Descoberta inteligente de dados: como isso pode beneficiar sua empresa

“Dados são o novo petróleo dos negócios.”

Esta frase destina-se a comunicar a ideia de que seus dados de negócios podem ser extremamente valiosos se utilizados da maneira correta. Os dados têm o potencial de alimentar uma organização inteira somente se forem organizados e estudados todos os dias.

Um estudo afirma que até 2025, a quantidade total de dados criados, capturados, copiados e consumidos globalmente deverá projetar mais de 180 zettabytes . Isso torna extremamente difícil imaginar os silos de dados gerados por uma única organização. Neste mundo orientado por dados, onde IoT (Internet das Coisas) e BI (Business Intelligence) são a prioridade do dia, mais de 60% das organizações estão lutando com dados não estruturados.

Portanto, é crucial que as empresas procurem soluções de dados que lhes permitam buscar o valor de seus dados a partir de informações, métricas e insights. Uma dessas soluções é a descoberta de dados.

Descoberta de dados: descubra o enredo de seus dados de negócios!

A descoberta de dados é um processo que envolve a análise e a coleta de dados de várias fontes para descobrir discrepâncias, tendências e padrões nos dados.

A descoberta de dados abrange dados estruturados e não estruturados e ajuda a gerar visibilidade de dados em toda a organização.

Agora, o que você ganha com a descoberta de dados?

Você pode aproveitar os insights obtidos para aprimorar seu processo de negócios e se destacar em um ecossistema digital já saturado. Quase todas as empresas coletam dados maciços de fornecedores, fornecedores, clientes, operações e processos de produção, tanto de transações tradicionais quanto digitais.

Não aproveitar esses dados pode mantê-lo afogado em informações inúteis. É quando você precisa de descoberta de dados para analisar as informações, automatizar o gerenciamento e ajudá-lo a visualizar seu negócio em uma visão geral.

Agora que estamos neste tópico, você ficaria surpreso ao saber que o tamanho do mercado global de descoberta de dados está projetado para atingir US$ 14,4 bilhões até 2025, crescendo a um CAGR de 15,6% em relação a 2020. Esse crescimento se deve a certos mercados dinâmicas como:

• Maior adoção de dados baseados em nuvem
• Maiores investimentos em privacidade de dados
• Interesse na descoberta de dados para melhorar a conformidade e a governança
• A crescente necessidade de utilização de dados pós-pandemia
• Aumento da demanda para descobrir dados sensíveis saturados e insaturados

A mudança da descoberta de dados manual para a inteligente

Anteriormente, as empresas praticavam a descoberta de dados manualmente com a ajuda de planilhas do Excel, realizando documentação e análise por conta própria. Especialistas chamaram isso de um processo ineficiente que exigia muito tempo e esforço. Os insights obtidos também eram altamente dependentes da compreensão individual dos dados e estavam sujeitos a erros humanos.

A descoberta manual de dados inclui mapeamento manual de dados, categorização de metadados, documentação de regras e obtenção de insights usando o pensamento crítico.

Com a introdução da Inteligência Artificial (AI) , Business Intelligence (BI) e Machine Learning (ML), a descoberta inteligente de dados tornou-se o processo obrigatório para todas as empresas modernas orientadas por dados. Com a ajuda desse sistema de dados automatizado , as empresas podem facilmente conceituar e apresentar os insights de dados em uma plataforma integrada.

A descoberta de dados inteligente inclui preparação de dados automatizada, integração e apresentação de padrões ocultos e visualização de tendências e informações para tomada de decisão inteligente.

Esse processo contínuo de tradução de dados capacita as empresas com mudanças acionáveis ​​em tempo real que afetam diretamente o crescimento e a lucratividade.

Três categorias do conceito de descoberta de dados inteligentes

O processo inteligente de descoberta de dados vem em várias formas, combinando análise, saídas visuais e modelagem. Para obter o valor máximo desse processo, primeiro você precisa entender o formato de como a descoberta de dados funciona . Abaixo estão as três categorias de descoberta de dados que podem ajudá-lo a obter uma visão mais ampla das operações de dados.

