privada foram investidos mais de 450 bilhões de
Dólares, ou 2,8% do Produto Interno Bruto (PIB), em Pesquisa & desenvolvimento (P&D)
(BORBA, 2014). Além de investimentos, executivos também enxergam cada vez mais a
inovação como o motor do crescimento e da permanência de suas organizações em posições
de liderança, ao mesmo tempo em que líderes de empresas menores também enxergam nela o
meio para diferenciar-se e surpreender com soluções que criem vantagem competitiva
(BESSANT; TIDD, 2009). Isto ocorre pelo que Chesbrough (2012) chama de novo
paradigma da inovação.
Inovar pode ser tão simples quanto melhorar algo existente (inovação
incremental) ou criar algo totalmente novo (inovação radical), com valor percebido pelo
mercado. Para isto, são necessários informação e conhecimento (BURGELMAN;
CHRISTENSEN; WHEELWRIGHT, 2012). O novo paradigma refere-se à forma como o
mundo empresarial se posiciona em relação ao conhecimento necessário à inovação, que está
mudando drasticamente de uma abordagem fechada e individualista, onde somente as grandes
empresas, em uma estrutura vertical, tinham acesso a ele a partir de seus grandes centros de
P&D; Para os dias atuais, onde o mundo converge para uma abordagem aberta, com a
utilização cada vez maior de fontes alternativas de informação, que permitem que a empresa
inove utilizando-se de conhecimento disponível no mercado. As empresas que optam pela
inovação aberta, além de se tornarem mais ágeis e competitivas também tendem a lucrar mais
(CHESBROUGH, 2012), (BESSANT; TIDD, 2009).
Diante do novo fluxo do conhecimento, surge espaço para o aparecimento do big
data, megatendência que vem ganhando cada vez mais relevância no mercado através de um
novo conceito de inteligência analítica para grandes e complexas quantidades de dados
(NOVO; NEVES, 2013). O diferencial desta nova tecnologia, segundo Novo e Neves (2013),
é permitir a análise veloz de dados não estruturados, dispersos e disponíveis em quantidades,
geralmente, muito grandes, correlacionando-os a fim de encontrar informações preditivas
como tendências e padrões comportamentais que desencadeiam ações. Segundo Manyika (et
al, 2011), a informação obtida a partir de dados que, aparentemente, não se relacionavam,
auxilia na tomada de decisão e no entendimento da dinâmica do mercado, trazendo
inteligência para a inovação e permitindo uma análise mais profunda sobre o comportamento
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futuro a partir do rastro de dados implícitos, reais, deixados pelas pessoas no seu dia-a-dia.
Insights, projeções e informações valiosas para a inovação em termos de tendências, alocação
de recursos, priorização de tecnologias, dentre outras, são a principal vantagem da utilização
do big data, definido por Pettey e Casonato (2013, p. 4) como sendo “informações com alto
volume, velocidade e variedade que demandam formas eficientes e inovadoras de
processamento dos dados para obtenção de insights melhorados e tomadas mais precisas de
decisão”.
Frente ao contexto apresentado, o artigo busca responder “como o big data pode
servir de fonte de informação para a inovação no setor de tecnologia?”. Para tanto, deverá ser
satisfeito o seguinte objetivo geral: “Entender como o big data pode servir de fonte de informação para a inovação no setor de tecnologia”. A questão estará respondida também
quando os seguintes objetivos específicos forem atingidos: “Apresentar o conceito de
inovação; Mapear as fontes de informação para a inovação; Apresentar o conceito de big
data; Apresentar a aplicabilidade do big data por empresas de tecnologia por meio de um
levantamento qualitativo”.
A partir dos resultados apresentados, a pesquisa procura contribuir para o setor ao
apresentar um panorama atual da utilização do big data, com foco em empresas de tecnologia,
considerando sua aplicação prática no levantamento de informações para a inovação. A
pesquisa tem caráter qualitativo e exploratório, com a aplicação de entrevistas em
profundidade com profissionais da área e a utilização da análise de conteúdo como ferramenta
de interpretação dos resultados. Na seção 2 é apresentado o referencial teórico, descrevendo, a
partir da visão de autores, o que é inovação, o momento atual sob a ótica da inovação aberta,
as fontes de informação para a inovação e o conceito de big data. A seção 3 refere-se ao
procedimento metodológico adotado, descrevendo o tipo e a vertente de pesquisa,
apresentando informações sobre os entrevistados e o método adotado para a análise dos dados
obtidos. A seção 4 apresenta a análise e a interpretação dos resultados levantados e responde a
pergunta de pesquisa. Por fim, a seção 5 apresenta a conclusão do artigo com as considerações
finais.
