O Que É Descoberta de Dados?
Hoje, todas as empresas coletam enormes quantidades de dados sobre seus clientes, fornecedores, mercados e muito mais. Os dados fluem de todos os lugares e, como resultado, os tomadores de decisão estão sobrecarregados por eles. Eles precisam descobrir os insights escondidos em seus dados.
Descoberta de dados é um termo relacionado à tecnologia de business intelligence. É um processo orientado pelo usuário que envolve a coleta e avaliação de dados de várias fontes para detectar padrões e valores atípicos, navegando visualmente pelos dados ou aplicando análises avançadas guiadas.
A descoberta de dados visa revelar insights de dados relevantes e comunicar esses insights aos usuários de negócios de uma maneira fácil de entender, e, em última análise, melhorar todos os processos de negócios. Por exemplo, o BI permite que você explore dados de muitas maneiras diferentes; região, tipo de produto, etc. Ao fazer isso, você obtém acesso a insights acionáveis em questão de segundos. Ferramentas visuais de descoberta de dados tornam o processo intuitivo e fácil até mesmo para usuários não técnicos, o que ajuda todos a tomar decisões rápidas e data-driven decisions em resposta a essas descobertas.
Por Que a Descoberta de Dados É Importante?
A descoberta de dados fornece às empresas as ferramentas, o conhecimento e a capacidade de analisar seus dados e descobrir insights ocultos que, de outra forma, poderiam ser perdidos. Mas sua importância é mais ampla. Os benefícios da descoberta de dados para as empresas incluem:
- Melhor processo de compreensão dos dados que o negócio possui, onde eles são armazenados, quem pode acessá-los e onde, e como serão transmitidos
- Monitoramento contínuo e abrangente do acesso e da atividade de dados
- Gerenciamento de riscos e conformidade regulatória
- Visibilidade de dados de 100%
- Classificação de dados com base no contexto
- Identificação, classificação e rastreamento de dados sensíveis
- Dados limpos e reutilizáveis
- Escala de dados entre equipes
Categorias de Descoberta de Dados
As três principais categorias de descoberta de dados são:
Preparação de Dados – A categoria de preparação de dados usa técnicas estatísticas para mesclar dados brutos e não estruturados de fontes díspares, e então limpar, transformar e eliminar ruído dos dados para que a qualidade seja consistente e o formato seja utilizável.
Visualização de Dados – data visualization é o processo de transformar dados brutos em representações visuais. Tipicamente, essas visualizações estão na forma de gráficos e diagramas. A visualização de dados visa tornar os dados mais fáceis e rápidos de entender, mesmo por pessoas que não são treinadas em análise ou que não são tipicamente boas com números. É um processo crítico para analisar big data e para exibir os resultados de machine learning e análise preditiva.
Análise Avançada – Esta categoria de descoberta de dados combina estatísticas descritivas e visuais para pintar um quadro completo dos dados de um negócio. Estatísticas descritivas organizam, resumem e decompõem dados em um relatório simples e inteligível que é fácil de entender e ajuda as empresas a tomar decisões mais inteligentes e baseadas em fatos.
O Que É Descoberta de Dados Governamental?
Governança de dados e descoberta de dados andam juntas. A descoberta de dados governamental (GDD) é informação/dados que são centralizados, protegidos, implantados e gerenciados por um departamento governante (geralmente TI) para garantir a integridade e a segurança dos dados antes que outros usuários possam acessá-los. Ela fornece recursos empresariais necessários para entrega fácil de dados para usuários de negócios, ao mesmo tempo que satisfaz os requisitos impulsionados pela TI para gerenciar e proteger os dados.
Que Problemas a Descoberta de Dados Pode Resolver?
Elevar o Cuidado ao Paciente na Indústria de Saúde
A indústria de saúde está aproveitando totalmente as tendências de BI, como a descoberta de dados. Healthcare analytics é útil e valioso em situações cotidianas; ele pode, por exemplo, monitorar a qualidade das instituições médicas e de saúde, bem como fornecer melhores métodos de tratamento. Com predictive analytics in healthcare, coisas ainda maiores podem ser alcançadas – novos tratamentos podem ser pesquisados e descobertos, os custos gerais de saúde podem ser diminuídos, erros humanos são reduzidos ao mínimo, tratamentos personalizados podem ser prescritos e muito mais.
Prever Vendas e Maximizar Lucros na Indústria de Varejo
Trazer o valor da análise e da descoberta de dados para o seu negócio de varejo abre portas para muitas oportunidades. Ao ser capaz de utilizar tais ferramentas para prever tendências e vendas, você pode definir suas estratégias de preços e marketing em qualquer direção que melhor se ajuste aos seus interesses. Retail analytics permite que você acompanhe os preços de seus concorrentes, o comportamento do seu público e muito mais, para que você descubra quando e quanto pode aumentar ou diminuir seus preços para maximizar seus lucros e vender mais.
