Enriquecimento de dados: obtendo mais valor de seus dados 

As empresas dependem fortemente de dados para tomar decisões informadas, compreender os clientes e facilitar o crescimento. No entanto, a qualidade e a profundidade dos dados podem variar significativamente, tornando muitas vezes os dados brutos insuficientes para produzir resultados eficazes. O enriquecimento de dados pode ajudá-lo a atender a essas expectativas, enriquecer as experiências dos clientes, otimizar a relação custo-benefício e eliminar dados redundantes. 

O que é enriquecimento de dados? 

O enriquecimento de dados é um processo que aprimora os dados brutos com contexto adicional, tornando-os mais úteis para insights e decisões de negócios. Ele permite que você adicione novos dados ou informações complementares, como detalhes demográficos e insights comportamentais, para fornecer um conjunto de dados mais preciso, acionável e completo. 

O enriquecimento de dados oferece ainda a capacidade de cruzar, refinar e unir dados de diversas fontes para formar um todo unificado. O resultado é um conjunto de dados unificado e abrangente que revela insights e oportunidades anteriormente ocultos para que você possa tomar decisões informadas e estratégicas. 

Exemplos de enriquecimento de dados 

O enriquecimento de dados vem em vários tipos, cada um projetado para melhorar a inteligência de negócios e as estratégias operacionais. Por exemplo: 

• Amplificação do Insight do Cliente: ao anexar perfis de mídia social às informações de contato dos clientes existentes, as empresas podem obter uma visão mais abrangente das preferências e comportamentos dos clientes. 
• Integração de tendências de mercado: Incorporar as tendências actuais do mercado nos dados de vendas pode ajudar as empresas a antecipar mudanças na procura dos consumidores e a ajustar as suas estratégias em conformidade. 
• Enriquecimento do histórico de transações: Enriquecer os registros dos clientes com o histórico de transações recentes pode fornecer um contexto valioso para marketing personalizado e melhor atendimento ao cliente. 

Limpeza de dados versus enriquecimento de dados 

A limpeza e o enriquecimento de dados desempenham funções distintas, mas complementares, no gerenciamento de dados. Ambos os conceitos são indispensáveis ​​ao processo de preparação de dados. A limpeza de dados preocupa-se principalmente com a precisão e consistência dos dados dentro de um conjunto de dados. Consiste em processos que ajudam a corrigir erros, remover duplicatas e garantir que seus dados sejam atualizados. Isso é o mesmo que arrumar um quarto para que fique limpo e arrumado. 

Por outro lado, o enriquecimento de dados consiste em acrescentar valor ao conjunto de dados existente, acrescentando informações novas e relevantes de fontes externas. Se a limpeza de dados significa limpar o ambiente, o enriquecimento de dados consiste em fornecê-lo com itens novos e valiosos que melhorem sua funcionalidade e apelo. 

Aprimoramento de dados versus enriquecimento de dados 

Embora o aprimoramento e o enriquecimento de dados sejam frequentemente usados ​​de forma intercambiável, eles apresentam diferenças sutis.  

O enriquecimento de dados normalmente se refere ao processo de melhorar, refinar ou aprimorar os dados existentes, adicionando informações ou atributos adicionais a eles. Isto pode envolver o acréscimo de dados de fontes externas para enriquecer o conjunto de dados original. Por exemplo, se você tiver um banco de dados de clientes com nomes e endereços de e-mail, o enriquecimento de dados pode envolver a adição de informações demográficas, como idade, sexo ou localização, para fornecer um perfil mais abrangente de cada cliente. 

Por outro lado, aprimoramento de dados é um termo mais amplo que abrange vários métodos e técnicas para melhorar a qualidade, usabilidade ou valor dos dados. Embora o enriquecimento de dados seja uma forma de aprimorá-los, existem outros métodos. Isso pode incluir limpeza de dados para remover erros ou inconsistências, normalização de dados para garantir consistência entre diferentes conjuntos de dados ou integração de dados para combinar vários conjuntos de dados em uma visão única e unificada. Ambos os processos visam aumentar o valor dos seus dados, mas abordam-nos de ângulos diferentes. 