2. REFERENCIAL TEÓRICO
Esta seção apresenta o conceito de inovação, o momento da inovação aberta, as
fontes de informação para a inovação e o conceito de big data.
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2.1. INOVAÇÃO
O termo inovação vem do latim, innovare, e significa fazer alguma coisa nova. A
inovação se diferencia da invenção por estar vinculada a um ganho econômico, ou seja, mais
do que uma novidade, a inovação remete a uma novidade que gera receita e possui um
mercado disposto a pagar por ela, conforme observado na figura 1 (SCHERER;
CARLOMAGNO, 2009):
Figura 1: Matriz de inovação e melhoria. Fonte: Scherer e Carlomagno (2009, p.11).
Conforme apresentado na figura 1, a inovação pode ser representada em dois
eixos, onde o eixo Y representa o grau de novidade e o eixo X o resultado esperado em termos
financeiros e de impacto. Quanto maior for o resultado esperado, maior a probabilidade de se
tratar de uma inovação, independente do seu grau de novidade, que pode variar desde um
ajuste no que é feito atualmente, passando por algo inexistente no setor de atuação e acabando
em algo inexistente no mundo (SCHERER; CARLOMAGNO, 2009).
Burgelman, Christensen e Wheelwright (2012) acrescentam uma segunda
dimensão para o grau de inovação: inovação incremental x inovação radical. Segundo os
autores, a inovação incremental consiste em uma melhoria nos processos, produtos ou
serviços existentes, gerando grau moderado em termos de novidade e ao mesmo tempo
significativos ganhos em termos de resultados. A inovação radical, por sua vez, remete a algo
completamente novo, com grandes e relevantes transformações e ganhos muito
representativos no que diz respeito a resultados. Scherer e Carlomagno (2009, p.8) ainda
acrescentam que a “inovação deve ser um processo continuado e não episódico”, que deve ser
gerenciado através de métodos e ferramentas específicos, pois é caracterizada pelo
seguimento de uma estratégia previamente estruturada para gerar impacto e resultado através
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da valorização do novo, sendo, neste contexto, a continuidade, os métodos e as ferramentas
necessários para atingir o resultado e caracterizar a inovação.
Tidd, Bessant e Pavitt (2008) apresentam três formas pelas quais a inovação pode
se apresentar:
x Inovação em produto (A);
x Inovação em processo (B);
x Inovação em modelo de negócio (C).
Conforme sugerem os autores, a (A) inovação em produto se apresenta, por
exemplo, quando no lançamento de um novo produto pela empresa com alterações em
atributos como design, peso, embalagem, cores ou outros; a (B) inovação em processo existe
quando há mudanças na forma como determinado produto é fabricado. Neste caso, não existe,
necessariamente, impacto no produto final, mas geralmente está baseado em aumento de
produtividade ou redução de custos; a (C) inovação em modelo de negócio ocorre quando a
empresa se posiciona no mercado de forma diferente, vendendo seus produtos em um novo
segmento de mercado, por exemplo, ou propondo uma nova utilização. É quando uma
empresa cria um novo tipo de mercado, com uma nova forma de gerar valor e lucro. Neste
caso não há, necessariamente, alterações no produto ou na forma como ele é fabricado, a
diferença está na forma como ele é levado ao mercado. Cada um dos tipos apresentados pode
ocorrer em um eixo que varia desde a inovação incremental até a inovação radical (TIDD;
BESSANT; PAVITT, 2008), (INVENTTA, 2014).
Em termos históricos, ter acesso à informação necessária para inovar nem sempre
foi fácil, segundo Chesbrough (2012). No início do século XX o mundo conheceu o
paradigma da inovação fechada, onde as grandes empresas, com seus grandes centros de
pesquisa & desenvolvimento (P&D) monopolizavam o conhecimento que obtinham e
verticalizavam todo o processo de inovação, desde a pesquisa básica até o desenvolvimento e
distribuição. Isto ocorreu por que o conhecimento disponível neste momento da sociedade era
raro e de difícil acesso. Não existia onde buscar a informação, então empresas que pretendiam
liderar e inovar em seus mercados eram obrigadas a internalizar toda a cadeia e inovar de
dentro para fora. Após a II Guerra Mundial, quando o governo americano passou a investir
forte em ciência e tecnologia fomentando a pesquisa básica com foco em tecnologia aplicada
(antes desdenhada por grande parte dos cientistas, que preferiam a pesquisa sem nenhum tipo
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de influência e acreditavam que estavam se menosprezando seguindo qualquer necessidade de
mercado), as grandes empresas aproveitaram e criaram uma importante vantagem competitiva
em forma de barreira de entrada, com altos investimentos em P&D e muito sigilo. Durante
muito tempo, esta foi a forma como o mundo empresarial lidava com a estrutura da inovação.
