O que é descoberta de dados?

A descoberta de dados envolve a coleta e avaliação de dados de várias fontes e é frequentemente usada para entender tendências e padrões nos dados. Requer uma progressão de etapas que as organizações podem usar como estrutura para entender seus dados. A descoberta de dados, geralmente associada à inteligência de negócios ( BI ), ajuda a informar as decisões de negócios, reunindo fontes de dados isoladas e díspares para serem analisadas. Ter montes de dados é inútil, a menos que você encontre uma maneira de extrair informações deles. O processo de descoberta de dados inclui conectar várias fontes de dados, limpar e preparar os dados, compartilhar os dados em toda a organização e analisá-los para obter informações sobre os processos de negócios.

Hoje, quase todas as empresas coletam grandes quantidades de dados sobre seus clientes, mercados, fornecedores, processos de produção e muito mais. Os dados fluem dos sistemas de transações online e tradicionais, sensores, mídia social, dispositivos móveis e outras fontes diversas. Como resultado, os tomadores de decisão estão submersos em dados, mas famintos por informações. As informações estão escondidas nesses dados.

Exemplo de descoberta de dados

A exploração de dados e análise visual é uma abordagem que os analistas de dados de negócios usam para descobrir e investigar informações ocultas, mas potencialmente úteis, nos dados. É uma metodologia para aprofundar os dados em busca de relacionamentos, tendências, padrões e anomalias interessantes que exijam exploração adicional. A exploração e a análise visual permitem o uso de software analítico assistido por tecnologia e de reconhecimento de padrões para visualização e detalhamento de forma a transformar dados em conhecimento e compreensão.

A descoberta de dados oferece às empresas uma maneira de tornar seus dados limpos, facilmente compreensíveis e amigáveis ao usuário. Uma solução abrangente deve poder ser usada por todos os membros da empresa. O principal benefício da descoberta de dados são as informações acionáveis que são descobertas nos dados. Essas informações ajudam os usuários a identificar oportunidades valiosas antes dos concorrentes, sem precisar consultar a organização de TI. A descoberta de dados visuais pode aumentar esse valor, permitindo que os trabalhadores da linha de negócios encontrem respostas mais rapidamente.

Hoje, as empresas estão descobrindo que o uso de inteligência artificial (IA) está aprimorando muito o processo de descoberta de dados. Esse processo também é conhecido como descoberta inteligente de dados. Na descoberta inteligente de dados, a IA pode descobrir relacionamentos de dados automaticamente e acelerar as análises de uma empresa com recomendações baseadas em IA. O mecanismo de sugestão de IA subjacente usa algoritmos de IA sofisticados que são executados em qualquer tipo de dados sem que o usuário saiba que o processamento está acontecendo em segundo plano. O mecanismo de IA identifica relacionamentos potenciais, como correlações, empregando algoritmos de aprendizagem treinados. As principais plataformas de análise que utilizam IA oferecem visualizações recomendadas de variáveis relacionadas que os usuários podem escolher para explorar mais.

Existem várias direções interessantes para a inovação na área de análises baseadas em IA, incluindo:

  • As técnicas de IA podem ser usadas para sugerir etapas de preparação de dados, como normalização, manipulação de dados ausentes, reconhecimentos de padrões de string e outros.
  • Algoritmos podem ser usados para identificar e chamar a atenção para padrões específicos ou valores discrepantes nos dados para grupos de variáveis relacionadas.
  • A análise de série temporal tem necessidades e técnicas distintas para reconhecimento de padrões, detecção de anomalias e descoberta de relacionamentos de série.
  • Os dados comportamentais de usuários especialistas podem ser coletados, analisados e usados para influenciar as ações de análise recomendadas.

Os mecanismos e recomendações de sugestão de IA são cada vez mais usados para aumentar a análise em um espaço de problemas em constante expansão. Essa combinação de compreensão humana com os esforços incansáveis da máquina permite que os profissionais de negócios descubram rapidamente relacionamentos importantes em grandes quantidades de dados a tempo de agir.

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Resolvendo problemas de negócios com descoberta de dados

Os analistas têm a tarefa de descobrir informações sobre as enormes quantidades de dados que as empresas coletam. Por trazer dados de muitas fontes diferentes, a descoberta de dados permite que as empresas usem os dados de formas inovadoras. Ele ajuda os usuários a explorar os dados de novas e diferentes formas e a encontrar informações que não eram aparentes antes da descoberta dos dados. E, uma vez que novas tendências ou padrões são feitos, a descoberta de dados faz com que seja mais fácil para os usuários se aprofundarem nas variáveis e apresentarem novas perguntas e percepções.

Essas informações podem incluir a identificação de problemas do cliente, como os seguintes:

  • Rotatividade inesperada de clientes
  • Problemas de relacionamento e gestão com o cliente
  • Problemas sutis do produto, como devoluções e falhas
  • Vazamentos de preços devido a descontos excessivos
  • Falhas promocionais
  • Perda de participação de mercado devido a ações competitivas, como preços agressivos ou um novo produto

A descoberta de dados está permitindo que as empresas capturem uma visão de 360 graus de seus clientes, compilando e avaliando os dados comportamentais, transacionais e de sentimento do cliente nos vários canais que os clientes usam para interagir com as empresas.

A descoberta de dados é inestimável para ajudar os tomadores de decisão a detectar os primeiros sinais de alerta sobre a insatisfação do cliente. A descoberta de dados ajuda os líderes de negócios a obter uma compreensão mais completa de como os clientes veem a empresa.

A análise de texto, sentimento, da parte social e da fala pode ser usada para identificar o que os clientes estão dizendo sobre sua empresa em diversas interações, incluindo comentários de mídia social e interações de contact center. Pesquisas de palavras-chave em relação ao sentimento do cliente podem ajudar os líderes de negócios a identificar onde os problemas potenciais de produtos ou serviços podem estar surgindo com vários clientes.

As ferramentas de descoberta de dados também oferecem aos bancos inúmeras oportunidades de aprender mais sobre seus clientes e agir de acordo com essas informações. Por exemplo, as ferramentas de descoberta de dados podem ajudar os banqueiros a determinar quais produtos um determinado cliente está usando (por exemplo, cheques, economias) e, em seguida, determinar com base na renda do cliente, status do ciclo de vida e outros fatores se ele pode ser um bom candidato para uma oferta de venda ou venda adicional (por exemplo, certificado de depósito).

Com a rotatividade de clientes tão alta em serviços financeiros, os banqueiros também podem usar ferramentas de análise e descoberta de dados para determinar as principais causas da deserção de clientes entre certos grupos de clientes e também para detectar os sinais de alerta quando um cliente está prestes a abandonar o navio. Não detectados e sem solução, esses problemas podem prejudicar seriamente qualquer negócio. Daí a urgência de encontrar informações nos dados e agir. Com as informações certas, as empresas podem concentrar seus esforços onde são necessários de forma a reter e encantar os clientes, ao invés de simplesmente jogar táticas atraentes contra a parede e ver o que dá certo. A descoberta de dados coloca o poder do big data nas mãos do usuário de negócios diário, fornecendo a eles as informações de que precisam para tomar decisões de negócios baseadas em dados.