Transformando os dados em conhecimento: a aquisição e o armazenamento de dados como primeiro passo
Qualquer organização ou empresa é capaz de tomar melhores decisões, desde que essas decisões se baseiem em dados. Para tal, é fundamental a captura da informação ou aquisição de dados e o se...
Qualquer organização ou empresa é capaz de tomar melhores decisões, desde que essas decisões se baseiem em dados. Para tal, é fundamental a captura da informação ou aquisição de dados e o seu posterior armazenamento. Ser capaz de tirar partido dos dados pode ser a chave para criar e desenvolver estratégias bem-sucedidas para qualquer negócio.
Mas, o que é a aquisição de dados?
A aquisição de dados é a recolha de informação relevante para qualquer organização, de forma manual ou automatizada. Podemos considerá-lo como um processo de transformar a informação proveniente de diferentes fontes em dados que possam ser analisados. Assim, a aquisição de dados e a sua posterior análise tornam-se uma fonte fundamental de informação para tomar decisões e traçar estratégias.
Já referimos que a aquisição de dados pode ser manual ou automática. Quando nos centramos em processos massivos de aquisição de dados, devemos focar-nos na captura inteligente e automatizada para evitar uma lentidão excessiva, um custo elevado ou erros durante a aquisição.
A aquisição automatizada é o processo mediante o qual se utilizam diferentes sistemas tecnológicos para tornar todo o procedimento mais ágil e eficaz, minimizando as possibilidades de erro. Graças à utilização destes sistemas, consegue-se, portanto, reduzir ou eliminar por completo a intervenção humana na aquisição de dados.
E, uma vez adquiridos os dados, o que se faz com eles?
Uma vez adquiridos os dados, é necessária a classificação, organização e armazenamento dos dados e, neste sentido, foram desenvolvidos os modelos de bases de dados, sistemas de gestão de bases de dados e linguagens de consulta.
As tecnologias e sistemas para o armazenamento e processamento de grandes quantidades de dados mais conhecidas e atuais seriam os sistemas de gestão de bases de dados relacionais ou RDBMS com SQL como linguagem de acesso e consulta de dados estruturados, e os sistemas de gestão de bases de dados não relacionais (não baseados em esquemas) como NoSQL (No only SQL) que proporcionam uma abordagem não estruturada ou semiestruturada dos dados e com potencial de processamento de dados em paralelo.
Chegados a este ponto, o que podemos fazer para encontrar sentido aos nossos dados?
Utilizar os dados como um ativo estratégico valioso e fundamental é, como vimos, a forma mais inteligente de tirar partido da informação de que dispomos. Se contarmos com informação de qualidade, poderemos levar a cabo distintos tipos de análise:
- Análise descritiva: reflete o que tem estado a ocorrer até agora. Permite detetar tendências e problemas ou oportunidades futuras. Graças a esta análise, as empresas podem desenhar estratégias tendo em conta essas tendências ou ameaças com o objetivo de se anteciparem a elas e tirarem o máximo rendimento destas situações.
- Análise de diagnóstico: este tipo de análise aprofunda os descritivos. Procura a utilização dos dados para tentar descobrir com minúcia o motivo pelo qual algo ocorreu. A análise de diagnóstico pode ajudar-nos a detetar e explicar os motivos pelos quais algo acontece e tentar evitá-lo no futuro ou potenciá-lo.
- Análise prescritiva: estudam-se e interpretam-se possíveis situações se fossem tomadas umas medidas concretas. Sugere planos de ação derivados da informação extraída dos dados recolhidos de forma a que se possam otimizar os resultados.
- Análise preditiva: esta análise permite-nos prepararmo-nos para ações que provavelmente ocorrerão no futuro. Trata-se de um tipo de análise que realiza o estudo de previsões através de probabilidades. Como ferramentas, emprega técnicas como a análise de regressão e progressão ou a correspondência de padrões, assim como diversos tipos de estatística.
Conclusão
Todas as organizações com os seus processos produtivos, operações e as suas cadeias de fornecimento têm de se tornar mais eficientes, ágeis e alcançar uma maior produtividade, melhor tempo de atividade e qualidade do produto ou serviço.
Esta tarefa só se pode realizar aproveitando os dados e a interconexão digital de todos os aspetos da cadeia de valor; desde o desenvolvimento de produtos, passando pelo fabrico conectado e as cadeias de fornecimento até aos produtos e serviços conectados.
Para tirar partido dos dados, devemos ter a capacidade de capturar, ingerir, processar, armazenar, analisar e modelar qualquer tipo de dados (dados estruturados, não estruturados ou semiestruturados) e em qualquer lugar.
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