Do que se trata o cruzamento de dados, também chamado de ?mashup analytics?? Um exemplo pode ajudar, e vem do time de basquete Brooklyn Nets. Em maio, durante um campeonato, o time lançou um aplicativo com foco em saúde. Assim, os fãs dos Nets puderam assinar o app e alimentá-lo com dados vindos de outros apps de saúde, como FitBit e RunKeeper, e também do Twitter e FourSquare, de modo que os conteúdos postados poderiam render pontos a serem resgatados no merchandise do Nets. O prêmio máximo era participar de uma festa do time durante o campeonato.
O aplicativo teve grande alcance, sendo que mais de 1.600 aderiram em uma semana. Os assinantes interagiram com o time mais de 100 mil vezes em três semanas de promoção e acessaram seus conteúdos através de outros três aplicativos, em média.
O que foi responsável pelo cruzamento desses dados? Primeiro, o time não recolheu os dados nem mesmo iniciou uma campanha. O Nets tem a marca e a base de clientes, e trabalhou com a Van Wagner, empresa de marketing esportivo que, por sua vez, tinha entre seus clientes a farmacêutica francesa Sanofi, que dispunha de orçamento para investir em marketing. A Sanofi conhecia a AchieveMint, startup agregadora de social media e aplicativos de saúde e bem-estar, escolhida para fornecer tecnologia, analytics e infraestrutura de TI ao projeto.
Uma quantidade de 100 mil pontos de dados não parece apresentar nenhum problema para nenhum CIO. Mas não são dados comuns, e sim dados de aplicativos que não conversam entre si. Eles refletem o comportamento humano em tempo real e com localização geográfica e refletem algo difícil de se fazer: medir a mudança de comportamento das pessoas.
Mashups de IT como este são um ótimo exemplo para CIOS da indústria farmacêutica e de companhias relacionadas com bem-estar. Em mercados como o dos EUA, em que o modelo de health care está se transformando de ?pague pelo tratamento? para ?pague pelos resultados?, apps como o AchieveMint fazem dos dados fontes cruciais para os cuidados com a saúde. Segundo estimativas do iSuppli, cerca de 250 bilhões de aplicativos de heath care e fitness serão baixados até 2017, além dos 156 milhões existentes hoje. Separadamente, vendas de artigos de monitoração de esportes e atividades físicas, como os de frequência cardíaca ou pedômetros, alcançarão 56,2 milhões de unidades até 2017. Muitos desses aparelhos serão instalados em celulares e terão conexão com a internet. Certamente, os agregadores serão a nova forma de oferecer conteúdo, proporcionando dados sobre o comportamento de consumidores.
Para o VP da Van Wagner Sports, esses dados existem, mas o difícil é chegar até eles. Ele acredita que com o cruzamento de dados será mais fácil chegar até esses dados comportamentais, que vão mudar a forma como as companhias interagem com os consumidores.
Os CIOs precisam reconhecer que nenhuma companhia será capaz de criar sozinha dados tão poderosos: por isso a necessidade desse mix. Mesmo assim, ficam algumas dúvidas no ar, como: até que ponto uma empresa pode utilizar dados sobre saúde, alimentação e atividades físicas de um indivíduo? Como as companhias podem relacionar dados sobre comportamento com riscos à saúde? É melhor os CIOs criarem algoritmos e estruturas para fazer esses processamentos ou deixarem esse trabalho na mão de parceiros?
As respostas ainda não estão claras, afirma a CEO e co-fundador da AchieveMint, Mikki Nasch. Ela afirma que é preciso no mínimo seis meses para a criação de modelos analíticos para tratar esse tipo de dados e cruzá-los com dados existentes para se extrair algum tipo de informação útil. ?Até agora não sabemos quais são as correlações. Se vou a um restaurante natural e corro todos os dias, que tipo de pessoa eu sou??
Ainda há muitas outras perguntas, mas um CIO inteligente pode, desde já, ajudar a diagnosticar o que importa no meio disso tudo para sua empresa.