A Red Hat é a principal fornecedora mundial de soluções de software open source empresarial, ajudando organizações, incluindo 90% das empresas da Fortune 500, a executar cargas de trabalho de missão crítica em nuvem híbrida, automação, Linux e AI. Mas mesmo em uma organização de marketing altamente orientada a dados, as equipes que tentavam responder a perguntas de desempenho e encontrar insights eram atrasadas por informações fragmentadas em painéis, documentos, planilhas e ferramentas internas. Para resolver isso, a Red Hat criou o Marketing Insights and Navigation Engine (MINE). Alimentado por uma base de nuvem híbrida aberta e integrando o Databricks para inteligência de dados, o MINE é uma plataforma avançada de marketing agêntica que oferece aos profissionais de marketing uma maneira conversacional de acessar respostas confiáveis, navegar por dados de desempenho e passar do insight à ação com mais rapidez.
Da busca fragmentada por dados ao marketing de precisão
A equipe de marketing da Red Hat precisava agir mais rápido, mas as informações em que os profissionais de marketing confiavam estavam distribuídas em muitos sistemas. O desempenho das campanhas ficava em painéis. As definições e orientações de processos ficavam na documentação. O pipeline, o engajamento de contas e o contexto de atribuição muitas vezes precisavam ser consolidados manualmente. O desafio não era apenas encontrar dados, mas encontrar inteligência de marketing confiável e contextualizada que as equipes pudessem interpretar de forma consistente e agir rapidamente.
"Antes do MINE, a tomada de decisões era lenta e fragmentada. Os profissionais de marketing precisavam navegar por vários painéis e ferramentas para encontrar o que precisavam e, depois, combinar manualmente o desempenho da campanha, o engajamento de contas e o impacto no pipeline entre os sistemas. Sem um local centralizado para esclarecer termos como pipeline originado pelo marketing, leads e lógica de atribuição de campanha, as equipes precisavam recorrer à documentação ou entrar em contato com outras pessoas para obter respostas. "—Rutanshu Desai, cientista de dados principal, Marketing Analytics, Red Hat
Para resolver isso, a equipe de ciência de dados da Red Hat trabalhou diretamente com as partes interessadas de marketing para identificar os fluxos de trabalho com maior atrito. Depois de realizar 20 grupos focais, a equipe identificou pontos de dor comuns relacionados à navegação em painéis, definições de métricas, análise de campanhas e perguntas frequentes.
"Evitamos deliberadamente a armadilha da 'AI pela AI'. Começamos com pontos de dor reais de nossas partes interessadas e construímos a solução em torno do atrito de encontrar informações precisas em locais isolados."—James Noe, gerente de ciência de dados, Marketing Analytics, Red Hat
Esses insights moldaram a criação do MINE, o Marketing Insights and Navigation Engine da Red Hat: uma plataforma interna baseada em GenAI que oferece aos profissionais de marketing uma maneira conversacional de encontrar respostas confiáveis, navegar por painéis, entender métricas e acessar os recursos certos sem a necessidade de conhecimento técnico profundo. Como o MINE foi construído com base nas necessidades reais dos usuários, ele se tornou mais do que um experimento de AI. Tornou-se uma ferramenta confiável projetada em torno de como os profissionais de marketing realmente trabalham.
Para impulsionar a adoção, o MINE também precisava parecer confiável, familiar e transparente desde o primeiro dia. A equipe de ciência de dados o integrou com SSO e VPN internos e hospedou o frontend no Red Hat OpenShift como a base de nuvem híbrida principal para implantar e dimensionar o frontend da plataforma. O Red Hat OpenShift forneceu a plataforma de aplicativos comprovada que as equipes da Red Hat já conheciam e confiavam, enquanto o Databricks foi integrado para fornecer tabelas de dados governadas e transparentes que mostravam aos profissionais de marketing exatamente de onde vinham as respostas.
“Superamos o ceticismo em relação à AI com transparência, demonstrando resultados repetíveis e governados. Com o Databricks, pudemos mostrar às partes interessadas de marketing exatamente de onde vinha uma resposta e por que ela era consistente. Não entregamos a eles uma caixa-preta; demos a eles um mecanismo em que podiam confiar.”—Preston MacDonald, engenheiro sênior de AI, Marketing Analytics, Red Hat
Para a organização de marketing da Red Hat, o valor ficou claro na tomada de decisões do dia a dia. O MINE oferece aos profissionais de marketing acesso em tempo real a tendências de pipeline, desempenho de segmentos, ofertas de melhor desempenho e engajamentos de menor desempenho, ajudando as equipes a identificar padrões e ajustar a estratégia mais rapidamente, em vez de esperar por revisões trimestrais ou depender de solicitações ad hoc.