Enriquecimento de dados		Aprimoramento de dados
Propósito	Melhorar os dados existentes adicionando informações adicionais para torná-los mais abrangentes e valiosos.	Melhorar a qualidade geral, a usabilidade e o valor dos dados por meio de vários métodos e técnicas.
Extração	– Identificar fontes de dados externas relevantes.  – Adquirir dados adicionais de fontes externas.  – Integração de novos dados com conjuntos de dados existentes.  – Combinar e mesclar novos dados com dados existentes.  – Atualização e validação de dados enriquecidos.	– Limpeza de dados: remoção de erros, duplicatas, etc.  – Normalização de dados: garantindo consistência entre  conjuntos de dados diferentes.  – Integração de dados: Combinando vários conjuntos de dados  em uma visão unificada.  – Enriquecimento de dados: Adicionando informações adicionais  aos dados existentes.
Resultados	– Conjunto de dados abrangente e enriquecido.  – Insights e análises mais detalhadas.  – Melhor compreensão dos clientes ou entidades.	– Melhor qualidade e precisão dos dados.  – Melhor usabilidade e acessibilidade dos dados.  – Maior valor e utilidade dos dados para  tomada de decisão e análise.

 

Benefícios do enriquecimento de dados 

O mercado de soluções de enriquecimento de dados atingirá $ 3.5 bilhões até 2030, o que é enorme. A popularidade dessas soluções pode ser atribuída aos muitos benefícios que acompanham o enriquecimento de dados. Aqui estão alguns dos benefícios mais importantes do enriquecimento de dados: 

• Tomada de decisão informada: dados enriquecidos dão aos tomadores de decisão uma visão completa para que possam tomar decisões informadas, seja em relação à criação de novos produtos ou à expansão do mercado. 
• Perfil de cliente aprimorado: Esta é a era da hiperpersonalização. O enriquecimento de dados pode adicionar detalhes demográficos como idade, sexo, renda e estado civil aos perfis dos clientes para que você possa posteriormente adaptar seus esforços de marketing. Por exemplo, um varejista de roupas pode usar dados de idade e sexo para recomendar estilos de roupas relevantes aos seus clientes. 
• Vantagem competitiva: Dados enriquecidos permitem que as organizações fiquem à frente da concorrência, identificando tendências de mercado, compreendendo as preferências dos clientes e adaptando-se às mudanças nas condições do mercado. 
• Redução de custos: A melhor parte do enriquecimento de dados é que você economiza muitos custos, pois assim você pode evitar erros dispendiosos. Por exemplo, se tiver uma base de dados de clientes, pode enriquecer os dados com as informações certas e garantir que os seus materiais de marketing chegam aos endereços certos. 

Técnicas de enriquecimento de dados 

Então, como você pode melhorar a qualidade dos seus dados e garantir que eles agreguem valor? As técnicas incluem: 

• Consolidação de dados: Esta técnica pode adicionar novos campos de dados ou atributos a registros existentes. Por exemplo, você pode enriquecer um banco de dados de clientes com informações demográficas como idade, sexo e renda. 
• Validação e correção de dados: Um dos fatores mais críticos no enriquecimento de dados é garantir a precisão e integridade dos dados, validando e corrigindo inconsistências, erros ou valores ausentes, por exemplo, validando endereços de e-mail, corrigindo problemas de formatação em endereços ou padronizando formatos de data. 
• Enriquecimento Geoespacial: Você pode adicionar dados geográficos aos registros, como coordenadas de latitude e longitude, cidade, estado ou CEP. Portanto, se você precisar fazer uma análise baseada em localização, isso poderá ser útil nesse cenário. 
• Perfil de mídia social: Para obter uma compreensão mais profunda de seus clientes, você pode enriquecer os dados dos clientes com informações de plataformas de mídia social, como perfis do Twitter, LinkedIn ou Facebook. 
• Padronização de dados: Padronizar dados envolve convertendo dados em um formato consistente. Isso pode incluir a padronização de unidades de medida, formatos de data ou formatação de endereço (por exemplo, conversão de “St.” para “Rua”). 
• Correspondência e desduplicação de dados: Registros duplicados são um problema comum com dados brutos. A correspondência de dados identifica e mescla registros duplicados em um conjunto de dados para garantir a consistência dos dados e eliminar redundância. 

9 etapas para enriquecimento de dados  

Vejamos um exemplo de enriquecimento de dados no setor financeiro. Se você é um gerente de banco que deseja enriquecer os dados dos clientes para melhorar a personalização do serviço, siga estas etapas.

 

Etapa 1: coleta e preparação de dados 

Primeiro, determine o conjunto de dados e os elementos de dados que você deseja enriquecer. Colete e compile-os e certifique-se de que estejam limpos e livres de erros óbvios. Você pode aproveitar ferramentas de integração de dados para acessar e consolidar bancos de dados de clientes e logs de transações. Isso ajudará você a obter acesso aos conectores de dados, ao mesmo tempo que oferece suporte a conversões de tipo de dados e registro de erros para identificar e corrigir discrepâncias.  