Porém este contexto mudou a partir do surgimento de alguns fatores que facilitaram o acesso
ao conhecimento por parte de empresas menores e com menos poder de investimento, é o que
Cesbrough (2012) chama de novo paradigma da inovação, mudando da estrutura da inovação
fechada para a da inovação aberta.
2.1.1 MOMENTO DA INOVAÇÃO ABERTA
O conceito de inovação aberta, segundo Chesbrough (2012), advém da mudança
de paradigma em torno da inovação e da forma como ela é estruturada e administrada pelas
empresas e instituições. Começou-se a passar do conceito de inovação fechada para a
inovação aberta quando houve, segundo o autor, quatro eventos em particular:
x Crescente disponibilidade e mobilidade de mão-de-obra especializada (A);
x Surgimento do capital de risco (B);
x Opções externas para ideias que ficavam na prateleira dos grandes centros de
P&D (C);
x Fornecedores externos capacitados (D).
A partir deste momento, a disponibilidade de conhecimento passa a ser outra.
Com um número maior de profissionais disponíveis (A), os grandes cientistas, que por muitas
vezes permaneciam anos dentro do mesmo centro de pesquisa passaram a ter mais poder para
mudar de empresa e definir seus caminhos. Os concorrentes viam, neste modelo, a forma de
adquirir, pelo menos um pouco, do conhecimento das grandes empresas. Isto acabou inflando
custos e tornando o processo de inovar caro para grandes centros de P&D. O surgimento do
capital de risco (CR) (B) também contribuiu para a mobilidade dando dinheiro aos cientistas
que, por ventura, abandonassem suas empresas na busca do sonho de implementar e lucrar
com sua tecnologia. Nos centros de P&D era comum que cientistas passassem anos
desenvolvendo uma nova tecnologia que, por diversas razões, seria deixada posteriormente
arquivada nas prateleiras, nunca sendo comercializada pela sua empresa, o que acabava
frustrando muitos deles. As empresas pequenas e enxutas criadas por eles, denominadas
startups (C), possuíam modelos de negócios escaláveis e com amplo potencial de faturamento
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futuro, passando a ser uma opção real para todos que acreditavam no potencial de suas
tecnologias, entendendo ali uma oportunidade. Por fim, há ainda a possibilidade de inovar a
partir do conhecimento e na capacidade de desenvolvimento dos fornecedores (D), cada vez
mais capazes de pesquisar, investir e apresentar soluções de qualidade para as necessidades de
seus clientes.
O contexto aberto da inovação começa a ser compreendido neste momento. Se
antes para inovar era preciso investir pesado desde o início em pesquisa, neste momento
histórico passa a ser possível inovar a partir de ideias, tecnologia e conhecimento disponíveis
no mercado, contribuindo para a criação de diversas fontes de informação (BURGELMAN;
CHRISTENSEN; WHEELWRIGHT, 2012).
2.1.2. FONTES DE INFORMAÇÃO PARA A INOVAÇÃO
A informação é inerente à inovação. Não é possível inovar sem ter conhecimento
envolvido. Isto significa que, para inovar, qualquer pessoa ou instituição deve buscar
conhecimento estocado em diferentes locais (CHESBROUGH, 2012). Nos dias atuais existe
maior facilidade para encontrar o conhecimento disponível no mundo junto a bibliotecas,
laboratórios, centros de pesquisa, universidades, fornecedores, clientes, consultorias, startups
e instituições diversas, cabendo ao pesquisador buscar a melhor opção para o seu projeto
(TIDD, BESSANT, PAVITT, 2008). A internet vem crescendo como fonte de informação
neste momento do ciclo de inovação, pois através dela o pesquisador pode conectar-se a
profissionais, conceitos, artigos, relatórios, aproximando-se do conhecimento. Conectado a
isto, o rastro de dados deixado diariamente por milhões de usuários e dispositivos, o big data,
conceito central deste artigo, vem crescendo como ferramenta de inteligência de mercado e
fonte de insights para a gestão de empresas e, por consequência da inovação (ROSENTHAL,
MOREIRA, 1992), (LASTRES, ALBAGLI, 1999), (MANYIKA et al, 2011). O conceito de
big data está detalhado a partir do próximo tópico.