“A beleza do MINE é que ele funciona em tempo real. Consigo ver rapidamente onde estamos com o pipeline, como está o desempenho dos segmentos, quais ofertas estão gerando resultados e onde precisamos mudar nossa estratégia de investimento.”—Leigh Day, vice-presidente sênior e Chief Marketing Officer, Red Hat
Construindo o MINE no Databricks: uma camada de inteligência agêntica confiável para profissionais de marketing
A Red Hat construiu o MINE usando o Databricks como parte de um ambiente de nuvem híbrida multicamadas, onde dados, documentos, modelos, ferramentas, avaliação e serviço de modelo (serving) pudessem se unir em um único ambiente pronto para produção. A arquitetura se alinhou aos princípios de open source da Red Hat, dando à equipe a flexibilidade de priorizar modelos licenciados sob Apache 2.0, usar modelos aprovados como o IBM Granite para embeddings e integrar outros modelos aprovados por meio de External Model Endpoints sem desacelerar o desenvolvimento.
“O Databricks forneceu o kit de ferramentas de inteligência de dados de que precisávamos para dar suporte à infraestrutura de dados subjacente e à base do MINE. Desde o Unity Catalog para versionamento de modelos, tabelas de dados e ferramentas UDF até dados não estruturados em Volumes, vector stores e tabelas online, tínhamos a base para construir, dar suporte e armazenar dados na arquitetura do MINE.”—Preston MacDonald, engenheiro sênior de AI, Marketing Analytics, Red Hat
O Unity Catalog serve como a camada de governança do MINE, ajudando a equipe a gerenciar os ativos estruturados e não estruturados que alimentam a plataforma. A Red Hat usa o Unity Catalog para tabelas de dados governadas, versionamento de modelos e UDFs que atuam como ferramentas agênticas para recuperação de dados estruturados. Isso deu à equipe uma maneira consistente de expor dados de marketing confiáveis ao MINE, apoiando um modelo em que os usuários acessam apenas informações autorizadas e rastreiam os resultados de volta a fontes confiáveis.
Para conhecimento de marketing não estruturado, a equipe usa Databricks Volumes e o Mosaic AI Vector Search para recuperar documentos relevantes, páginas da web internas e metadados de origem. Quando um profissional de marketing faz uma pergunta, o MINE recupera o contexto correto, gera uma resposta fundamentada e fornece links para documentos de origem ou painéis para validação.
“O Unity Catalog é uma base fundamental de confiança para o MINE. Ele fornece governança centralizada, verificando que, quando o MINE gera uma resposta, ele extrai dados apenas daquilo que o usuário específico está autorizado a ver. Além do controle de acesso, o Unity Catalog permite linhagem e versionamento, o que nos permite rastrear qualquer insight de volta à sua origem.”—Shraddha Sutar, cientista de dados, Marketing Analytics, Red Hat
O Databricks Genie ajuda os profissionais de marketing a explorar dados estruturados em linguagem natural, como encontrar IDs de campanha, programas, séries de eventos, ofertas e informações de contas. Para os profissionais de marketing, isso significa que eles podem começar com uma pergunta de negócios ampla, refiná-la com filtros, fazer perguntas de acompanhamento e receber resumos ou tabelas que podem usar no planejamento e nos relatórios.
Para dar suporte à implantação em produção e à melhoria contínua, a Red Hat usou o Mosaic AI Model Serving para endpoints escaláveis, junto com o MLflow, traces, tabelas de inferência e avaliação LLM-as-a-judge para monitorar o comportamento do agente e melhorar a qualidade das respostas ao longo do tempo. Com o Databricks lidando com os dados governados, o desenvolvimento de GenAI, o serviço de modelo e a camada de avaliação, a enxuta equipe de ciência de dados pôde se concentrar menos na infraestrutura e mais nos fluxos de trabalho, ferramentas e experiência do usuário voltados para o profissional de marketing. Essa base flexível permitiu que a equipe testasse novos recursos e melhorasse a qualidade das respostas sem precisar reconstruir a arquitetura a cada vez.
“O Databricks forneceu a governança unificada e a inteligência de dados de que precisávamos para transformar dados fragmentados em um sistema de AI confiável e escalável, levando a AI com sucesso de um experimento de laboratório para uma realidade pronta para produção em que nossos profissionais de marketing realmente confiam.”—Shraddha Sutar, cientista de dados, Marketing Analytics, Red Hat
Impacto nos negócios: decisões mais rápidas, mais autoatendimento e colaboração mais forte
O MINE trouxe ganhos de produtividade mensuráveis para a organização de marketing da Red Hat. Usando volumes reais de consultas, engajamento dos usuários e estudos de tempos e movimentos, a Red Hat calculou que o MINE melhora o time-to-insight em 70%, economizando cerca de 34.000 horas anuais ao reduzir o tempo que os profissionais de marketing gastam pesquisando em dashboards, documentos e sistemas internos. Aplicando uma taxa horária conservadora de um profissional de marketing júnior, a equipe estimou US$ 1,3 milhão em valor de produtividade anual. Como o MINE é usado por profissionais de marketing em vários níveis, incluindo líderes seniores que tomam decisões de alto risco, a equipe acredita que o valor comercial total seja provavelmente ainda maior.