Etapa 2: Definir metas de enriquecimento de dados 

Defina claramente os objetivos do seu projeto de enriquecimento de dados. Que melhorias específicas você deseja alcançar? Você está interessado em dados demográficos, informações geoespaciais ou outros atributos? 

No exemplo, seu objetivo é enriquecer os dados de comportamento financeiro do cliente com atributos adicionais, como padrões de investimento, tolerância ao risco e canais de transação preferenciais, para oferecer serviços mais personalizados.  

Etapa 3: limpar dados  

Depois de estabelecer as bases, inicie sua jornada de enriquecimento de dados cuidando meticulosamente da limpeza e consistência dos dados. A limpeza de dados permite eliminar duplicatas, corrigir imprecisões e padronizar formatos de dados. Por exemplo, alinhar os números de telefone dos clientes a um formato uniforme torna-os utilizáveis ​​em todos os sistemas. 

Etapa 4: dados de segmento e perfil 

Utilize o poder da segmentação e criação de perfil de dados para dividir seu conjunto de dados em segmentos significativos guiados por critérios específicos. O perfil de dados lhe dará uma visão completa de seus dados. Ele avaliará a qualidade dos seus dados procurando inconsistências, erros e valores discrepantes e identificará os dados que não estão em conformidade com os padrões ou regras de negócios esperados. Por exemplo, ferramentas de perfil de dados irá ajudá-lo a detectar inconsistências nos dados dos clientes armazenados pelo seu banco. Também permitirá segmentar clientes com base no comportamento transacional, uso do produto e canais de interação. Por exemplo, você pode criar segmentos como 'Clientes de alto valor', 'Usuários on-line frequentes', 'Requerentes de empréstimos' ou 'Jovens profissionais'. 

Etapa 5: combinar e integrar dados 

Integração de dados envolve combinar e mesclar registros com base em identificadores compartilhados, reconciliar dados de múltiplas fontes e criar um conjunto de dados coeso como um única fonte de verdade. O conjunto de dados integrado estabelecerá a base para análises avançadas, relatórios e planejamento estratégico. 

As ferramentas de correspondência de dados ajudarão você a mesclar registros relacionados em diferentes sistemas usando identificadores exclusivos, como IDs de clientes. Isso ajuda a criar uma visão unificada das interações de cada cliente com o banco.  

Etapa 6: Consolidação de Dados 

A consolidação de dados enriquece seu conjunto de dados adicionando contexto externo. É um passo fundamental porque aprofunda as dimensões do conjunto de dados. Você pode anexar dados externos, como pontuações de crédito de agências de crédito e dados geoespaciais para análise regional, aos perfis de seus clientes. Isto proporciona uma visão mais abrangente da situação financeira e distribuição geográfica do cliente.  

Etapa 7: agregação de dados 

A agregação resume os dados, vitais para identificar tendências que informam decisões estratégicas. Você pode resumir os dados por região usando ferramentas de agregação, que o ajudarão a identificar tendências no comportamento do cliente. Isso informará suas decisões sobre onde concentrar os esforços de marketing e onde expandir os serviços. 

Etapa 8: Transformação de Dados 

A transformação prepara os dados para análise. É uma etapa crítica no processo de ETL porque converte dados em inteligência acionável. 

Neste exemplo, você pode aproveitar ferramentas de transformação de dados para calcular novas métricas, como valor médio de transação, frequência de visitas a agências e pontuações de engajamento digital. Essas métricas ajudam a classificar os clientes em categorias como “nativos digitais” ou “fiéis a filiais”, auxiliando no marketing direcionado e no design de serviços. 

Etapa 9: Validar dados e implementar controle de qualidade 

Proteja a precisão e a confiabilidade dos dados por meio de procedimentos regulares de validação e verificação. Implemente verificações rigorosas de controle de qualidade para detectar erros antecipadamente, fortalecendo a integridade e a confiabilidade dos dados. Uma abordagem proativa garantirá que seu conjunto de dados enriquecido permaneça confiável para conduzir ações e decisões estratégicas. 

Você pode aproveitar ferramentas automatizadas de qualidade de dados para monitorar continuamente a integridade dos dados. Eles ajudarão você a realizar verificações regulares em logs de transações e fontes de dados externas para garantir a precisão e a confiabilidade dos dados enriquecidos.  

Ferramentas e tecnologias de enriquecimento de dados 

Agora que você sabe como funciona o enriquecimento de dados e quais são seus benefícios, vamos explorar algumas das ferramentas e tecnologias por meio das quais você pode implementar o enriquecimento de dados: 

Software de enriquecimento de dados 

Essas soluções são frequentemente usadas para tarefas específicas de enriquecimento de nicho. Eles fornecem melhorias direcionadas aos seus dados e permitem o ajuste fino dos processos de enriquecimento. 

