O que é descoberta de dados? Métodos, benefícios e melhores práticas
Sua organização provavelmente está sobre grandes quantidades de dados diversos. No entanto, todos esses dados devem passar por determinados processos antes que você possa aproveitá-los totalmente. A descoberta de dados está entre esses processos.
Vamos aprender mais sobre isso.
O que é descoberta de dados?
A descoberta de dados consiste em compreender as relações entre entidades, identificar padrões e valores discrepantes e obter insights de dados relevantes. Este processo depende principalmente de exploração e análise.
A descoberta de dados é um processo iterativo que envolve refinar e melhorar repetidamente a compreensão dos dados. Sua execução pode variar dependendo dos requisitos do setor e do negócio, pois resultam em diferenças nos tipos de dados, nas considerações regulatórias e nos objetivos.
Por exemplo, o setor da saúde trabalha principalmente com dados de pacientes, resultados de ensaios clínicos e registos de saúde eletrónicos durante a descoberta de informações, com o objetivo de otimizar a utilização de recursos ou melhorar os resultados dos pacientes. As equipes de marketing usarão a descoberta de dados para se concentrar em dados de mídia social, dados de CRM e análises da web para otimizar estratégias de marketing e maximizar o ROI.
Por que a descoberta de dados é importante?
Hoje, quase todas as interações organizacionais resultam na geração de dados. Seja lidando com clientes, fornecedores, funcionários ou outras partes interessadas, sua empresa gera dados diariamente de forma constante.
Todos esses dados podem fornecer insights valiosos sobre suas operações e ajudá-lo a identificar espaço para melhorias. Mas para obter esses insights, primeiro você deve examinar todos os diferentes tipos de dados. Isso torna a descoberta de dados tão importante — permite que você explore seus dados e vasculhá-lo de forma estruturada e sistemática.
Em última análise, ajuda você a entender seus dados e, ao mesmo tempo, permite sua utilização adequada.
Categorias de descoberta de dados
A descoberta de dados pode ser dividida nas seguintes categorias:
1. Preparação de Dados
Preparação de dados também é conhecido como pré-processamento de dados. Nesta fase, as técnicas estatísticas ajudam a fundir dados brutos de diversas fontes. Os dados passam então por limpeza e transformações para melhorar a qualidade e garantir uma formatação consistente.
2. Visualização de dados
A visualização torna muito mais fácil identificar relacionamentos e padrões nos dados. Em comparação com a análise de planilhas e números brutos, a visualização de dados economiza tempo. Simplifica dados complexos.
3. Análise e relatórios avançados
Nesta fase, os cientistas de dados utilizam estatísticas descritivas para resumir os dados e criar um relatório simples para ajudar os utilizadores empresariais e outras partes interessadas não técnicas na tomada de decisões. Fatores como distribuição de frequência do conjunto de dados, variabilidade e tendência central são destacados.
Tipos de descoberta de dados
Conforme observado anteriormente, a descoberta de dados pode ser altamente subjetiva. Existem diferentes abordagens para atingir o mesmo objetivo, mas os dois tipos mais comuns de descoberta de dados são:
1. Descoberta manual de dados
Como o próprio nome indica, esse tipo de descoberta é conduzido pelo homem. Esta foi a única abordagem possível antes do rápido desenvolvimento das técnicas de Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML).
A descoberta manual de dados utiliza o conhecimento e a experiência de um indivíduo proficiente em gerenciamento de dados que executa todos os processos necessários manualmente.
2. Descoberta inteligente de dados
A descoberta inteligente de dados usa técnicas e tecnologias modernas para acelerar o processo de descoberta. Ferramentas dedicadas de IA/ML podem automatizar cada etapa da descoberta de dados, desde a coleta de dados até a análise e geração de relatórios.
A descoberta inteligente de dados é mais rápida e precisa. Também deixa pouco espaço para erros humanos, tornando-o preferível ao seu equivalente manual.
Como funciona a descoberta de dados?
Aqui está uma visão mais detalhada de cada etapa do processo de descoberta de dados:
Etapa 1: identificando suas necessidades
Uma meta claramente definida pode orientar suas etapas subsequentes e refinar sua abordagem para descoberta de dados. Também é importante considerar as perguntas que você deseja que seus dados respondam. Você precisa coletar insights sobre o comportamento do cliente ou identificou uma oportunidade para melhorar suas campanhas de marketing, mas precisa de dados específicos para validá-la? De qualquer forma, é necessário ter um objetivo bem definido para orientar a exploração dos dados.
