Qualidade dos dados ajuda a diminuir riscos dos negócios

O processo de captar, armazenar, analisar e tratar dados precisa ser seguido para trazer segurança aos negócios.

 

Por Samir Jahchan

O Big Data tem sido tema constante nas conversas dos executivos. Afinal, com a vasta produção de dados que a internet e a digitalização dos negócios propicionam, fazer uso destes para direcionar a tomada de decisão passa a ser essencial. Com a possibilidade de análises preditivas, que ajudam a prever tendências com maior precisão, o uso desse tipo de tecnologia está cada vez mais em alta.

Mas não basta apenas ter dados. Estes precisam ter “qualidade” para de facto serem usados de forma eficiente.  Neste ponto, muitas vezes surgem os conflitos entre as áreas de negócio e TI (Tecnologia da Informação). A discussão em torno de “onde está a informação? O dado já não está lá?”.

O que permite que o dado esteja pronto para ser usado é o chamado tratamento de dados, que, com base em ferramentas capazes de disponibilizar informações confiáveis, permite interpretar sinais e reagir rápido aos movimentos do mercado.

O que é tratamento de dados e por que é importante?

O tratamento de dados é ideal para validar informações para o negócio — este seleciona os mais relevantes, atualiza e padroniza os registros considerados importantes. Por meio dessas referências é possível avaliar de forma mais precisa as características de cada área e segmento de mercado.

Esse tratamento é indispensável, porque ajuda as empresas a aumentarem a sua credibilidade, já que passam a oferecer maior qualidade dos dados, minimização dos riscos e identificação de possíveis erros em processos de TI. Exemplo disso são as gigantes de marcas Google, Amazon e Apple.

Eats marcaas realizam coleta de dados por meio de mecanismos de busca, cookies e perfil de utilizadores, para então analisarem o comportamento dos consumidores.

Informações como cliques em anúncios, endereços de e-mail, localização, histórico de buscas, reconhecimento facial, entre outras, são captadas e utilizadas para formular serviços específicos, publicidade direcionada, integração entre contas e até mesmo notificações.

Como a quantidade de dados coletados é muito grande e seu formato diversificado, é necessário que os profissionais da área contem com ferramentas capazes de gerenciar e tratar todos esses dados. Só assim é possível integrá-los e transformá-los em informações para tomar ddecisões.

A coleta e o tratamento de dados

Sem o suporte da tecnologia e métodos de análise fica praticamente impossível chegar a resultados satisfatórios. Quando falamos em analytics e Big Data, devemos ter em mente que o volume de informações é enorme, e que métodos específicos devem ser utilizados. Na maioria dos casos, ocorre por meio de:

  • coleta das informações: a coleta é realizada em diferentes fontes como datawarehouse e plataformas sociais;
  • armazenamento e tratamento de dados: equivale à distribuição em servidores e ferramentas diversificadas. Este é um procedimento que garante um backup automático para cada uma das informações recolhidas;
  • organização de dados: classifica as informações de forma estruturada, semi-estruturada ou não-estruturada. Essa identificação de dados facilita o acesso aos informativos e análise através de tecnologias;
  • Só depois destas etapas é que será possível a exposição, análise de resultados e a interpretação dos dados. Baseando-se em estatísticas e nas análises preditivas, será possível que os CEO e demais profissionais tenham informações certeiras para tomar suas decisões.

Embora o tratamento de dados apareça apenas como uma das etapas desse processo, ele é uma das práticas mais importantes por conseguir otimizar e aperfeiçoar todas as outras.

Para ajudar na qualidade dos dados e para que os profissionais consigam a minimização dos riscos, pode-se realizar o tratamento por meio de:

  • análise da integridade de dados que garante consistência e precisão. A integridade é um fator de segurança para um projeto ou qualquer solução utilizada para armazenar, processar ou recuperar informações.
  • reconhecimento de dados inconsistentes. Só assim é possível ver se o que foi coletado está correto e conforme as necessidades da empresa quanto às respostas esperadas.



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