Características principais 

• Funções Especializadas: Esses pacotes de software podem se concentrar em tarefas como validação de e-mail, geocodificação ou mídia social. extração de dados. 
• Personalização: Eles oferecem opções personalizáveis ​​para adaptar o processo de enriquecimento às suas necessidades exclusivas. 

APIs para enriquecimento de dados 

Interfaces de programação de aplicativos (APIs) permitem integrar o aprimoramento de dados diretamente em seus aplicativos e fluxos de trabalho, fornecendo enriquecimento de dados em tempo real ou em lote. 

Características principais 

• Enriquecimento em tempo real: As APIs podem enriquecer os dados em tempo real à medida que são coletados ou utilizados em seus aplicativos. 
• Personalização: Você pode adaptar APIs às suas necessidades específicas e aproveitar a flexibilidade no acesso e uso de serviços de enriquecimento. 
• Escalabilidade: As APIs podem lidar com grandes volumes de dados, tornando-as adequadas para aplicações de alta demanda. 

Ferramentas de integração de dados 

Outra opção é software de integração de dados. Essas ferramentas possuem recursos avançados de limpeza de dados, qualidade e criação de perfil que limpam e padronizam seus dados. Eles também possuem recursos de integração de dados, para que você possa combinar facilmente dados de várias fontes para obter uma visão completa. 

Características principais 

• Avançado gerenciamento de qualidade de dadosrecursos de , criação de perfil e limpeza 
• Conectores integrados para extrair dados de múltiplas fontes e integrá-los para formar uma visão unificada 
• Transformações e funções avançadas integradas para que você possa manipular dados facilmente da maneira que desejar. 

Enriquecimento Automatizado de Dados 

O enriquecimento automatizado de dados agiliza o enriquecimento de dados, atualizando e consolidando automaticamente conjuntos de dados existentes com informações adicionais e relevantes. Esse processo normalmente é alimentado por regras e algoritmos predefinidos que funcionam para identificar, verificar e incorporar novos pontos de dados em um banco de dados existente sem entrada manual. 

Novos dados são validados quanto à precisão e relevância antes de serem mesclados com registros existentes. Esse processo acrescenta profundidade aos dados e ajuda a manter um banco de dados limpo e organizado, preparado para análise. 

Características principais 

• Processamento em tempo real: Atualiza e enriquece automaticamente os dados à medida que são coletados. 
• Escalabilidade: Lida com volumes crescentes de dados sem comprometer o desempenho. 
• Personalização: Oferece a capacidade de configurar regras e parâmetros para atender a necessidades específicas de enriquecimento de dados. 
• Transformação de dados: Converte dados no formato ou estrutura necessária para fins de análise ou relatório. 
• Fluxos de trabalho automatizados: Configura gatilhos e ações para automatizar todo o processo de enriquecimento de dados. 

 

Melhores práticas para enriquecimento de dados 

A otimização dos processos de enriquecimento de dados requer uma abordagem estratégica. Para aproveitar todo o potencial dos seus dados, considere estas práticas recomendadas que enfatizam a precisão, a consistência e a adaptabilidade: 

 

Comece com dados de alta qualidade 

• Garanta que a base do enriquecimento de dados seja limpa e precisa. 
• Use manipulação de dados para melhorar a qualidade do conjunto de dados. 
• Desduplicar entradas, corrigir imprecisões e padronizar formatos de dados. 

Use múltiplas fontes de dados 

• Expanda a coleta de dados explorando diversas fontes. 
• Integre informações de bancos de dados de clientes, análises da web, sensores IoT e Soluções ERP. 

• Construa uma visão multidimensional para obter insights e compreensão mais profundos. 

Mantenha seus dados atualizados 

• Atualize regularmente seu conjunto de dados para manter a relevância e a precisão. 
• Mantenha-se atualizado com as tendências do mercado e as preferências dos clientes. 

Automatize seus processos de enriquecimento de dados 

• Alavancagem automação de dados para reduzir a carga de trabalho manual e o erro humano. 
• Garanta uniforme informática para manter a integridade dos dados. 
• Implemente fluxos de trabalho eficientes com ferramentas específicas para enriquecimento de dados. 

Monitore seus resultados de enriquecimento de dados 

• Acompanhe o impacto do enriquecimento de dados nas operações. 
• Monitore KPIs para avaliar a eficácia. 
• Avalie e adapte regularmente suas estratégias de enriquecimento de dados para melhoria contínua. 

