Planejamentos sólidos e boas decisões de negócio não devem ter como base suposições ou desejos do gestor. É preciso ter números e informações que sirvam de base para essas escolhas. Por isso, é fundamental contar com a inteligência de dados na companhia.

Além de captar as informações, é crucial transformá-las em conhecimento efetivo no negócio. Contudo, apesar de sua relevância, o processo ainda gera dúvidas e precisa ser considerado com cuidado para a implementação.

Para elucidar o assunto, este artigo se aprofundará no conceito e explicará como implementá-la na empresa.

Aproveite a leitura!

O que é inteligência de dados?

Os dados estão presentes na rotina de empresas, já que é por meio dessas informações que elas entendem diversos cenários sobre sua operação. As questões envolvem desde o público-alvo até a efetividade das campanhas.

Entretanto, quando esses dados estão em formato bruto — ou seja, sem tratamento — há certas limitações em relação ao seu uso. Isso acontece porque a falta de uma interpretação ou qualificação deles pode causar uma leitura equivocada de cenários.

É a partir desse desafio que a inteligência de dados surge. O conceito se refere à capacidade de coletar, analisar, interpretar e utilizar informações para tomar decisões informadas e estratégicas.

O processo tem uma relação direto com o big data, que representa as grandes bases de dados. Com certas ferramentas e soluções, como o machine learning ou aprendizado de máquina, a inteligência de dados extrai e trata informações valiosas para a operação.

Como funciona esse processo?

O tratamento de dados para levar à inteligência de negócio envolve diferentes etapas. Veja quais são elas e como cada uma funciona!

Coleta de dados

A primeira etapa é a de coleta das informações que serão utilizadas. É possível consegui-las a partir de diversas origens, como:

• bancos de dados internos;
• bancos públicos;
• bases de terceiros;

Além dessas bases, há outras fontes de onde as informações podem ser coletadas. Para definir como o processo acontecerá, é preciso avaliar a qualidade, a confiabilidade e a disponibilidade das fontes disponíveis.

Após a coleta, os dados devem ser organizados e armazenados em um formato adequado para a análise posterior. Para tanto, vale considerar soluções como a estruturação em bancos, armazenamento em nuvem, uso de sistemas de gerenciamento e mais.

Tratamento das informações

A etapa seguinte é o tratamento das informações. Isso acontece porque os dados precisam passar por um processo de limpeza e preparação. A fase envolve a remoção de elementos duplicados, correção de erros, preenchimento de itens faltantes e padronização de formatos.

Se os dados forem provenientes de múltiplas fontes, por exemplo, pode ser necessário integrá-los em um único conjunto. Ainda, é essencial garantir a privacidade para proteger os usuários e a empresa.

Aqui também há atenção para os outliers — aquelas informações destoantes das demais. Como eles podem distorcer a análise e os resultados, é preciso analisar se os outliers serão removidos ou qual será a técnica de avaliação para impedir que eles prejudiquem a leitura futura.

Modelagem dos dados

A modelagem é a fase de criação de representações estruturadas e organizadas. Ela envolve a definição e o design de estruturas de dados que serão usadas para armazenar, gerenciar e manipular a base.

O objetivo dela é gerar um modelo conceitual ou lógico das informações e os relacionamentos entre elas. A modelagem facilita a comunicação entre os profissionais envolvidos na consolidação do sistema, como analistas, desenvolvedores e administradores de banco de dados.

Interpretação

Com os dados coletados, tratados e modelados, a etapa seguinte é a interpretação. Ele consiste em revisar os gráficos, tabelas, métricas e outras representações que foram geradas durante o processo de análise.

A proposta é identificar padrões e tendências, como correlações entre informações. Os resultados da avaliação de dados devem ser contextualizados para, a partir daí, extrair os insights para a operação.

É fundamental comunicar os insights de maneira clara e acessível por meio dos setores da empresa. A visualização das conclusões, com gráficos e outras representações visuais, pode ajudar a transmitir as informações de forma eficaz.

Quais são os benefícios da inteligência de dados para as empresas?

O investimento em inteligência de dados pode trazer diversos benefícios para a rotina da companhia, especialmente para a tomada de decisão. Esses conhecimentos ajudam a identificar padrões, tendências e oportunidades, permitindo desenho de planos estratégicos mais efetivos.

Também há outros benefícios, como:

• melhoria da eficiência operacional: é possível reconhecer ineficiências, gargalos, padrões de desperdício e oportunidades de otimização;
• personalização da experiência do cliente: torna-se mais fácil apresentar produtos, serviços e experiências de acordo com as necessidades individuais dos clientes;
• antecipação de demanda: percebendo tendências emergentes, padrões de mercado e mudanças nas preferências dos clientes, é possível ficar um passo à frente da concorrência.

Além desses pontos, a inteligência de dados contribui para a segurança da empresa. As técnicas de análise viabilizam identificar padrões anômalos e a detecção de fraudes ou comportamentos suspeitos, oportunizando ações rápidas.

Como aplicar esse processo no negócio?

Agora que você entendeu mais sobre a inteligência de dados, chegou o momento de aprender como aplicá-la no negócio. Para tanto, além das etapas que você já viu, há outros pontos a considerar.

Primeiramente, é indispensável saber qual o objetivo de implementar esse procedimento. Isto é, quais respostas você pretende extrair a partir das informações. É o caso de definir se o foco será eficiência operacional, melhorar a jornada do cliente ou planejar um novo produto, por exemplo.

Esse direcionamento será fundamental para a coleta, seleção e modelagem dos dados. Quanto mais claro for o objetivo, mais ágil poderá ser o tratamento das informações e, consequentemente, da análise futura.

Também é pertinente usar soluções como machine learning. A ferramenta tem o poder de automatizar diversos processos e proporciona aumento na produtividade.

Neste artigo, você aprendeu que a inteligência de dados é cada vez mais necessária para empresas que querem alcançar mais eficiência em sua operação e se destacar no seu mercado. Ao adotá-la, é possível extrair insights valiosos e ganhar vantagem competitiva.

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