A atividade de interpretação de dados é chamada Data Science ou, em tradução livre, Ciência de Dados. Os estudos do Data Science baseiam-se em disciplinas como matemática, estatísticas, computação e conhecimento do negócio a ser analisado.
Essa ciência consiste em coletar dados e informações de diferentes fontes sobre um determinado assunto. Portanto, sua função é analisar e auxiliar na tomada de decisões em grandes quantidades, gerando melhores resultados.
Nesse artigo você vai entender como o processo de análise de dados pode ser eficaz. E qual a influência dessa tecnologia nos processos modernos.
Como ser eficaz no processo de análise de dados?
Para que haja eficiência no processo de análise de dados, é fundamental conhecer quais desafios você possui com eles. Depois, qual seu objetivo com a exploração dessas informações.
Um direcionamento feito com maior precisão é fruto de longas pesquisas. Sendo assim, envolvem conversas com líderes, metas a longo prazo, identificação de demandas e conhecimento de problemas já existentes. Como resultado, evita-se o desperdício e têm-se um melhor aproveitamento dos recursos.
Então, quando for definir sua análise, separe por objetivos. Por isso, considere as seguintes formas de interpretação:
- Análise Descritiva ou Exploratória: Aqui procura-se entender e descrever a atual situação das informações. Dessa forma, analisa-se dados históricos e demonstra-se o que está acontecendo. Por exemplo: Volume de vendas, produtos, estoques, etc.
- Análise Diagnóstica: Aqui o olhar é voltado para a compreensão do que causou tal evento. Por isso, precisa-se analisar o impacto e alcance de determinada ação, respondendo perguntas como “Quem?”, “Quando?”, “Onde?”.
- Análise Preditiva: Aqui a apreciação é focada na previsão de cenários. Então tem como base modelos estatísticos, mineração de dados e aprendizado de máquina (machine learning).
- Análise Prescritiva: Aqui verificam-se as consequências das ações tomadas, prevenindo então decisões erradas. Essa análise possui alto valor agregado, pois, há a necessidade do elemento humano no processo.
Qual a influência da tecnologia ao analisar dados?
Primeiramente, os meios tecnológicos têm oferecido um excelente suporte a essa análise. Isso ocorre devido a existência de softwares preparados para interpretar a grande quantidade de dados por meio da sua mineração.
A mineração de dados é a ação de identificação de padrões ou divergências. Sendo assim, entramos com a tecnologia do Big Data, uma das principais soluções de TI.
A tecnologia do Big Data surgiu nos últimos anos, apoiada com a computação na nuvem. Ela permite que computadores processem um grande número de registros de forma segura e rápida, à partir dos seguintes princípios:
- Volume: geram-se as informações em grande quantidade. Não raramente passando da casa dos terabytes;
- Velocidade: analisa-se os dados com alta velocidade. Em especial nos cenários em que criam-se os registros em tempo real;
- Variedade: a análise do Big Data conta com informações estruturadas ou não. Por exemplo: vídeos, tweets, posts em redes sociais, dados de pesquisas e até mesmo planilhas internas;
- Veracidade: é necessário filtrar a informação, para garantir que usem apenas registros realmente úteis e confiáveis no processo de análise;
- Valor: toda análise de dados tem como foco agregar aos negócios e aos seus serviços.
O uso de registros para fins corporativos atingiu sua maior marca. O que só foi possível pela utilização de smartphones, redes sociais e internet das coisas. Por esse motivo é preciso adotar soluções capazes de lidar com esse novo volume de dados. E precisa ser de uma maneira inteligente e segura, fazendo com que o Big Data se torne crucial para uma análise capaz.
Além do Big Data temos também seu apoio, o Aprendizado de Máquina ou Machine Learning. Essa tecnologia identifica padrões do usuário. Sua finalidade é definir regras de funcionamento de softwares e sistemas, automaticamente. Dessa forma as aplicações se tornam mais inteligentes e eficazes.
Como funcionam essas duas tecnologias juntas?
Um exemplo dessas duas tecnologias juntas está na ferramenta Netflix. A plataforma utiliza filtros de conteúdo para os usuários, avaliando o comportamento de milhões de pessoas simultaneamente (com o Big Data). Como resultado, o software tem mais facilidade para identificar os padrões de uso, aplicar e avaliar as mudanças (usa-se Machine Learning). Conforme as respostas obtidas, o serviço pode ser otimizado e criar valor automaticamente.
Além disso, a tecnologia também ajuda a facilitar o armazenamento estruturado de arquivos, criando grandes bancos de dados. Estes ficam responsáveis por melhorar e permitir maior eficiência em análises ou pesquisas. Os bancos modernos se utilizam da computação na nuvem para ganhar mais escalabilidade e segurança.
O Cloud Computing fornece o ambiente ideal para o seu negócio salvar arquivos em grandes quantidades. E o melhor, sem comprometer a sua segurança ou desempenho.
Sua infraestrutura é mais escalável, o que impede a existência de gargalos ao inserir novas informações. E o gerenciamento de segurança é feito de modo centralizado, facilitando a busca por brechas e vulnerabilidades.
Os trabalhos com dados devem seguir ciclos de objetivos e evoluções. Dessa forma, ocorrem na medida em que se tem uma melhor compreensão deles ao final de cada etapa.
Finalmente, combinar pessoas, processos e tecnologias, com aderência aos objetivos do projeto, lhe trará bons frutos.
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