Business Intelligence: Não se afogue nos dados

Business Intelligence: não se afogue nos dados

 

De acordo com um relatório do Aberdeen Group, as organizações reportam que a cada ano os dados que usam para análise crescem 40% em média.

Uma grande parte dessa explosão de dados é formada por dados não estruturados que são difíceis de formatar e avaliar por meio de análise de dados (data analysis).

Isso inclui dados não estruturados como postagens em mídias sociais, interações gravadas entre consumidores e agentes no callcenter, registros médicos e mensagens de e-mail.

Entretanto, existem algumas providências que podem ser tomadas para melhorar a forma com que os dados são coletados, a integração de dados de múltiplas fontes e usar técnicas de análise de dados para gerenciar a avalanche de dados de forma sensata.

Essas dicas também auxiliam as empresas a usar dados de clientes e outros fluxos de dados de forma mais eficiente para melhorar as operações, otimizar os esforços de marketing e conduzir a melhores resultados para os negócios.

 

1. Classifique os dados não estruturados

A maioria dos ambientes de dados corporativos são bastante caóticos. Documentos em Word, e-mails, PDFs, planilhas e outros arquivos de dados estão espalhados por toda a empresa. A boa notícia é que a maioria dos dados não estruturados é também puro texto. Sendo assim, esses dados podem ser lidos, indexados, comprimidos e armazenados facilmente. Classificar os dados não estruturados é o primeiro passo para ser capaz de identificar suas fontes antes de analisar e usar as ferramentas de visualização de dados.

 

2. Defina políticas efetivas de armazenamento

A maioria dos dados tem um ciclo de vida. Novos dados são acessados com frequência durante os primeiros 90 dias de sua vida e o seu uso tende a diminuir depois disso. Devido a essa tendência de uso, os dados devem ser examinados regularmente quanto a datas, importância e uso mais recente, para em seguida serem descartados ou arquivados com base em políticas de armazenagem de dados definidas pela área de TI e pelos usuários responsáveis.   

 

3. Avalie sua infraestrutura de TI e ajuste conforme necessário

Antes de analisar os dados não estruturados é importante avaliar a infraestrutura atual de business intelligence (BI) e como tudo pode se encaixar. Não é fácil criar definições estruturadas de dados que são armazenados em fontes de dados não tradicionais. Assim, a equipe de gerenciamento de dados deve identificar os passos necessários para integrar dados não estruturados em um ambiente estruturado de BI.

 

4. Não se esqueça dos metadados

Fazer uso efetivo de dados não estruturados requer uma abordagem para organizar e catalogar o conteúdo. Para usar esse conteúdo, é útil saber o que é conteúdo. Alguns sistemas capturam automaticamente metadados relacionados a processos ou atributos como data de criação, autor, título, etc., porém aplicar metadados a conteúdos vigentes, como resumos de conteúdo, pessoas ou empresas mencionadas ou palavras-chave tópicas pode ser consideravelmente mais útil.  

 

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5. Ponha em prática a análise de dados não estruturados

Ferramentas de BI tradicionais não analisam dados não estruturados diretamente. No entanto, a tecnologia de análise de dados especializada está evoluindo rapidamente com soluções que incorporam inteligência artificial e pode ser usada para analisar dados não estruturados, bem como produzir modelos de dados que as ferramentas de BI possam se beneficiar. A análise de dados não estruturados pode começar com a utilização de um motor de linguagem natural para medir a densidade das palavras-chave. Essa abordagem, junto com o uso de metadados, pode auxiliar aos cientistas de dados e tomadores de decisão a chegar ao objetivo que os stakeholders estão buscando nas ferramentas e técnicas de data discovery.

  

 

Não deixe de ler os outros textos de nosso blog, onde abordamos vários assuntos relacionados a BI, RPA, BPM, BA, MDM e governança de dados e saiba como as organizações estão se beneficiando com esses recursos.

  

 

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