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Data Design
descubra porque o Design Thinking é
essencial na adoção de novas tecnologias
Introdução
O Design está se tornando cada
vez mais orientado por dados.
Dados são a pedra angular dos
processos de desenvolvimento de
produtos e serviços. Eles podem
informar rapidamente as
prioridades de desenvolvimento
para melhorar a experiência e a
satisfação do usuário, além de
aumentar as taxas de adoção.
Para manter um alto nível de
competitividade no mercado,
as empresas precisam dominar
os dados e transformá-los em
informações capazes de embasar
decisões.
Nesse slideshare, apresentaremos
um panorama sobre os novos
comportamentos dos consumidores.
Nele, você verá ainda a importância
do uso estratégico da tecnologia e
como o Data Design pode ser
vantajoso para os seus negócios.
Boa leitura!
Era Digital: como se comportam
os novos consumidores
Há 10 anos, o mundo era impactado pelo surgimento
das redes sociais e pelo boom das Big Techs. Na
época, as jornadas de compra eram muito diferentes:
os consumidores não confiavam no e-commerce e
não havia serviços de comparação de preços.
A transição para o digital aconteceu rapidamente.
Se antes os consumidores dependiam de dados
genéricos e avaliações parciais de vendedores, hoje,
pela primeira vez, temos ferramentas para avaliar a
qualidade dos produtos antes da compra.
Ao contrário do que se costuma dizer, os
consumidores fazem melhores escolhas e agem de
forma mais racional atualmente. Ao ver um tutorial
no YouTube, por exemplo, os clientes podem avaliar
melhor os produtos pelo benefício que realmente
oferecem - e não como são descritos pelas marcas.
A cada dia surgem novas possibilidades em
termos de sistemas, aplicativos, máquinas e
dispositivos atrelados à tecnologias como Big
Data, Analytics, Internet das Coisas, Cloud
Computing e Inteligência Artificial. O “x da
questão” agora é como empregar essas
tecnologias e o mundo de possibilidades que
elas trazem de maneira estratégica.
Para resolver esse dilema, surge o conceito de
Design-led Strategy, uma estratégia orientada
ao design e pelo design, impulsionada e regida
pelo pensamento abdutivo.
Design-led Strategy: o futuro não é sobre
tecnologias emergentes, é sobre como usá-las!
O Design Thinking é uma
abordagem centrada no usuário,
com foco na solução de
problemas. Dedicamos o início
de um projeto para entender o
desafio a partir da visão das
necessidades do consumidor.
O pensamento de design
Toda empresa orientada ao
design testa ideias de negócios
antes de colocar um produto /
serviço / funcionalidade no
mercado. Elas experimentam
versões de menor fidelidade,
reduzindo riscos antes de investir
de dar escala à produção.
Teste de ideias
No processo de design,
focamos nas experiências de
pessoas reais. Por meio de
entrevistas, técnicas de
observação e sessões
generativas, desafiamos
nossas suposições para
descobrir oportunidades.
Experiência dos consumidores
Ser design-led significa entender o comportamento do usuário de forma empática, sempre com foco em resolver os problemas
e dificuldades que ele tem para criar soluções que atendam suas necessidades e curem as “dores” da experiência.
Confira algumas características dos Design Tinkers:
Design-led Strategy: o futuro não é sobre
tecnologias emergentes, é sobre como usá-las!
Data Science
+ Design Thinking:
a próxima geração de
produtos e serviços
Para lidar com novos comportamentos impulsionados
pelas tecnologias emergentes, especialistas têm
apontado para a união das estratégias de análise de
dados com o design. Da junção do Data Science com o
Design Thinking, surge o Data Design.
Nele, o principal trunfo é a criação de um modelo de
dados lógicos detalhado e pronto para análises
profundas, que podem ser úteis nas mais diversas
finalidades dentro de uma organização — do Marketing à
Logística, do Comercial à Controladoria, etc.
