Economia de dados, data driven, data intelligence, análise de dados… Muitos são os termos e tecnologias que mostram como os dados podem ser convertidos em um dos ativos mais importantes de qualquer empresa.
Porém, como extrair o valor destes dados? Quais etapas devem ser seguidas para transformar os dados gerados por uma empresa em informações úteis para o seu negócio?
Neste artigo, traremos 5 etapas para transformar dados em informações valiosas para sua organização.
ERPs, CRMs, estoques, ordens de serviço, folha de pagamento, relatórios de registro de funcionários, vendas, consultas de clientes… São muitos os dados gerados no dia a dia de qualquer negócio, por isso, o primeiro passo é coletá-los. A primeira fase dessa jornada em direção à informação consiste na entrada de dados, obtendo e compilando as informações, seja para uso imediato ou para serem armazenados e, posteriormente, analisados. Esta etapa inicial é uma das peças fundamentais na Arquitetura de Big Data.
Assim que as informações forem coletadas, é hora de organizar os dados. A quantidade de dados coletados é acompanhada por uma variedade proporcionalmente ampla em formatos: e-mails, ligações, chats, documentos, imagens, questionários... Os dados coletados devem agora ser limpos, preenchidos e validados. O objetivo desta etapa, a engenharia de dados, é conseguir uma identidade única para cada dado para ter uma visão 360º da informação que temos.
É hora de aplicar técnicas analíticas avançadas aos dados, por meio da implementação de modelos descritivos, preditivos e prescritivos. Incluindo modelos baseados em machine learning, ou aplicando deep learning para a análise de dados não estruturados como vídeos, imagens ou áudios, por meio de processamento de linguagem natural. Esses modelos vão alimentar as ferramentas de exploração que são os protagonistas da próxima etapa da jornada.
Como se fosse um diamante bruto, depois de compilar, unificar e analisar os dados, chega a fase de extrair o valor de cada uma e tomar decisões de negócio. Para isso, nesta etapa são aplicadas as técnicas de Data Discovery, cuja máxima é o autosserviço, que permite a todos os profissionais da empresa conhecer e analisar, de forma rápida e fácil, os dados que precisam. Por exemplo, um Gerente de Vendas pode obter informações diretamente sobre quem são os clientes e produtos mais rentáveis no último mês, sem ter que recorrer ao departamento de TI, reduzindo assim o tempo e aumentando a produtividade do negócio.
A última etapa é a fase em que você realmente transforma aquela informação valiosa em conhecimento, para, não só otimizar e aumentar o negócio atual de uma empresa, mas também poder prever suas próximas decisões. É o momento em que, por meio da utilização de modelos preditivos, a organização adquire capacidades para projetar aquelas variáveis que impactam diretamente no negócio, auxiliando na gestão proativa da empresa. Nesta fase, somos capazes de responder a perguntas como, o que vai acontecer? Uma questão para a qual a tecnologia irá propor ações que nos ajudem a tomar decisões.