2.2. BIG DATA
O conceito de big data é relativamente novo, tendo sido criado em meados de
2005 (TARIFA, 2014). Segundo Novo e Neves (2013), big data é uma das dez tendências
tecnológicas com maior potencial para afetar a vida das pessoas e empresas, estando
diretamente relacionado à análise de dados para fornecer informações relevantes que
fortaleçam e respaldem a tomada de decisão. Segundo Barbieri (2011), o conceito está ligado
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à inteligência competitiva (business intelligence – BI) e permite aos gestores optarem pela
melhor alocação de seus recursos, seja em áreas comerciais ou ligadas à inovação. Segundo
Novo e Neves (2013), para entender o conceito e diferenciá-lo da inteligência analítica
tradicional, deve-se contextualizar os três “V”s do big data: volume, velocidade e variedade
de dados. Fischer (2014) acrescenta dois “V”s que, segundo ele, complementam o conceito:
veracidade e valor. Conforme Novo e Neves (2013, p.3), os “V”s não precisam ocorrer ao
mesmo tempo para caracterizar uma solução de big data, podendo-se caracterizar este tipo de
solução “abordando problemas de volume e velocidade de análise, ou velocidade e variedade
ou os (sic) fatores em conjunto”. Os fatores estão representados na figura 2 e descritos abaixo:
Figura 2: Os cinco “V”s do big data. Fonte: Adaptado de Gill, 2012.
Conforme demonstrado na figura 2, uma solução big data é caracterizada pelos
tomada-de-decisao-sua-empresa-esta-no-caminho-certo/), 2014. Acesso em: 10/11/2014, às
14:06.
GALLANT, John. How Real-Time Computing Will Change the Landscape. (http://www.computerworld.com/article/2511353/business-intelligence/tibco-ceo--how-real-
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GE IMPRESNSA BRASIL. Barômetro Global da Inovação 2014: executivos buscam mais
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GIL, Antônio Carlos. Métodos e técnicas de pesquisa social. Atlas, 1999.
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GILL, Asif. What does Big Data mean to a business organization? V5 Lens for
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HSM Management (Nº 87, Julho/Agosto 2011)
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PETTEY, Christy; MEULEN, Rob van der. Gartner Identifies Top Technology Trends
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ROESCH, Sylvia Maria Azevedo. Projetos de estágio e de pesquisa em administração. Ed.
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ZICKMUND, William G. Princípios de pesquisa de marketing. Ed. Pioneira Thompson
Learning, 2006.
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ANEXO 1 – ROTEIRO DE PESQUISA
Inovação: o big data como fonte de informação para a inovação no setor de tecnologia
Pesquisa realizada com o objetivo de entender como o big data pode servir de
fonte de informação para a inovação no setor de tecnologia. Com três tópicos a serem
discutidos: inovação, big data e aplicação do big data como fonte de informação; a pesquisa
tem tempo previsto de duração de até 60 minutos. As perguntas foram formuladas com foco
em entender a visão do entrevistado em relação ao big data como fonte para inovar, não
existindo respostas certas ou erradas. A entrevista será gravada para posterior transcrição e
análise.
Entrevistado:
Profissão/Formação/Área de atuação: Tempo de atuação na área: a) Até 05 anos b) 06 a 10 anos c) 11 a 15 anos
Sexo: a) Feminino b) Masculino
Faixa de idade: a) 20 a 29 anos b) 30 a 39 anos c) 40 a 49 anos
ASSUNTO INOVAÇÃO 1 - Contextualize inovação, no seu ponto de vista.
2 - Explique como a sua empresa entende e trabalha inovação (conceitos e ferramentas). 3 - Contextualize as fontes utilizadas para a inovação na sua empresa. ASSUNTO BIG DATA
4 - Explique o que você entende por big data. 5 - Discorra sobre como você vê a possível utilização do big data na sua empresa (de que forma).
ASSUNTO BIG DATA E INOVAÇÃO 6 – Considerando os conceitos de big data e de inovação, discorra sobre as vantagens e desvantagens do uso do big data como fonte para a inovação, no seu ponto de vista.