Você sabe o que é Data Discovery e como vem sendo usado em estratégias de BI?

Ainda não chegamos ao futuro tão automatizado quanto o dos Jetsons, mas já vivemos no período em que até aspiradores de pó estão conectados à internet. Isso significa que o mundo digital está mais presente do que nunca na sociedade e faz aumentar a cada dia a quantidade de dados que produzimos.

E não existe dúvida de que os dados são fundamentais para os negócios e, principalmente, para os que apostam em Business Intelligence (BI). A quantidade de informação disponível e a análise desses dados mudaram a forma como as empresas tomam suas decisões.

Mas os líderes estão cada vez mais submersos nesse mar de dados que vem de todos os lados – dos seus clientes, seus fornecedores, do mercado, etc. E como transformar todos esses dados internos e externos em informações relevantes para os negócios?

Dentro das estratégias de BI, um processo vem ganhando cada vez mais espaço para ajudar nessa tarefa: o Data Discovery.

Você sabe o que é Data Discovery, ou, na tradução, Descoberta de Dados?

É uma forma de tornar os dados limpos, além de facilmente compreensíveis – em formatos intuitivos, e de alta disponibilidade, ou seja, que possam ser utilizados por toda a empresa. Assim, é possível identificar padrões e tendências que ajudam na geração de insights, descobrindo valiosas oportunidades.

A alta demanda por ferramentas de Data Discovery já vem transformando o universo de BI e ajudando a identificar, por exemplo, problemas de relacionamento e gestão com os clientes, problemas com produtos e falhas nos serviços, ações inesperadas dos consumidores, etc. O que é possível através de uma compilação de dados e análise das informações que levam a uma maior compreensão do comportamento, das transações e do sentimento do consumidor.

Quer entender melhor sobre o conceito de Data Discovery e qual a relação com Business Intelligence? Então continue a leitura!

O que é Data Discovery

Permitir que as pessoas tenham acesso fácil e confiável às informações, em um formato intuitivo, com boas ferramentas visuais, além de alta disponibilidade é o principal objetivo do Data Discovery.

É um processo que as empresas podem usar como estrutura para entender seus dados, conectando várias fontes de informação.

Isso inclui, por exemplo, análises de texto, sentimentos, do que o cliente está dizendo nas redes sociais sobre a sua empresa, além de suas diversas interações, inclusive com o atendimento fornecido pela empresa, e também dos dados internos e do mercado.

Além de conectar, o processo de Data Discovery passa ainda pela limpeza e preparação dos dados. Isso para que a tomada de decisões se torne muito mais rápida, eficaz e assertiva. É uma forma de agregar valor às informações, tornando mais eficazes as estratégias de Business Intelligence na hora de identificar potenciais problemas ou oportunidades.

O Data Discovery é um recurso que, com a ajuda da Inteligência Artificial (chamada de descoberta inteligente de dados) ou até mesmo o trabalho humano, filtra e otimiza a coleta de dados, extraindo padrões, que podem ser apresentados em formato de gráficos, por exemplo.

E para o que isso serve? É uma forma, por exemplo, de compreender de forma mais completa como o público enxerga a sua empresa.

Basicamente o que ele faz é transformar dados em informação útil para o negócio.

Mas você pode estar se perguntando: “Este já não é o principal objetivo do BI?”.

A resposta é sim, mas há uma diferença. Por isso BI e Data Discovery são tratados como complementares e a recomendação da Gartner, por exemplo, é para que as ferramentas sejam utilizadas simultaneamente.

Com a Descoberta de Dados são integradas as informações de diversas origens, sem a necessidade de um data warehouse, por exemplo.

Já o BI envolve o desenvolvimento de um data warehouse, usado nos relatórios e análises de dados, e, além disso, normalmente são usados dados internos, diferente do Data Discovery, que também utiliza informações externas. Com o BI é possível identificar pontos dentro da empresa que podem ser otimizados, além de avaliar os seus resultados e estratégias.

Com isso, cada ferramenta deve ser utilizada para uma finalidade específica. Normalmente, BI para as questões já conhecidas pela empresa, e Data Discovery para novos insights. A junção das duas garante processos mais efetivos, facilitando a integração das informações internas e externas.

Isso torna as decisões ainda mais certeiras.

Por que investir em Data Discovery?

Ferramentas mais interativas e intuitivas são uma grande vantagem quando falamos em análise de dados, isso facilita que todos os setores dentro da empresa compreendam de forma fácil as informações importantes para o negócio.

E essa é apenas uma das vantagens de investir em Data Discovery em sua empresa.

Outro ponto importante é a redução de custos, já que, com essa estratégia é possível otimizar resultados, com um trabalho mais inteligente e eficaz.

Além disso, como vimos, Data Discovery pode melhorar ainda mais as rotinas de BI, ampliando o escopo das análises de dados. Como a ferramenta é capaz de trazer muitos dados de diferentes fontes, isso permite que as empresas usem as informações de forma inovadora, explorando diferentes formas de utilizar os dados para encontrar informações relevantes ao negócio.

Isso aliado à grande disponibilidade dos dados para todas as equipes dentro da companhia, de forma que todos consigam acessá-los intuitivamente, integrando toda uma empresa a um só objetivo.

A importância dos dados

Se você tem nos acompanhado aqui já sabe que sempre falamos sobre a importância de uma política de dados nas empresas para a tomada de decisões mais assertivas, diminuindo riscos e aumentando as chances de crescimento.

Ter uma cultura baseada em dados facilita o alinhamento das decisões com os objetivos do negócio e também o trabalho dos profissionais responsáveis por essa tomada de decisões, que têm como base os dados e não achismos ou intuição.

E Data Discovery é uma das ferramentas que podem ajudar o seu negócio nessa transformação cultural.

Porque não basta apenas coletar e armazenar os dados. Para que eles não sejam inúteis, é fundamental encontrar maneiras de extrair as melhores informações deles.

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