Importante: não confunda o Data Design com o termo
utilizado por profissionais de TI para descrever o
processo de projetar um banco de dados.
No próximo slide, entende melhor a diferença entre Data
Science, DT e Data Design!
Uma mistura multidisciplinar de
inferência de dados,
desenvolvimento de algoritmos
e tecnologia para resolver
problemas analiticamente
complexos. Os cientistas de
dados são responsáveis por
destrinchar e compreender a
informação contida nos dados.
Para isso, usam ferramentas
que auxiliam no processamento
e na modelagem dos dados.
Data Science
Baseia-se nos princípios,
abordagens e métodos
utilizados por designers na
solução de desafios de negócio,
estimulando o foco nos clientes
e a colaboração entre
stakeholders - além da geração,
materialização e teste de
soluções criativas.
Design Thinking
Quer saber mais sobre Data
Science e Design Thinking juntos?
Baixe nosso livro!
Saiba mais: baixe nosso
livro Design Thinking -
Inovação em Negócios
combina inteligência de dados e
abordagens user-centric para
resolver as necessidades mais
corriqueiras do mercado:
expansão da marca, aceleração do
time-to-market, cultura de
inovação, melhora na experiência
do usuário, entre outras.
Data Design
O Data Design ganha cada vez mais
adeptos entre as empresas mais
inovadoras do mundo. Segundo a
Gartner, Data Science e Design Thinking
encabeçam a lista das 10 habilidades
mais importantes que o mercado espera
de executivos do alto escalão.
Resultados que o Data Design
traz aos seus projetos
Confira a seguir os benefícios de estruturar essa
estratégia em sua empresa e utilizá-la em seus projetos!
Vencer os desafios
estratégicos de
maneira humanizada
O Data Design, quando bem
empregado, promove o
reenquadramento de desafios
da organização sob uma
perspectiva humanizada e
baseada em dados. Para isso,
são realizadas pesquisas de
mercado, estudos de
tendências ou cenários futuros
e benchmarking de
alternativas existentes.
Usar métodos e algoritmos
para gerar insights
Com o desafio
redimensionado, são
empregados métodos e
algoritmos para gerar
insights a partir de dados
e criar soluções melhor
embasadas, garantindo
que a inovação trará
resultados reais.
Prototipar e desenvolver
com base nos dados
O Data Design permite
“traduzir” a ideia em um
novo produto ou serviço,
fornecendo um valor
superior aos usuários.
A abordagem tangibiliza
soluções em novas ofertas
baseadas em dados.
Case de sucesso:
Gigante do mercado
Telecom torna TI mais
proativa e estratégica
com Design Data-Driven
Uma gigante do mercado Telecom, com
mais de 59 milhões de clientes ativos no
Brasil, precisava fazer um update em sua
estratégia de Tecnologia da Informação (TI).
Foi então que a MJV foi chamada.
Confira, a seguir, um resumo dos desafios
e dos resultados obtidos neste projeto.
Desafio 1
Além dos altos investimentos em infraestrutura, já
bastante característicos da cultura da companhia, era
preciso trazer mais agilidade e pavimentar o caminho
para uma atuação ainda mais estratégica e ágil.
Solução
O time de consultores da MJV criou uma célula de
inovação dentro do departamento de TI da empresa.
Nesse hub, passa a ser utilizado o Design Thinking
para entender necessidades e oportunidades de
outras áreas da empresa em busca de novas soluções
que também são implementadas pela equipe.
Resultados
Solução end to end - da pesquisa e identificação de
oportunidades, passando pela criação até a
implementação. Tudo isso a partir da gestão da TI.
Por exemplo, na área de Produto, após
identificação das dores da área e dos stakeholders,
criamos solução de pagamento pelo celular e
implementamos usando metodologia Ágil.
Desafio 2
Olhar para o exponencial volume de dados
produzidos e captados pela companhia para
identificar oportunidades de monetização —
novas unidades de receita.
