O Data Discovery faz uso de IA e Machine Learning para processar informações e embasar decisões e estratégias.
Decisões e estratégias devem, sempre que possível, ser baseadas em dados concretos. Por isso, o Data Discovery se tornou um grande aliado de diferentes tipos de empresas, pois pode direcionar sua atuação, reconhecer novos nichos e oportunidades.
Ele corresponde à reunião, análise e utilização de informações advindas de diferentes fontes para, então, orientar ações. Estas ações podem ser do time de marketing, de vendas, de recursos humanos e vários outros.
Sua aplicação é bastante vasta e se torna cada vez mais comum, especialmente em um mundo conectado em que a geração de dados é contínua e revela informações cruciais para a atuação de diferentes instituições e profissionais.
O que é Data Discovery?
Data Discovery corresponde ao processo de identificar, encontrar e entender dados diversos disponíveis a uma organização. Com isso, há a consolidação de informações em uma só fonte que, por sua vez, permite a análise e reconhecimento de padrões.
Com ele se torna possível explorar de maneira profunda os dados disponíveis. É necessário ter à disposição ferramentas e técnicas que permitam a identificação de padrões, de tendências e informações relevantes para a tomada de decisões.
Em razão das modernas ferramentas disponíveis para a descoberta inteligente de dados, o Data Discovery permite que mesmo pessoas que não sejam da área de TI compreendam as informações e reconheçam os padrões ali presentes.
Isso é possível especialmente porque este tipo de ferramenta apresenta textos, diagramas e elementos visuais para explanar suas conclusões frente aos dados que lhe foram disponibilizados.
Principais características do Data Discovery
As características do Data Discovery são úteis para uma melhor compreensão sobre o que ele representa, seu funcionamento e sua importância. Veja quais são elas:
- Exploração visual de dados: as ferramentas de descoberta de dados geralmente fazem uso de interfaces visuais que facilitam a compreensão deles. Dentre elas estão gráficos interativos, dashboards e outras representações.
- Acesso a dados diversificados: o processo de Data Discovery não se limita a fontes de dados específicas ou internas. Ela pode envolver a exploração em bancos de dados relacionais, não estruturados, Big Data etc.
- Autoatendimento: um dos grandes destaques de ferramentas de descoberta de dados corresponde à permissão de que usuários não técnicos os explorem e os compreendam sem depender de especialistas em TI.
- Descoberta de padrões e tendências: a análise de dados durante o processo de Data Discovery busca padrões, tendências e correlações. Estes, por sua vez, são utilizados para a obtenção de insights.
- Tomada de decisão ágil: o Data Discovery fornece uma visão clara sobre relações, situações e cenários. Com isso, promove a tomada de decisão consciente e ágil.
- Preparação de dados: as ferramentas de análise de dados não se limitam a ela, mas também os preparam, limpam e os integram.
Benefícios do Data Discovery
A adoção de ferramentas de Data Discovery oferece diversos benefícios às empresas. Eles se relacionam com identificação de padrões, com o embasamento de decisões e com a autonomia. Conheça-os!
Identificação de padrões e tendências
O Data Discovery permite uma rápida identificação de padrões e de tendências reveladas pelos dados. Assim, oferece insights cruciais para as estratégias, atividades e determinações da organização.
Tomada de decisão informada
A partir do acesso a informações visuais e acessíveis, as ferramentas de descoberta de dados permitem aos responsáveis pelas decisões tomá-las de modo informado e rápido. Sem sombras de dúvidas isso contribui para o sucesso organizacional.
Autonomia dos usuários
Ferramentas de Data Discovery geralmente se valem de interfaces amigáveis e intuitivas. São elas que permitem que usuários não técnicos explorem e analisem dados sem que dependam de especialistas em dados. Portanto, promove a autonomia e democratiza a informação.
Colaboração aprimorada
Ao permitir que diferentes equipes e pessoas explorem e compartilhem dados de forma colaborativa, o Data Discovery facilita a colaboração entre setores e impulsiona a inovação.
Agilidade na análise de dados
Um dos principais benefícios do uso da descoberta inteligente de dados é a agilidade que ela oferece. Seu uso diminui o tempo necessário para obter os insights, de modo que garante dinamismo nas decisões e ações.
Detecção de anomalias
A capacidade de identificar padrões incomuns ou anomalias nos dados pode ajudar as empresas na antecipação de problemas.
Personalização da análise
Com o Data Discovery os usuários têm a chance de personalizar suas análises de acordo com suas necessidades específicas. Para isso, escolhem e indicam quais são as variáveis relevantes à pesquisa, bem como ajustam os parâmetros da análise conforme necessário.