Etapa 2: coleta de dados
Uma única fonte de dados fornece apenas uma perspectiva limitada e informações incompletas, portanto, é essencial agrupar fontes diferentes. A integração de várias fontes de dados oferece a visão geral holística necessária para uma descoberta de dados bem-sucedida.
Etapa 3: limpeza e preparação de dados
Limpeza de dados e preparação são cruciais para obter um sistema unificado visualização dos dados. Esses processos evitam que os dados tenham formatos variados, contenham informações desnecessárias ou irrelevantes ou apresentem valores nulos ou incorretos que possam distorcer sua análise.
Etapa 4: visualização de dados
Depois que os dados são limpos e preparados, eles precisam ser visualizados para facilitar a compreensão. Ferramentas de visualização de dados, como gráficos, tabelas, diagramas e mapas, tornam os dados mais compreensíveis para que todos possam se beneficiar deles.
Etapa 5: análise de dados
A visualização prepara os dados para uma análise aprofundada. Este estágio conecta as descobertas e insights da descoberta de dados com estratégia e implementação. Com base nos resultados do processo de descoberta, a análise de dados ajuda você a entender o que seus dados de negócios estão tentando lhe dizer para que você possa agir de acordo.
Iteração Constante
Além dessas cinco etapas, vale a pena notar que a descoberta de dados é um processo iterativo. As empresas continuam a gerar dados, por isso precisam de procedimentos consistentes que continuem a desenvolver resultados anteriores. Embora isso exija esforço, também ajuda a garantir que você sempre use seus dados, ou seja, para impulsionar o crescimento e a melhoria.
Quais são os benefícios da descoberta de dados?
- Ele permite identificar padrões, anomalias e áreas de melhoria. A correção dessas imprecisões melhora integridade de dados.
- Ele apóia a tomada de decisões, fornecendo insights em tempo real. Esta permite que você crie estratégias de forma mais eficaz e corrija o curso conforme necessário em nível organizacional.
- Pode identificar e mitigar ineficiências operacionais, aumentando a produtividade e garantindo uma melhor utilização dos recursos.
- Ajuda a determinar se sua empresa está usando os dados de maneira responsável. Ao aplicar sua estrutura de governança de dados, você pode evitar problemas regulatórios e de conformidade.
- A maior acessibilidade aos dados promove uma cultura orientada a dados em sua organização, criando uma força de trabalho mais informada.
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Baixe seu teste GRATUITOCasos de uso de descoberta de dados
- Saúde: As instalações de saúde analisam os dados dos pacientes para agilizar os processos de diagnóstico, desenvolver planos de tratamento mais eficazes e melhorar os resultados.
- Financeiro: As instituições financeiras podem usar a descoberta de dados para monitorar transações. A verificação de atividades suspeitas ou irregulares ajuda a reduzir o risco de fraude.
- Varejo: A descoberta de dados permite que as empresas do setor varejista entendam o comportamento do cliente e otimizem seu gerenciamento de estoque de acordo. A análise de dados de vendas revela tendências que estas empresas utilizam para ajustar os seus níveis de inventário – alcançando um equilíbrio entre a procura do cliente e os níveis de stock ideais.
- Marketing: Os profissionais de marketing usam a descoberta de dados para segmentar seu público-alvo com base na idade, preferências e comportamento. Essas descobertas os ajudam a criar campanhas mais personalizadas com mensagens apropriadas.
- Seguro: A descoberta de dados no setor de seguros permite que os prestadores de serviços analisem dados de sinistros de clientes e encontrem padrões. Isto melhora a avaliação de riscos e permite que as companhias de seguros minimizem os casos de fraude em seguros.
- Ciências da Vida: As organizações de ciências biológicas podem agrupar e analisar resultados de ensaios clínicos, estudos e pesquisas. A descoberta de dados neste setor pode contribuir para acelerar a P&D médica, a descoberta de medicamentos e os avanços na saúde.
- Produção industrial: Ao usar a descoberta de dados para analisar dados de sensores e máquinas, os fabricantes podem procurar possíveis problemas ou indicadores de diminuição de desempenho. Essas informações permitem ajustar seus cronogramas de manutenção para evitar interrupções.