Solução
Com o suporte do Design, o time da MJV em
conjunto com a equipe da empresa trabalhou
para conceituar, validar, prototipar e implementar
as ideias. Além de elaborar todo o plano de
lançamento dos novos serviços para o mercado.
Resultados
Foi criado um hub para gerar serviços a partir de
dados. Ali, neste Data Lab, foram geradas soluções
de inovação aberta: propostas de Api-fication. Outro
exemplo: foram feitas parcerias com o Serasa na
emissão de crédito e com operadoras de cartão de
crédito no combate à fraude.
Case de sucesso:
Gigante do mercado
Telecom torna TI mais
proativa e estratégica
com Design Data-Driven
Uma gigante do mercado Telecom, com
mais de 59 milhões de clientes ativos no
Brasil, precisava fazer um update em sua
estratégia de Tecnologia da Informação (TI).
Foi então que a MJV foi chamada.
Confira, a seguir, um resumo dos desafios
e dos resultados obtidos neste projeto.
Conclusão: Conheça o MJV
Design Driven Data Science
Você já parou para pensar na base de
informação que você usa para criar
soluções para seu negócio? Nós, sim.
Assim, nasceu a nasce a metodologia
MJV Design Driven Data Science:
uma combinação de Data + Design.
Nesse mundo conectado, você precisa
de uma estrutura que transforme seus
dados de negócio em ativos valiosos e
que garanta a segurança e a
privacidade dessas informações.
Design + Ciência de Dados
= uma combinação imbatível
Ao organizar, analisar e criar
padrões com dados gerados pelos
consumidores, é possível
trabalhar com uma base de dados
mais alinhada aos objetivos de
negócios. Assim fica mais fácil
propor soluções que fazem a
diferença pro consumidor e
pra saúde dos negócios.
www.mjvinnovation.com
Mauricio Vianna, CEO
mvianna@mjvinnovation.com
Ysmar Vianna, Chairman
yvianna@mjvinnovation.com
Atlanta  Houston  Rio de Janeiro  Sao Paulo  Alphaville  Curitiba  London  Paris  Lisbon  Rome

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Data design: descubra porque o design thinking é essencial na adoção de novas tecnologias

  • 1. Data Design descubra porque o Design Thinking é essencial na adoção de novas tecnologias
  • 2. Introdução O Design está se tornando cada vez mais orientado por dados. Dados são a pedra angular dos processos de desenvolvimento de produtos e serviços. Eles podem informar rapidamente as prioridades de desenvolvimento para melhorar a experiência e a satisfação do usuário, além de aumentar as taxas de adoção. Para manter um alto nível de competitividade no mercado, as empresas precisam dominar os dados e transformá-los em informações capazes de embasar decisões. Nesse slideshare, apresentaremos um panorama sobre os novos comportamentos dos consumidores. Nele, você verá ainda a importância do uso estratégico da tecnologia e como o Data Design pode ser vantajoso para os seus negócios. Boa leitura!
  • 3. Era Digital: como se comportam os novos consumidores Há 10 anos, o mundo era impactado pelo surgimento das redes sociais e pelo boom das Big Techs. Na época, as jornadas de compra eram muito diferentes: os consumidores não confiavam no e-commerce e não havia serviços de comparação de preços. A transição para o digital aconteceu rapidamente. Se antes os consumidores dependiam de dados genéricos e avaliações parciais de vendedores, hoje, pela primeira vez, temos ferramentas para avaliar a qualidade dos produtos antes da compra. Ao contrário do que se costuma dizer, os consumidores fazem melhores escolhas e agem de forma mais racional atualmente. Ao ver um tutorial no YouTube, por exemplo, os clientes podem avaliar melhor os produtos pelo benefício que realmente oferecem - e não como são descritos pelas marcas.