1. Preparação de dados

A preparação de dados é a etapa mais importante que vem antes de qualquer descoberta e análise. Essa etapa envolve limpar os dados (estruturados e não estruturados), reformatar e mesclar esses dados de todas as fontes para serem estudados em um formato consistente. Quanto melhor você preparar seus dados de negócios, mais insights eficazes eles fornecerão. Se você perguntar como os dados se preparam?

Os dados podem ser desduplicados, detectar discrepâncias, excluir os valores nulos e se formatar com alta qualidade para melhor análise.

2. Visualização de dados

A visualização de dados é outra maneira eficaz de compreender totalmente os insights de negócios. Aqui os dados são visualizados na forma de painéis, diagramas de fluxo, gráficos e outros formatos. Isso é basicamente o resultado da análise preditiva e do aprendizado de máquina . Isso é útil para equipes de departamentos não técnicos entenderem a relação entre vários fluxos de dados.

Por exemplo, sua equipe financeira pode analisar o custo versus receita e identificar as áreas de melhoria para cada departamento.

Da mesma forma, sua equipe de design pode monitorar todo o ciclo de vida do cliente usando a mesma fonte de dados e funcionar de acordo.

3. Análise avançada

É aqui que a parte de descrição e visualização é mesclada para obter uma visão completa dos dados de negócios da empresa. Este sistema avançado de análise e relatórios organiza, resume e divide os dados complexos em relatórios simples e intuitivos para tomada de decisões futuras.

Por que a descoberta inteligente de dados é essencial para o seu negócio?

Até agora, discutimos várias aplicações de descoberta inteligente de dados. No entanto, esses aplicativos e vantagens não se limitam apenas à tomada de decisão inteligente e perspicaz. Abaixo estão os cinco principais benefícios da descoberta inteligente de dados para empresas modernas.

1. Classificação automática de dados

As empresas coletam mais dados de milhares de fontes todos os dias em novos formatos. Por meio de um sistema inteligente de descoberta de dados, você pode classificar todas essas informações com precisão com base na condição, canal e contexto em que são coletadas.

Por exemplo, varejistas e fabricantes podem diferenciar os dados do consumidor coletados das equipes de vendas, marketing e serviços para mesclar e avaliar toda a experiência do cliente. Sem a descoberta de dados, eles teriam que passar por cada parte dos dados separadamente.

2. Controles de dados em tempo real

Você pode aplicar ações específicas aos seus dados usando diferentes técnicas de descoberta de dados, como controle predefinido sobre os dados. Isso lhe dá controle acionável em tempo integral sobre os dados da sua empresa. Por exemplo, você pode comparar facilmente a margem de lucro do ano atual com o lucro do ano anterior e obter informações sobre as probabilidades de lucro futuro.

3. Melhor conformidade e gerenciamento de riscos

À medida que os volumes de dados crescem e os consumidores investem mais em proteção e segurança de dados, a conformidade e o gerenciamento de riscos estão no topo da agenda de todas as empresas. Conforme mencionado acima, a descoberta inteligente de dados detecta as ameaças potenciais e os valores discrepantes nos dados para que você possa gerenciá-los de forma proativa.

Com os recursos de descoberta de dados inteligentes de tendências, você também pode testar suas práticas de gerenciamento de dados para garantir que sua empresa esteja em conformidade com o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR).

4. Insights de dados democratizados

Os dados não devem ser compreensíveis apenas para especialistas em TI e analistas de dados. Com um sistema inteligente de descoberta de dados, os insights de dados são facilmente acessíveis a departamentos não técnicos, como vendas e RH, juntamente com clientes e partes interessadas. Resumindo, a descoberta de dados pode ser uma solução completa para as necessidades de cada equipe.

Por exemplo, a equipe de vendas pode colocar números para criar estratégias de como interromper as despesas com leads. A descoberta de dados pode ajudar a visualizar os mesmos números para a equipe de marketing analisar os pontos de chamada para ação do cliente. Dessa forma, uma fonte de dados pode ser usada para análise e tomada de decisão exclusivas.

5. O panorama geral dos dados de negócios

Esse benefício não pode ser estendido o suficiente para que a descoberta de dados desempenhe um papel crucial no fornecimento de insights futuros. Por exemplo, uma cadeia de varejo pode combinar dados do consumidor de seu aplicativo, site, mídia social e caixas eletrônicos para obter uma visão detalhada de todos os clientes atendidos. Isso ajuda a entender o comportamento do consumidor e sua conveniência para o crescimento futuro.

