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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. 

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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. 

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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. 

Sobre o Autor
  • Redação BRQ

    Desde 1993 no mercado, a BRQ Digital Solutions se consolidou como líder e uma das maiores empresas de Transformação digital do país.

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