Transformar dados em conhecimento: a aquisição e o armazenamento de dados

Todas as organizações devem tornar-se mais eficientes.Tal só é possível se for feito o aproveitamento dos dados e da interconexão digital de todos os elos da cadeia de valor.

Engenheiro Técnico de Telecomunicações com larga experiência em comuni...

Qualquer organização ou empresa pode tomar as melhores decisões sempre e quando essas decisões se baseiem em dados. Para tanto, é fundamental a recolha da informação ou aquisição de dados e posterior armazenamento. A capacidade de aproveitar os dados pode revelar-se essencial para definir e desenvolver boas estratégias para qualquer negócio.

Mas o que é a aquisição de dados?

Por aquisição de dados entende-se a recolha de informação relevante para qualquer organização, de forma manual ou automática. Também pode ser vista como um processo de transformar a informação proveniente de diversas fontes em dados que possam ser analisados. Dessa forma, a aquisição de dados e sua posterior análise converte-se numa fonte de informação fundamental para tomar decisões e traçar estratégias.
Dissemos que a aquisição de dados pode ser manual ou automática. Quando nos concentramos em processos de aquisição de dados em massa, devemos concentrar-nos na recolha inteligente e automática para evitar uma latência excessiva, custos elevados ou erros durante a aquisição.

A aquisição automática é o processo através do qual se utilizam diferentes sistemas tecnológicos para se executar todo o processo de forma ágil e eficaz, minimizando as possibilidades de erro. Graças à utilização destes sistemas, consegue-se portanto reduzir ou eliminar integralmente a intervenção humana na aquisição de dados.

E uma vez adquiridos os dados, o que se faz com eles?

Uma vez adquiridos, é necessário classificar, organizar e armazenar os dados e, para o efeito, foram criados modelos de bases de dados, sistemas de gestão de bases de dados e linguagens de consulta.

As mais conhecidas e atuais tecnologias e sistemas de armazenamento e processamento de grandes quantidades de dados são os sistemas de gestão de bases de dados relacionais ou RDBMS com o 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 o NoSQL (Não apenas SQL) que oferecem uma abordagem não estruturada ou semiestruturada dos dados e, ao mesmo tempo, com potencial de processamento de dados.

Face ao exposto, o que podemos fazer para extrair um significado dos 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 tivermos informação de qualidade, podemos efetuar vários tipos de análise:

  • Análise descritiva: reflete o que esteve a acontecer até ao momento. Permite detetar tendências e problemas ou oportunidades futuras. Graças a esta análise, as empresas podem definir estratégias com base nessas tendências ou ameaças com o objetivo de antecipá-las e tirar o máximo partido destas situações.
  • Análise de diagnóstico: este tipo de análise aprofunda as descritivas. Consiste na utilização dos dados para tentar descobrir ao pormenor a razão subjacente a uma determinada ocorrência. A análise de diagnóstico pode ajudar-nos a detetar e explicar as razões subjacentes a uma determinada ocorrência e tentar evitá-la ou desencadeá-la futuramente.
  • Análise prescritiva: são estudadas e interpretadas os possíveis cenários caso fossem tomadas determinadas medidas. Propõe planos de ação a partir da informação extraída dos dados recolhidos de modo que se consiga otimizar os resultados.
  • Análise preditiva: esta análise ajuda-nos a prepararmo-nos para potenciais ações futuras. Constitui um tipo de análise que realiza o estudo de previsões através de probabilidades. Utiliza ferramentas técnicas, como a análise de regressão e progressão ou a correspondência de padrões, bem como diversos tipos de estatística.

Conclusão

Todas as organizações com os seus processos de produção, operações e respetivas cadeias de abastecimento devem tornar-se mais eficientes, ágeis e conseguir uma maior produtividade, um tempo de atividade mais reduzido e a qualidade do produto ou serviço.

Tal só é possível se for feito o aproveitamento dos dados e da interconexão digital de todos os elos da cadeia de valor: desde o desenvolvimento de produtos, passando pela produção conectada e as cadeias de abastecimento até aos produtos e serviços conectados.

Para tirar partido dos dados, precisamos de ter a capacidade de recolher, absorver, processar, armazenar, analisar e modelar qualquer tipo de dados (dados estruturados, não estruturados ou semiestruturados) e em qualquer lugar.

Deixo-lhe estes dois links caso deseje saber mais sobre como, com a Wonderware, damos resposta a este tipo de desafios no seu setor:
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