O que são dados transacionais?

Dados transacionais são informações capturadas de transações. Eles registram a hora da transação, o local onde ocorreu, os preços dos itens comprados, a forma de pagamento empregada, os descontos, se houver, e outras quantidades e qualidades associadas à transação. Os dados transacionais geralmente são capturados no ponto de venda.

Em outras palavras, dados transacionais são dados gerados por vários aplicativos durante a execução ou suporte a processos comerciais diários de compra e venda. Existe uma grande e intrincada rede de servidores de ponto de venda, software de segurança, caixas eletrônicos e dados de gateway de pagamento, originados de todos os dispositivos possíveis usados para concluir uma transação financeira.

Dado o grande número de pontos de contato, os dados resultantes geralmente são difíceis de serem lidos ou contêm itens extras desnecessários, como letras, símbolos ou números. Uma captura limpa de dados transacionais é útil para executar análises de downstream, evitar chamadas caras de suporte ao cliente ou rastrear os fatos em reclamações de fraude.

Do ponto de vista do processo, cada transação que ocorre recebe seu próprio identificador exclusivo, conhecido como “trans ID”, que é acompanhado por uma lista de itens que fazem parte da transação.

Os dados transacionais diferem das outras categorias de dados principais, que são:

• Dados analíticos: Os dados analíticos, como o nome sugere, surgem por meio de cálculos ou análises executadas nos dados transacionais.
• Dados mestres: Os dados mestres representam os objetos de negócios reais e críticos sobre os quais essas transações são realizadas, levando também em consideração os parâmetros com base nos quais a análise de dados é realizada.

Por que os dados transacionais são altamente relevantes na análise de big data

A característica definidora dos dados transacionais é que eles contêm um aspecto de tempo. Isso significa que é altamente volátil e perde sua relevância ao longo do tempo. Processar e entender os dados transacionais rapidamente é importante para usá-los para manter uma vantagem competitiva. Dados transacionais, quando usados corretamente, podem ser uma fonte importante de inteligência de negócios.

Por exemplo, na análise de big data, os dados transacionais são vitais para entender o volume de pico de transações, as taxas de pico de ingestão e as taxas de pico de chegada de dados .

Do ponto de vista analítico, uma transação é o termo usado para se referir a uma sequência de troca de informações e o trabalho relacionado a ela, por exemplo, atualização de banco de dados. A coisa toda é tratada como uma unidade para todos os propósitos práticos. Os dados transacionais, juntamente com os dados operacionais associados, são valiosos para análise de negócios; informações de transações são transmitidas de volta para os mesmos sistemas operacionais principais para otimização contínua de processos de negócios. Portanto, os dados transacionais são uma ferramenta valiosa para maximizar a eficiência e eficácia das operações de negócios.

Exemplos de dados transacionais

Os dados transacionais normalmente se enquadram na categoria de dados estruturados. Alguns exemplos incluem:

• Dados transacionais financeiros: custos de seguros e dados de sinistros, ou uma compra ou venda; depósitos ou saques no caso de bancos
• Dados transacionais logísticos: status de envio, dados do parceiro de envio
• Dados transacionais relacionados ao trabalho: rastreamento de horas de funcionários

Nesse contexto, os dados transacionais registram os dados de referência, incluindo o tempo, para documentar uma determinada transação. Ele é registrado como parte dos sistemas de informações e aplicativos que automatizam os principais processos de negócios de uma organização, como sistemas de processamento de transações online.

Dependendo da natureza da transação, os dados são agrupados em dados mestres com informações de produto associadas e informações de faturamento.

Os dados transacionais brutos podem ser confusos e devem ser limpos para análises de downstream. As ferramentas de enriquecimento de dados estão agora amplamente disponíveis para esta finalidade.

Quem usa dados transacionais em uma organização?