- Telecomunicações: A análise de dados de rede permite que as empresas de telecomunicações encontrem áreas de congestionamento, implementem medidas corretivas e ofereçam serviços mais rápidos e confiáveis para seus clientes.
- Energia: As empresas de energia analisam informações meteorológicas e consumo de energia para ajustar os seus processos de produção com base na procura. Isso os ajuda a reduzir os custos de produção e a melhorar a sustentabilidade.
Melhores práticas de descoberta de dados
1. Estabeleça Objetivos
O mais claro seus objetivos, mais fácil será trabalhar para alcançá-los. Ao trabalhar com objetivos específicos, sua análise será mais direcionada e resultará em insights relevantes.
2. Priorize a governança de dados
Um abrangente estrutura de governança de dados pode garantir a disponibilidade de dados precisos e de alta qualidade. As regras e políticas de governança de dados também mantêm sua força de trabalho informada sobre suas responsabilidades. Estas regras contribuem para um processo de descoberta de dados mais simplificado, descrevendo claramente as funções do pessoal envolvido.
3. Colaboração e Coordenação
A descoberta de dados funciona melhor como uma iniciativa multifuncional em vez de um esforço isolado.
As equipes de dados realizarão o trabalho real, mas você também precisará da contribuição de outras partes interessadas, muitas vezes não técnicas. Esta troca de diversas perspectivas e conhecimentos promove a colaboração. É a maneira mais segura de garantir que os insights derivados estejam alinhados com sua estratégia organizacional.
4. Treinamento e Desenvolvimento
Forneça à sua força de trabalho os recursos necessários para aprimorar suas habilidades de alfabetização em dados. Conduza programas de treinamento para dar aos seus funcionários uma compreensão sólida das ferramentas e conhecimento de como interpretar as descobertas obtidas. Os funcionários também se beneficiam ao saber como implementar insights baseados em dados em suas decisões.
5. Avaliação e Melhoria
Aproveite a natureza iterativa da descoberta de dados monitorando sua eficácia em cada ciclo. Avalie quais componentes estão funcionando e quais não estão e faça as correções necessárias para refinar continuamente seus métodos de descoberta de dados.
6. Ferramentas avançadas e automação
A automação é uma solução eficaz para lidar com volumes crescentes de dados. Ferramentas de dados automatizadas tornam a descoberta mais eficiente por meio de IA e algoritmos de aprendizado de máquina. Eles oferecem análises em tempo real e recursos de visualização interativa que melhoram a eficácia e a capacidade de ação da descoberta de dados.
O que são ferramentas de descoberta de dados e como elas ajudam as empresas?
As ferramentas de descoberta de dados são aplicativos de software dedicados que facilitam a descoberta de dados. Essas ferramentas ajudam as empresas das seguintes maneiras:
- Simplificando a análise de dados: Eles simplificam a coleta, preparação e análise de dados por meio da automação. Eles tornam mais fácil para os analistas se concentrarem na obtenção de insights, em vez de nos detalhes desses processos.
- Aprimorando a visualização: Eles permitem que os usuários criem rapidamente representações visuais dinâmicas e detalhadas dos dados, facilitando a identificação de padrões e tendências.
- Melhorando a Acessibilidade: essas ferramentas tornam os dados mais acessíveis a usuários com diferentes proficiências técnicas. Suas interfaces intuitivas e fáceis de usar permitem que os funcionários explorem dados sem conhecimento especializado.
- Inovação de Condução: As ferramentas de descoberta de dados permitem que sua organização se adapte a novas fontes de dados e métodos analíticos. Você pode integrar prontamente novas fontes de dados e aplicar técnicas analíticas avançadas para que cada iteração se baseie nas anteriores.
- Integração com sistemas existentes: Você pode integrar ferramentas de descoberta de dados perfeitamente com outros sistemas de negócios — como sistemas ERP e CRM — para obter uma visão unificada dos dados em toda a sua organização.
- Escalabilidade: A escalabilidade dessas ferramentas proporciona desempenho confiável mesmo quando sua organização cresce, trabalha com quantidades maiores de dados e suas necessidades de gerenciamento de dados evoluem.
Resumindo
A descoberta de dados é uma parte valiosa da sua estratégia geral de gerenciamento de dados. Ele ajuda você a encontrar e compreender os insights que o big data oferece para que você possa praticar a tomada de decisões baseada em dados e criar uma cultura centrada em dados.
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