“Um dos principais fatores para a melhoria de 70% foi oferecer aos usuários uma interface conversacional única e centralizada para acessar tanto insights de dados quanto documentos. Isso reduziu significativamente o tempo gasto alternando entre ferramentas, abas e múltiplos recursos, ajudando os usuários a encontrar as informações certas muito mais rápido.”—Rutanshu Desai, Cientista de Dados Principal, Marketing Analytics, Red Hat
Para a CMO da Red Hat, o impacto mais amplo é a agilidade organizacional. O MINE oferece às equipes acesso por autoatendimento a padrões de desempenho, ajudando-as a identificar continuamente o que está funcionando, detectar o baixo desempenho e ajustar campanhas, programas de nutrição ou decisões de investimento com mais rapidez. Isso reduziu as solicitações repetitivas para as operações de marketing e ciência de dados, ao mesmo tempo em que oferece às equipes globais uma visão compartilhada do desempenho.
“O MINE nivela o campo de jogo. Todos estão olhando para as mesmas informações, extraídas de fontes consistentes e atualizadas em tempo real.”—Leigh Day, Vice-Presidente Sênior e Chief Marketing Officer, Red Hat
De forma igualmente importante, o MINE fortaleceu a parceria entre o marketing e a ciência de dados. Usando feedback no aplicativo, fluxos de trabalho do Jira e revisões contínuas com as partes interessadas, a equipe de ciência de dados da Red Hat melhora continuamente o MINE com base nas necessidades reais dos profissionais de marketing. Essa colaboração ajudou a equipe a deixar de responder a solicitações de dados pontuais para criar uma camada compartilhada de inteligência de marketing que escala o conhecimento por toda a organização.
“Deixamos de ser uma equipe focada apenas em dados para passar a viver na mesma sala que nossos usuários. Não estamos apenas construindo para os profissionais de marketing; estamos construindo com eles.”—James Noe, Gerente de Ciência de Dados, Marketing Analytics, Red Hat
Além da produtividade, o MINE está fortalecendo a credibilidade do marketing dentro da empresa. Ao tornar a inteligência confiável acessível a todos os profissionais de marketing, a Red Hat está reforçando que o marketing moderno é mensurável, técnico e baseado em dados. À medida que o MINE se torna parte da tomada de decisões diária, as equipes de marketing podem agir com mais velocidade, precisão e confiança.
“O marketing é uma ciência. É formulado, técnico e se baseia em dados tanto quanto outras partes da empresa. O MINE está ajudando a provar isso.”—Leigh Day, Vice-Presidente Sênior e Chief Marketing Officer, Red Hat
O que vem a seguir para a Red Hat
Para expandir o sucesso atual do MINE, a Red Hat está conectando a plataforma por meio do Model Context Protocol (MCP) para que sua inteligência de marketing governada possa ser incorporada em outras ferramentas e fluxos de trabalho agênticos. Ao defender padrões abertos como o MCP, a Red Hat está projetando um modelo de como as empresas podem escalar agentes de AI interconectados em diferentes plataformas sem aprisionamento tecnológico (vendor lock-in). As integrações futuras podem incluir o Slack, hubs internos de marketing e interfaces de gerenciamento de campanhas, estendendo insights confiáveis para os locais onde os profissionais de marketing já trabalham.
À medida que o MINE se torna mais conectado à execução, a Red Hat vê novas oportunidades para medir o impacto nos negócios downstream, incluindo taxas de cliques, influência na receita e melhorias no desempenho das campanhas. Para a CMO Leigh Day, o objetivo não é a AI pela AI. É melhorar a experiência do cliente, tomar melhores decisões de investimento e ajudar a organização de marketing da Red Hat a operar com maior precisão.
“Queremos garantir que estamos sempre colocando nossos clientes em primeiro lugar: descobrindo o que eles precisam, entendendo seus desafios e atendendo-os da melhor maneira possível.”—Leigh Day, Vice-Presidente Sênior e Chief Marketing Officer, Red Hat
Reconhecimento da equipe por trás do MINE
O MINE foi criado pela equipe de ciência de dados e marketing analytics da Red Hat em estreita colaboração com as partes interessadas de marketing em toda a empresa.
Principais colaboradores: James Noe, Preston MacDonald, Rutanshu Desai, Shraddha Sutar, Greer Homer e Rylee Sweeney