Melhorar a Retenção de Clientes e o Valor do Cliente na Indústria Financeira
Ferramentas de análise e descoberta de dados oferecem aos provedores de serviços financeiros inúmeras oportunidades para saber mais sobre seus clientes e agir com base nesses insights. Por exemplo, ferramentas de descoberta de dados podem ajudá-los a determinar quais produtos e serviços um cliente específico está usando e, em seguida, com base nesses insights, determinar o status do ciclo de vida do cliente e outros fatores, como se ele é um bom candidato para ofertas de cross-sell ou upsell. Finance analytics geram insights baseados em dados e ajudam as empresas a tomar decisões mais inteligentes e informadas.
O Que Você Deve Procurar em Ferramentas de Descoberta de Dados?
Existem ferramentas de descoberta de dados que atualmente existem como aplicativos autônomos ou como soluções de análise incorporada. Ambos os tipos de ferramentas de descoberta de dados foram construídos para melhorar as capacidades e ferramentas tradicionais de BI. No entanto, elas variam em funcionalidades.
Como mencionado anteriormente, existem três principais etapas de descoberta de dados: preparação de dados, visualização de dados e análise avançada. A ferramenta com a qual você decidir fazer parceria deve fornecer a base para estas três etapas cruciais, e esse é o mínimo que você deve procurar em uma ferramenta de descoberta de dados. Aqui está mais o que você precisa procurar:
Solução Moderna, Intuitiva e Rápida – É crucial para qualquer aplicação SaaS moderna ser fácil de usar e entender a análise. Você não quer investir em uma solução que já esteja desatualizada, e isso tornaria o fluxo de trabalho de seus usuários mais complexo. Modern analytics applications como embedded analytics permitem que usuários não técnicos gerenciem e trabalhem com dados por conta própria, fornecendo capacidades de self-service e arquitetura moderna. Esses tipos de soluções entregam recursos robustos e capacidades de análise avançada para que seus usuários possam revelar insights valiosos no contexto de seu fluxo de trabalho e agir no momento do impacto.
Rica Biblioteca de Opções de Visualização de Dados – Uma planilha com centenas de linhas de números pode parecer assustadora para alguém não treinado em análise de dados. Mas se essa pessoa der uma olhada em um gráfico, diagrama ou outra representação visual de dados, ela pode entender facilmente o que os dados estão tentando dizer e extrair insights importantes deles. Um bom fornecedor de análise oferecerá uma biblioteca de gráficos ricos, como colunas, linhas ou combinados, até os mais avançados, como treemap ou mapeamento geoespacial. Ter a opção de escolher entre muitas visualizações diferentes ajudará você a apresentar e entender seus dados melhor, pois nem todo chart type é adequado para todas as ocasiões.
Análise Aumentada – Impulsionada por duas das maiores tecnologias de análise, machine learning e IA, augmented analytics torna possível para os usuários fazer perguntas e gerar insights automaticamente explorando seus dados usando linguagem conversacional. Uma de suas melhores vantagens é a preparação de dados aumentada. Ao usar automação de IA/ML para reunir dados de múltiplas fontes de dados mais rapidamente, os algoritmos substituem processos manuais e automatizam o processo de preparação de dados em uma fração do tempo. Isso economiza 45% do tempo e energia dos cientistas de dados, enquanto aumenta a produtividade e a eficiência.
Ser Amigável para Dispositivos Móveis – Ter insights importantes da empresa ao alcance dos dedos é a vantagem mais valiosa do mobile BI. Quando as decisões devem ser tomadas ou quando ações devem ser tomadas, o mobile BI permite que você acesse e aja sobre dados do seu celular a qualquer hora e de qualquer lugar, fornecendo aos usuários os insights mais atualizados.
Catálogo de Dados – data catalog usa metadados combinados com ferramentas de gerenciamento e busca de dados para ajudar as empresas a gerenciar seus dados e descobrir, entender e confiar em seus dados para fins de governança ou negócios. Graças aos metadados disponíveis, os catálogos de dados podem ajudar os usuários a acelerar o processo de descoberta de dados em até 5 vezes. Além disso, os catálogos de dados têm a capacidade de descobrir dados sensíveis sobre seus clientes que você talvez nem soubesse que estava armazenando. Isso é muito útil para GDPR e outros regulamentos de proteção de dados.
Incorporar a descoberta de dados em seu software existente mudará a forma como seu negócio funciona e utiliza dados para sempre. Hoje, muitas empresas de diferentes setores já deram o passo em direção a uma preparação de dados melhor, mais rápida e mais inteligente. Comece hoje, se ainda não o fez, e permita que seu negócio tome decisões em tempo real e baseadas em dados em todas as equipes e departamentos, ganhe uma vantagem competitiva e, em última análise, aumente seus lucros.