  • 4. A cada dia surgem novas possibilidades em termos de sistemas, aplicativos, máquinas e dispositivos atrelados à tecnologias como Big Data, Analytics, Internet das Coisas, Cloud Computing e Inteligência Artificial. O “x da questão” agora é como empregar essas tecnologias e o mundo de possibilidades que elas trazem de maneira estratégica. Para resolver esse dilema, surge o conceito de Design-led Strategy, uma estratégia orientada ao design e pelo design, impulsionada e regida pelo pensamento abdutivo. Design-led Strategy: o futuro não é sobre tecnologias emergentes, é sobre como usá-las!
  • 5. O Design Thinking é uma abordagem centrada no usuário, com foco na solução de problemas. Dedicamos o início de um projeto para entender o desafio a partir da visão das necessidades do consumidor. O pensamento de design Toda empresa orientada ao design testa ideias de negócios antes de colocar um produto / serviço / funcionalidade no mercado. Elas experimentam versões de menor fidelidade, reduzindo riscos antes de investir de dar escala à produção. Teste de ideias No processo de design, focamos nas experiências de pessoas reais. Por meio de entrevistas, técnicas de observação e sessões generativas, desafiamos nossas suposições para descobrir oportunidades. Experiência dos consumidores Ser design-led significa entender o comportamento do usuário de forma empática, sempre com foco em resolver os problemas e dificuldades que ele tem para criar soluções que atendam suas necessidades e curem as “dores” da experiência. Confira algumas características dos Design Tinkers: Design-led Strategy: o futuro não é sobre tecnologias emergentes, é sobre como usá-las!
  • 6. Data Science + Design Thinking: a próxima geração de produtos e serviços Para lidar com novos comportamentos impulsionados pelas tecnologias emergentes, especialistas têm apontado para a união das estratégias de análise de dados com o design. Da junção do Data Science com o Design Thinking, surge o Data Design. Nele, o principal trunfo é a criação de um modelo de dados lógicos detalhado e pronto para análises profundas, que podem ser úteis nas mais diversas finalidades dentro de uma organização — do Marketing à Logística, do Comercial à Controladoria, etc. Importante: não confunda o Data Design com o termo utilizado por profissionais de TI para descrever o processo de projetar um banco de dados. No próximo slide, entende melhor a diferença entre Data Science, DT e Data Design!
  • 7. Uma mistura multidisciplinar de inferência de dados, desenvolvimento de algoritmos e tecnologia para resolver problemas analiticamente complexos. Os cientistas de dados são responsáveis por destrinchar e compreender a informação contida nos dados. Para isso, usam ferramentas que auxiliam no processamento e na modelagem dos dados. Data Science Baseia-se nos princípios, abordagens e métodos utilizados por designers na solução de desafios de negócio, estimulando o foco nos clientes e a colaboração entre stakeholders - além da geração, materialização e teste de soluções criativas. Design Thinking Quer saber mais sobre Data Science e Design Thinking juntos? Baixe nosso livro! Saiba mais: baixe nosso livro Design Thinking - Inovação em Negócios combina inteligência de dados e abordagens user-centric para resolver as necessidades mais corriqueiras do mercado: expansão da marca, aceleração do time-to-market, cultura de inovação, melhora na experiência do usuário, entre outras. Data Design O Data Design ganha cada vez mais adeptos entre as empresas mais inovadoras do mundo. Segundo a Gartner, Data Science e Design Thinking encabeçam a lista das 10 habilidades mais importantes que o mercado espera de executivos do alto escalão.
