Será que os “data lakes” transformarão os publishers em empresas orientadas por dados?

Nos últimos dois anos, as conferências e debates sobre publishers e publicidade têm sido dominados por discussões sobre a IA e a eliminação de cookies. Sem dúvida, são temas importantes que provocarão mudanças nas redações e na forma de financiamento dos meios de comunicação, mas há outro igualmente importante que recebe menos atenção: a estratégia de dados.

Os dados são uma valiosa fonte de negócio e, como tal, os publishers não param de procurá-los. O conceito de “data lake” espalhou-se rapidamente e tornou-se uma espécie de “pedra preciosa”: os publishers acreditam que resolverá todas as suas necessidades de dados, transformando as suas empresas em organizações “data-driven”. Mas isso nem sempre acontece, como explica a AdMonsters neste artigo.

Um data lake pode “encher-se de resíduos tóxicos e parecer-se mais a um aterro do que a um belo lago”, diz o meio citado, que alega que este conceito não passa de um “termo de marketing elegante para se referir a uma base de dados”. A chave, segundo a AdMonsters, para permitir que qualquer organização tome decisões baseadas em dados é tornar os dados acessíveis a toda a organização e às diferentes partes interessadas, incluindo aquelas que não têm formação em informática ou ciência de dados.

Por exemplo, é possível que a sua equipa de operações deseje conhecer a latência do carregamento de anúncios ou ver quantas impressões um bloco de anúncios gerou para um determinado público. Não deveriam precisar de saber SQL para conseguir isso.

3 passos para facilitar o acesso aos dados a toda a organização: Mas, como tornar os dados realmente acessíveis e compreensíveis para todas as pessoas relevantes que trabalham dentro da empresa editorial?

Disponibilizar um pipeline ETL: Um trabalhador comercial não deveria precisar de saber como a Magnite ou a Index Exchange definem os seus tipos de anúncios, por isso, as ferramentas utilizadas devem ter isso em conta e padronizar os dados, para que possam ser comparados entre diferentes departamentos.

Facilitar o acesso aos dados: É necessário permitir que os dados sejam consultados com ferramentas fáceis de usar. As pessoas têm pouco tempo, e se for complicado aceder aos dados, provavelmente não o farão.

Controlar a exactidão dos dados: Uma coisa que definitivamente não funcionará numa boa estratégia de dados são os dados inexatos ou desatualizados. Se os utilizadores não puderem confiar nos dados, não os utilizarão e recorrerão a folhas de cálculo manuais ou outras fontes menos eficazes.

Em suma, um data lake não converterá os publishers em empresas “data-driven”, mas armazenar todos os dados num só lugar é o primeiro passo para tomar decisões mais eficientes e baseadas em dados. Padronizar os dados, facilitar a sua consulta e apostar na sua exactidão (que sejam fiáveis e estejam atualizados) ajudará os publishers a percorrer o resto do caminho para que o termo “data-driven” seja uma forma real de fazer negócios e não um mero slogan.