Além disso, os dados novos e históricos são constantemente preparados e reciclados para acessibilidade futura.

Atributos de ferramentas modernas de descoberta de dados

Qualquer ferramenta ou solução de descoberta de dados que você deseja empregar em sua empresa deve ser capaz de passar por todas as três categorias de descoberta de dados discutidas acima. Para implementar um processo de descoberta inteligente de dados bem-sucedido, você deve buscar soluções confiáveis ​​de análise de dados .

Enquanto você procura soluções de descoberta de dados , aqui estão alguns atributos-chave que toda ferramenta moderna de descoberta de dados deve oferecer.

1. Insights rápidos de um grande conjunto de dados

Este é um ambiente de dados acelerado, onde o tempo e os dados podem ser capitalizados rapidamente. Você não pode esperar por análises e BI e deixar sua empresa ser afetada por insights atrasados. Portanto, sua ferramenta de descoberta de dados deve ser capaz de integrar os vastos conjuntos de dados de vários pontos, filtrá-los e fornecer insights em tempo real.

2. Recursos avançados

Uma ferramenta de descoberta de dados de qualidade deve oferecer recursos avançados de visualização e relatórios para realizar análises de qualidade e obter o máximo valor dos insights. Sua ferramenta de descoberta de dados deve ser capaz de mesclar vários gráficos e fornecer comparações avançadas. Além disso, procure recursos como recursos de formatação para tendências subjacentes e indicadores codificados por cores.

3. Interface amigável

Analistas profissionais e especialistas em dados não devem ser os únicos a entender a ferramenta e seus recursos de navegação. A descoberta de dados permite que todos acessem os insights obtidos; portanto, a ferramenta de descoberta de dados deve ser familiar a todos os departamentos (técnicos e não técnicos). Isso permitirá um fluxo livre de informações dentro de sua empresa.

4. Campos personalizados e compartilhamento simplificado

As ferramentas profissionais de descoberta de dados permitem que os usuários personalizem seus campos de dados de acordo com seus requisitos de negócios. Esses campos personalizados podem ser acessados ​​por todos para colaborar e unificar as decisões de negócios.

Como a Appinventiv pode oferecer as melhores soluções de descoberta de dados?

Descobrir, catalogar e criar perfis de seus dados de negócios é uma das etapas mais complexas, porém críticas, para uma estratégia de dados abrangente. Permita-nos ajudá-lo a melhorar a qualidade dos dados e manter a conformidade dos dados. Podemos gerar insights profundos e acionáveis ​​para o crescimento e a escalabilidade do seu negócio. Conecte-se conosco para obter grande valor de seus dados.

Perguntas frequentes sobre soluções inteligentes de descoberta de dados

P. Como realizar a descoberta inteligente de dados?

R. Abaixo estão as etapas gerais para realizar a descoberta inteligente de dados que garantem que seus dados sejam incorporados da maneira certa.

• Defina seus objetivos de negócios
• Identifique seus pontos de dor
• Mescle diversas fontes de dados para obter insights mais profundos
• Limpe seus dados
• Desenvolva um modelo de descoberta de dados
• Automatize todos os processos
• Tornar os dados acessíveis a todos

P. Quais são alguns dos casos de uso corporativo da descoberta de dados inteligentes?

R. A descoberta inteligente de dados tem muitos aplicativos, desde o aprimoramento das operações de back-end até a melhoria da experiência do cliente. A descoberta de dados pode ser utilizada em:

• Planejamento de negócios
• Análise de mídias sociais
• Reclamações de seguro
• Previsão
• Detecção de fraude
• Prospecção de novos clientes etc.

P. Quais são as principais funções das ferramentas e softwares de descoberta de dados?

R. O software e as ferramentas de descoberta de dados ajudam a coletar e combinar dados de várias fontes e pontos para identificar padrões e tendências desconhecidos. Visualização de dados, monitoramento de dados, análise de dados, relatório de dados e análise estatística avançada são algumas das principais funções do software de descoberta de dados.