  • 8. Resultados que o Data Design traz aos seus projetos Confira a seguir os benefícios de estruturar essa estratégia em sua empresa e utilizá-la em seus projetos! Vencer os desafios estratégicos de maneira humanizada O Data Design, quando bem empregado, promove o reenquadramento de desafios da organização sob uma perspectiva humanizada e baseada em dados. Para isso, são realizadas pesquisas de mercado, estudos de tendências ou cenários futuros e benchmarking de alternativas existentes. Usar métodos e algoritmos para gerar insights Com o desafio redimensionado, são empregados métodos e algoritmos para gerar insights a partir de dados e criar soluções melhor embasadas, garantindo que a inovação trará resultados reais. Prototipar e desenvolver com base nos dados O Data Design permite “traduzir” a ideia em um novo produto ou serviço, fornecendo um valor superior aos usuários. A abordagem tangibiliza soluções em novas ofertas baseadas em dados.
  • 9. Case de sucesso: Gigante do mercado Telecom torna TI mais proativa e estratégica com Design Data-Driven Uma gigante do mercado Telecom, com mais de 59 milhões de clientes ativos no Brasil, precisava fazer um update em sua estratégia de Tecnologia da Informação (TI). Foi então que a MJV foi chamada. Confira, a seguir, um resumo dos desafios e dos resultados obtidos neste projeto. Desafio 1 Além dos altos investimentos em infraestrutura, já bastante característicos da cultura da companhia, era preciso trazer mais agilidade e pavimentar o caminho para uma atuação ainda mais estratégica e ágil. Solução O time de consultores da MJV criou uma célula de inovação dentro do departamento de TI da empresa. Nesse hub, passa a ser utilizado o Design Thinking para entender necessidades e oportunidades de outras áreas da empresa em busca de novas soluções que também são implementadas pela equipe. Resultados Solução end to end - da pesquisa e identificação de oportunidades, passando pela criação até a implementação. Tudo isso a partir da gestão da TI. Por exemplo, na área de Produto, após identificação das dores da área e dos stakeholders, criamos solução de pagamento pelo celular e implementamos usando metodologia Ágil.
  • 10. Desafio 2 Olhar para o exponencial volume de dados produzidos e captados pela companhia para identificar oportunidades de monetização — novas unidades de receita. Solução Com o suporte do Design, o time da MJV em conjunto com a equipe da empresa trabalhou para conceituar, validar, prototipar e implementar as ideias. Além de elaborar todo o plano de lançamento dos novos serviços para o mercado. Resultados Foi criado um hub para gerar serviços a partir de dados. Ali, neste Data Lab, foram geradas soluções de inovação aberta: propostas de Api-fication. Outro exemplo: foram feitas parcerias com o Serasa na emissão de crédito e com operadoras de cartão de crédito no combate à fraude. Case de sucesso: Gigante do mercado Telecom torna TI mais proativa e estratégica com Design Data-Driven Uma gigante do mercado Telecom, com mais de 59 milhões de clientes ativos no Brasil, precisava fazer um update em sua estratégia de Tecnologia da Informação (TI). Foi então que a MJV foi chamada. Confira, a seguir, um resumo dos desafios e dos resultados obtidos neste projeto.
  • 11. Conclusão: Conheça o MJV Design Driven Data Science Você já parou para pensar na base de informação que você usa para criar soluções para seu negócio? Nós, sim. Assim, nasceu a nasce a metodologia MJV Design Driven Data Science: uma combinação de Data + Design. Nesse mundo conectado, você precisa de uma estrutura que transforme seus dados de negócio em ativos valiosos e que garanta a segurança e a privacidade dessas informações. Design + Ciência de Dados = uma combinação imbatível Ao organizar, analisar e criar padrões com dados gerados pelos consumidores, é possível trabalhar com uma base de dados mais alinhada aos objetivos de negócios. Assim fica mais fácil propor soluções que fazem a diferença pro consumidor e pra saúde dos negócios.
  • 12. www.mjvinnovation.com Mauricio Vianna, CEO mvianna@mjvinnovation.com Ysmar Vianna, Chairman yvianna@mjvinnovation.com Atlanta Houston Rio de Janeiro Sao Paulo Alphaville Curitiba London Paris Lisbon Rome