Descoberta de dados
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 fluem de todos os lugares e, como resultado, os tomadores de decisão estão se afogando neles. Eles precisam descobrir os insights ocultos em seus dados.
Data discovery é um termo relacionado à tecnologia de inteligência de negócios. É um processo orientado ao usuário que envolve a coleta e avaliação de dados de várias fontes para detectar padrões e discrepâncias, navegando visualmente pelos dados ou aplicando análises avançadas guiadas.
A descoberta de dados visa revelar insights de dados relevantes e comunicá-los aos usuários de negócios de maneira fácil de entender e, por fim, melhorar todos os processos de negócios. Por exemplo, o BI permite que você explore os 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 visual de dados tornam o processo intuitivo e fácil, mesmo para usuários não técnicos, o que ajuda todos a tomar decisões rápidas e 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 mais ampla. 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 de dados
- Gestão de riscos e conformidade regulatória
- 100% de visibilidade dos dados
- Classificação de dados com base no contexto
- Identificação, classificação e rastreamento de dados confidenciais
- Limpe e reutilize dados
- Dimensione 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 não estruturados de fontes diferentes e, em seguida, limpar, transformar e eliminar o ruído dos dados para que a qualidade seja consistente e a formatação seja utilizável.
Visualização de dados– a visualização de dados é o processo de transformar dados brutos em representações visuais. Normalmente, essas visualizações estão na forma de tabelas e gráficos. A visualização de dados visa tornar os dados mais fáceis e rápidos de entender, mesmo por pessoas que não são treinadas em análise ou normalmente boas com números. É um processo crítico para analisar big data e exibir os resultados de aprendizado de máquina e análise preditiva.
Análise avançada–esta categoria de descoberta de dados combina estatísticas descritivas e visuais para pintar 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 e a descoberta de dados andam juntas de mãos dadas. A descoberta de dados governada (GDD) é uma informação/dados centralizados, protegidos, implantados e gerenciados por um departamento governamental (geralmente 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 corporativos e, ao mesmo tempo, atender aos requisitos orientados por TI para gerenciar e proteger os dados.
Quais problemas a descoberta de dados pode resolver?
Eleve o atendimento ao paciente no setor de saúde
O setor de saúde está aproveitando ao máximo as tendências de BI, como a descoberta de dados. A análise de saúde é útil e valiosa em situações cotidianas; Pode, por exemplo, monitorar a qualidade das instituições médicas e de saúde, bem como fornecer melhores métodos de tratamento. Com a análise preditiva na área da saúde, coisas ainda maiores podem ser alcançadas – novos tratamentos podem ser pesquisados e descobertos, os custos gerais de saúde podem ser reduzidos, os erros humanos são reduzidos ao mínimo, tratamentos personalizados podem ser prescritos e muito mais.
Prevê vendas e maximiza lucros no setor 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 ser capaz de utilizar essas ferramentas para prever tendências e vendas, você pode definir suas estratégias de preços e marketing em qualquer direção que melhor atenda aos seus interesses. A análise de varejo 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.
Melhore a retenção de clientes e o valor do cliente no setor financeiro
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, 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 venda cruzada ou upsell. A análise financeira gera insights orientados por dados e ajuda as empresas a tomar decisões mais inteligentes e informadas.
O que você deve procurar nas ferramentas de descoberta de dados?
Existem ferramentas de descoberta de dados que existem atualmente como aplicativos independentes ou como soluções de análise incorporadas. Ambos os tipos de ferramentas de descoberta de dados foram criados para melhorar as ferramentas e os recursos tradicionais de BI. No entanto, todos eles variam em funcionalidades.
Como mencionado anteriormente, existem três etapas principais de descoberta de dados: preparação de dados, visualização de dados e análise avançada. A ferramenta com a qual você decide fazer parceria deve fornecer a base para esses três estágios 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:
Uma solução moderna, intuitiva e rápida– análise fácil de usar e entender – é crucial para todos os aplicativos SaaS modernos. Você não quer investir em uma solução que já está desatualizada e que tornaria o fluxo de trabalho de seus usuários mais complexo. Aplicativos de análise modernos, 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 aterrorizante para alguém não treinado em análise de dados. Mas se essa pessoa der uma olhada em um gráfico, tabela ou outra representação de dados visuais, 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 avançados, como coluna, linha ou combinação, para gráficos mais avançados, como mapa de árvore ou mapeamento geoespacial. Ter a opção de escolher entre muitas visualizações diferentes ajudará você a apresentar e entender melhor seus dados, pois nem todos os tipos de gráficos são adequados para todas as ocasiões.
Análise aumentada– alimentada por duas das maiores tecnologias de análise, aprendizado de máquina e IA, a análise aumentada possibilita que os usuários façam perguntas e gerem insights automaticamente explorando seus dados usando linguagem de conversação. Uma de suas melhores vantagens é a preparação de dados aumentada. Ao usar a automação de IA/ML para reunir dados de várias fontes de dados com mais rapidez, os algoritmos substituem os processos manuais e automatizam o processo de preparação de dados em uma fração do tempo. Isso economiza 45% de seu tempo e energia para os 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 do BI móvel. Quando as decisões devem ser tomadas ou quando as ações devem ser tomadas, o BI móvel permite que você acesse e aja com base nos dados do seu telefone celular a qualquer momento e de qualquer local, fornecendo aos usuários os insights mais atualizados.
Catálogo de dados– o 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 talvez nem saiba que estava armazenando. Isso é muito útil para o GDPR e outros regulamentos de proteção de dados.
A incorporação da descoberta de dados em seu software existente mudará a forma como sua empresa funciona e utiliza os 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 sua empresa tome decisões em tempo real e orientadas por dados entre equipes e departamentos, obtenha uma vantagem competitiva e, por fim, aumente seus lucros.