Em uma organização, a equipe operacional de tecnologia da informação e a equipe de análise de dados são os principais manipuladores de dados transacionais. Os benefícios são duplos:

1. As operações de tecnologia da informação monitoram as transações em tempo real. Eles usam os produtos de dados e streaming para localizar, diagnosticar e corrigir quaisquer problemas de desempenho que possam causar sérias interrupções de serviço. Isso economiza dinheiro e tempo.
2. Gerentes de negócios e analistas de dados usam dados transacionais em tempo real para entender o comportamento do comprador e ter uma ideia de como seus produtos e serviços são adotados. Nesse caso, os dados transacionais geram informações valiosas que ajudam a melhorar a oferta de serviços e servem para oferecer melhores experiências ao cliente, adquirir novos negócios e aumentar a lucratividade do negócio.

Desafios no gerenciamento de dados transacionais

Às vezes, as linhas entre dados mestres e dados transacionais são borradas, quando os dados mestres revelam ter uma natureza bastante transacional. Um exemplo seria quando um novo registro é criado para o novo endereço de um fornecedor, em vez de alterar o registro existente. Isso pode ser acidental ou intencional. Este último caso é relevante se uma empresa optar por manter todos os endereços de seus fornecedores, caso deseje acompanhar e analisar a movimentação do fornecedor.

Neste momento, as coisas complicam. A melhor opção pode ser tratar esse tipo de dado como transacional e aplicar soluções transacionais para quaisquer problemas que possam surgir. Esta é uma gestão mais eficiente a longo prazo.

A higiene e a integridade dos dados transacionais são mantidas pelo recurso de banco de dados de registrar apenas transações concluídas. O sistema cancela uma transação que não marcou todas as caixas de conclusão apropriadas. Esse mecanismo de triagem embutido garante que os dados registrados sejam ou uma transação bem-sucedida ou uma falha. Esse recurso tem seus desafios; sendo um dos principais a dificuldade de aumentar sua escala.

Atualmente, a modelagem preditiva é uma função importante da análise de dados, conferindo agilidade às organizações que a utilizam. No entanto, a modelagem preditiva que usa dados transacionais apresenta problemas em determinadas circunstâncias, principalmente se a qualidade dos dados não for adequada. Ela também afeta a análise de coortes e tendências, entre outras coisas.

Dados transacionais e aprendizado de máquina

Atualmente, o aprendizado de máquina é utilizado em uma variedade de sistemas transacionais para tornar os processos mais transparentes. Graças ao aprendizado de máquina, um sistema pode interpretar padrões ocultos nos dados de compra do cliente e prever quaisquer transações fraudulentas com base na premissa da computação cognitiva. Ele define um nível de confiança mais alto e permite a avaliação de várias transações em tempo real.

Para que o aprendizado de máquina funcione sem problemas, quanto mais dados transacionais disponíveis, melhor. Os modelos realizam melhores processos exploratórios, mantendo eficiência e integridade, desde que o número de variáveis associadas não seja muito alto.

Vantagens dos dados transacionais

Dados transacionais bem gerenciados geram muitas vantagens:

• Melhor experiência do cliente, oferecendo serviços mais consistentes
• Falhas de transação reduzidas
• Coleta de dados em tempo real otimizada em uma variedade de processos de pagamento ou gateways
• Diagnóstico e solução de problemas mais rápidos
• Custo de atendimento reduzido
• Mais informações de previsão de caixa
• Gestão otimizada de cartões de crédito e débito
• Detecção rápida de transações fraudulentas
• Melhor detecção de ameaças
• Informações mais acessíveis
• Algoritmos adaptativos-comportamentais desenvolvidos
• Aprendizado de máquina aprimorado
• Redução de fluxos de trabalho antigos, obsoletos e propensos a erros
• Detecção de anomalias de transação, firewalls, bloqueio e pontuação de risco em tempo real.

Os dados transacionais fornecem uma vantagem exclusiva, embora sensível ao tempo, para manter as operações de negócios funcionando de forma otimizada. É valioso para uma empresa tanto para manutenção preventiva quanto para melhoria dos processos operacionais. Em última análise, as informações fornecidas pelos dados transacionais são intuitivas e podem ser aproveitadas para oferecer experiências superiores aos clientes.