O que é descoberta de dados?
Hoje, todas as empresas coletam grandes quantidades de dados sobre seus clientes, fornecedores, mercados e muito mais. Os dados vêm de todos os lugares e, como resultado, os tomadores de decisão estão se afogando neles. Eles precisam descobrir os insights ocultos em seus dados.
A descoberta de dados é um termo relacionado a business intelligence tecnologia. É um processo orientado ao usuário que envolve a coleta e avaliação de dados de várias fontes para detectar padrões e outliers, 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 forma 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. As ferramentas de descoberta de dados visuais tornam o processo intuitivo e fácil, mesmo para usuários não técnicos, o que ajuda a todos a tomar decisões rápidas baseadas em dados 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 ter sido perdidos. Mas sua importância é maior. Os benefícios da descoberta de dados para as empresas incluem:
- Processo aprimorado de compreensão dos dados que a empresa possui, onde estão armazenados, quem pode acessá-los e onde, e como serão transmitidos
- Monitoramento contínuo e abrangente do acesso e da atividade dos dados
- Gerenciamento de riscos e conformidade regulatória
- 100% de visibilidade dos dados
- Classificação de dados com base no contexto
- Identificação, classificação e rastreamento de dados confidenciais
- Limpeza e reutilização de dados
- Escala de dados em 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 diferentes, limpar, transformar e eliminar o ruído dos dados para que a qualidade seja consistente e a formatação seja utilizável.
Ferramentas de visualização de dados – visualização de dados é o processo de transformar dados brutos em representações visuais. Normalmente, essas visualizações estão na forma de gráficos e tabelas. A visualização de dados visa tornar os dados mais fáceis e rápidos de entender, mesmo para pessoas que não são treinadas em análise ou que normalmente são boas com números. É um processo crítico para analisar grandes volumes de dados e para exibir os resultados de aprendizado de máquina e análise preditiva.
Análise avançada– esta categoria de descoberta de dados combina estatísticas descritivas e visuais para fornecer uma imagem completa dos dados de uma empresa. As estatísticas descritivas organizam, resumem e dividem os 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 governada?
A governança de dados e a descoberta de dados andam de mãos dadas. A descoberta de dados governada (GDD) é a informação/dados que são centralizados, protegidos, implantados e gerenciados por um departamento de governança (geralmente de TI) para garantir a integridade e a segurança dos dados antes que outros usuários possam acessá-los. Ele oferece recursos corporativos necessários para facilitar a entrega de dados para usuários de negócios, ao mesmo tempo em que atende aos requisitos orientados por TI para gerenciar e proteger os dados.
Quais problemas a descoberta de dados pode resolver?
Eleve o atendimento ao paciente na indústria de saúde
A indústria de saúde está aproveitando ao máximo as tendências de BI, como a descoberta de dados. Análise de saúde é útil e valiosa em situações cotidianas; pode, por exemplo, monitorar a qualidade de instituições médicas e de saúde, bem como fornecer melhores métodos de tratamento. Com podem identificar pacientes de alto risco com base na idade, comorbidades ou padrões de medicação. Essa informação oferece suporte a intervenções mais precoces e melhor triagem. coisas ainda maiores poderiam ser alcançadas – novos tratamentos podem ser pesquisados e descobertos, os custos gerais de saúde podem ser reduzidos, os erros humanos são minimizados, tratamentos personalizados podem ser prescritos e muito mais.
Preveja as vendas e maximize os lucros na indústria de varejo
Trazer o valor da análise e da descoberta de dados para o seu negócio de varejo abre as portas para muitas oportunidades. Ao poder usar essas ferramentas para prever tendências e vendas, você pode definir suas estratégias de preços e marketing em qualquer direção que melhor se adapte aos seus interesses. Análise de varejo permite que você acompanhe os preços de seus concorrentes, o comportamento de 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.
Melhore a retenção de clientes e o valor do cliente na indústria financeira
As ferramentas de análise e descoberta de dados oferecem aos provedores de serviços financeiros inúmeras oportunidades para aprender mais sobre seus clientes e agir com base nesses insights. Por exemplo, as ferramentas de descoberta de dados podem ajudá-los a determinar quais produtos e serviços um determinado cliente 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 up-sell. Análise financeira gera insights baseados em dados e ajuda 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 independentes ou como soluções de análise integrada. Ambos os tipos de ferramentas de descoberta de dados foram criados para melhorar as ferramentas e capacidades tradicionais de BI. No entanto, eles variam em funcionalidades.
Conforme mencionado anteriormente, existem três etapas principais de descoberta de dados: preparação de dados, visualização de dados e análise avançada. A ferramenta que você decidir usar deve fornecer a base para essas três etapas cruciais, e isso é o mínimo que você deve procurar em uma ferramenta de descoberta de dados. Aqui está o que mais você precisa procurar:
Solução moderna, intuitiva e rápida – análises fáceis de usar e entender são cruciais para todos os aplicativos SaaS modernos. Você não quer investir em uma solução que já esteja desatualizada e que tornaria o fluxo de trabalho de seus usuários mais complexo. As aplicações de análise modernas como análise incorporada permitem que usuários não técnicos gerenciem e trabalhem com dados por conta própria, fornecendo recursos de autoatendimento e arquitetura moderna. Esses tipos de soluções oferecem recursos robustos e recursos 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 que não é treinado em análise de dados. Mas se essa pessoa olhar para um gráfico, tabela ou outra representação visual de dados, ela poderá 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 coluna, linha ou combinação, até gráficos mais avançados, como mapa de árvore ou mapeamento geográfico. Ter a opção de escolher entre muitas visualizações diferentes ajudará você a apresentar e entender melhor seus dados, pois nem todos tipo de gráfico é adequado para todas as ocasiões.
Análise aumentada– com o poder de duas das maiores tecnologias de análise, aprendizado de máquina e IA, análise aumentada permite que os usuários façam perguntas e gerem insights automaticamente, explorando seus dados por meio de linguagem conversacional. Uma de suas maiores vantagens é o aprimoramento da preparação de dados. Ao usar a automação de IA/ML para reunir dados de várias fontes de dados mais rapidamente, os algoritmos substituem os processos manuais e automatizam o processo de preparação de dados em uma fração do tempo. Isso economiza 45% do tempo e da energia dos cientistas de dados, ao mesmo tempo em que aumenta a produtividade e a eficiência.
Seja compatível com dispositivos móveis – ter insights importantes da empresa ao seu alcance é a vantagem mais valiosa de solução de BI móvel. Quando decisões precisam ser tomadas ou quando ações precisam ser executadas, o BI móvel permite que você acesse e aja sobre os dados do seu telefone celular a qualquer hora e de qualquer lugar, fornecendo aos usuários os insights mais atualizados.
Catálogo de dados– catálogo de dados usa metadados combinados com ferramentas de gerenciamento e pesquisa 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 confidenciais sobre seus clientes que você pode nem sequer saber que estava armazenando. Isso é muito útil para o GDPR e outras regulamentações de proteção de dados.
Incorporar a descoberta de dados em seu software existente mudará a forma como seus negócios funcionam e utilizam dados para sempre. Atualmente, muitas empresas em 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 sua empresa tome decisões baseadas em dados em tempo real em todas as equipes e departamentos, obtenha uma vantagem competitiva e, em última análise, aumente seus lucros.