Compreensão mais profunda dos dados
A exploração visual dos dados que são reunidos a partir de diferentes fontes oferece uma compreensão mais profunda deles, o que permite que os usuários explorem relações complexas que não seriam possíveis manualmente.
Esse formato também permite aos indivíduos e equipes entender melhor o significado por trás dos números obtidos, de maneira a realmente utilizá-los para suas decisões, estratégias e ações.
Rápida adaptação a mudanças
Em um ambiente empresarial dinâmico, o Data Discovery permite que as organizações se adaptem rapidamente a mudanças nas condições de mercado, regulamentações ou requisitos operacionais.
Aliás, por sua capacidade de reconhecer padrões e tendências, ele se mostra como uma ferramenta útil para antecipar alterações nos cenários do mercado e para encontrar a melhor forma de adaptação a elas.
Melhoria da eficiência operacional
A descoberta inteligente de dados facilita a identificação de áreas que requerem melhorias e otimização. Desse modo, contribui para a eficiência operacional e para a redução de custos das operações ali presentes.
Melhoria na satisfação do cliente
O uso de Data Discovery traz informações que promovem melhorias nos produtos ou serviços oferecidos ao público. Não apenas nisso, mas especialmente na experiência do usuário, de maneira a aumentar sua satisfação e, consequentemente, sua fidelidade.
Inovação orientada por dados
O Data Discovery, por si só, é uma inovação. Além disso, ele é um promotor da modernização de processos e do aproveitamento de novas oportunidades.
Data Analytics: o que é, para que serve, vantagens e exemplos
Quais são os passos do Data Discovery?
A descoberta de dados ocorre a partir de três passos que são essenciais. São eles: preparação, visualização e análise.
Preparação (ou Data Preparation)
Primeiramente, é necessário preparar os dados. Isso inclui a reunião de informações de diferentes fontes, a padronização para análise em formato consistente e a limpeza.
A limpeza se refere à exclusão de valores nulos e de informações duplicadas, à detecção de valores discrepantes, dentre outras questões. Com isso, garante-se que o Data Discovery se baseará em dados concretos.
Visualização (ou Data Visualization)
O segundo passo se refere à visualização, que pode se dar em formato de diagramas de fluxo de dados, de gráficos e painéis. Isso ajuda na compreensão e na exploração dos resultados de modo a encontrar padrões, tendências, anomalias etc.
Análise (ou Data Analytics)
Depois da análise visual, há a análise avançada. Esta fase faz uso de técnicas analíticas para extrair insights dos dados. Isso pode envolver análises estatísticas, Machine Learning, mineração de dados e outras abordagens.
Casos de uso: como Data Discovery ajuda os negócios?
A descoberta de dados é útil em diferentes nichos, negócios e atividades. Por isso, o que não faltam são casos de uso para exemplificar sua importância.
- Análise de desempenho de vendas: as equipes de vendas podem usar o Data Discovery para analisar padrões de vendas, identificar produtos mais vendidos, entender sazonalidades e otimizar estratégias de precificação;
- Geração de leads: o uso de ferramentas de descoberta de dados também é útil para gerar leads até então não reconhecidos. Com isso, é possível reconhecer possíveis interessados nos seus produtos, segmentá-los e utilizar estratégias personalizadas de atração e conversão;
- Investimentos: uma vez que o Data Discovery faz uso de dados para prever novidades e entender o atual cenário, ele também revela para investidores empresas e nichos que são ou se tornarão lucrativos em breve.
Melhores práticas ao usar o Data Discovery
De modo geral, existem 3 práticas essenciais no uso da descoberta de dados. São elas:
- Garantia da qualidade de dados, a fim de que sejam precisos, íntegros, relevantes e consistentes. Isso exige a limpeza das informações para descartar aquelas que não se enquadrem nestas características;
- Governança de dados, que condizem à definição de políticas e regras do uso de dados e do sigilo deles;
- Automatização do processo de descoberta de dados, que aumenta a precisão dos resultados, agiliza-os e os tornam disponíveis para diferentes setores e colaboradores.
Use o Data Discovery para obter melhores resultados
O uso de dados é imprescindível para qualquer empresa e organização, independentemente de seu nicho de atuação. Sem eles é impossível entender tendências, tomar decisões estratégias e prever mudanças que requerem adaptações.
Para usá-los, é indispensável contar com diferentes fontes que possam reunir informações diversas. Igualmente, é importante saber como processar e analisar estes dados. Diante disso, as ferramentas de Data Discovery se tornaram soluções importantes.
Usá-las é uma forma de caminhar em direção ao sucesso e à sobrevivência do negócio, que tem a chance de compreender melhor o cenário em que se encontra e as oportunidades para se destacar nele.