Casos de uso de enriquecimento de dados 

Enriquecimento de dados B2C e B2B 

O enriquecimento de dados B2C (Business-to-Consumer) e B2B (Business-to-Business) é fundamental para aprofundar relacionamentos e impulsionar as vendas. Para empresas B2C, enriquecer os dados dos clientes com preferências pessoais, histórico de compras e atividades nas redes sociais pode adaptar as experiências às necessidades individuais. As empresas B2B se beneficiam de forma semelhante, enriquecendo os dados de clientes potenciais com tendências do setor, tamanho da empresa e informações dos tomadores de decisão para personalizar o alcance e as propostas. 

Exemplo: Um varejista de moda B2C usa o enriquecimento de dados para recomendar itens de vestuário com base nas compras anteriores e no comportamento de navegação de um cliente, enquanto um fornecedor de software B2B aproveita dados enriquecidos para personalizar soluções de software para clientes em potencial com base em seus requisitos de negócios. 

Enriquecimento de dados do cliente 

O enriquecimento de dados do cliente envolve a criação de um perfil abrangente de seus clientes. As empresas podem obter insights sobre o comportamento, as preferências e as necessidades dos clientes integrando dados de vários pontos de contato. Essa visão enriquecida permite que as empresas forneçam serviços mais personalizados e antecipem as necessidades dos clientes. 

Exemplo: Uma operadora de telecomunicações enriquece os perfis dos clientes com padrões de utilização e preferências de serviço para oferecer planos de dados personalizados e serviços de valor agregado, aumentando a satisfação e a fidelidade do cliente. 

Enriquecimento de dados financeiros 

O enriquecimento de dados financeiros é crucial para a precisão dos relatórios e a conformidade com as normas regulamentares. As instituições financeiras podem melhorar a detecção de fraudes, a avaliação de riscos e o atendimento ao cliente, enriquecendo os dados das transações com informações contextuais. 

Exemplo: Um banco enriquece os dados de transações com informações de comerciantes e dados de localização para detectar atividades incomuns e prevenir fraudes, garantindo contas de clientes seguras. 

Enriquecimento de dados de marketing 

O enriquecimento de dados de marketing permite que as empresas refinem suas estratégias de segmentação. Os profissionais de marketing podem criar campanhas mais eficazes que repercutam em seu público, adicionando dados demográficos, psicográficos e comportamentais aos perfis dos clientes. 

Exemplo: Uma agência de marketing enriquece seu banco de dados com interesses de mídia social e dados de engajamento para criar campanhas publicitárias direcionadas com taxas de conversão mais altas. 

Enriquecimento de dados de comércio eletrônico 

O enriquecimento de dados de comércio eletrônico aprimora a experiência de compra on-line, personalizando recomendações de produtos, otimizando a funcionalidade de pesquisa e melhorando o atendimento ao cliente. Ao compreender os hábitos e preferências de compra dos clientes, as plataformas de comércio eletrônico podem aumentar as vendas e a retenção de clientes. 

Exemplo: Uma plataforma de comércio eletrônico enriquece os perfis dos usuários com histórico de navegação e dados de compras para fornecer recomendações personalizadas de produtos, aumentando as vendas e o envolvimento do cliente. 

Simplifique o enriquecimento de dados com Astera 

A concretização de todo o potencial do enriquecimento de dados requer a compreensão dos seus princípios, a implementação de processos eficientes e o aproveitamento de tecnologias avançadas. É aqui que soluções como Astera entre no jogo.

Astera é ponta a ponta plataforma de gerenciamento de dados com recursos avançados de extração, integração, preparação e automação de dados, capacitando as empresas a agilizar seus fluxos de trabalho de enriquecimento de dados. 

É uma solução sem código com uma interface de usuário intuitiva de arrastar e soltar, projetada tendo em mente a acessibilidade e a usabilidade. Algumas características essenciais do Astera incluem: 

• Extração de dados com tecnologia de IA para ingerir dados de fontes não estruturadas. 
• Simplifique todo o processo de preparação de dados, desde a integração até a transformação, economizando tempo e recursos valiosos. 
• Uma ampla variedade de transformações para moldar e refinar seus dados para atender aos requisitos de análise.  
• Recursos integrados de qualidade e limpeza de dados com verificações e regras personalizáveis ​​para manter a precisão e a consistência dos dados. 
• Uma grade visual e interativa que permite explorar os dados visualmente e permite limpeza e ajustes práticos e imediatos dos dados. 
•  para explorar e interagir com dados de maneira intuitiva e fácil de usar. 
• Agendador de tarefas integrado e recursos de automação para eliminar o trabalho manual. 

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