{"id":2079,"date":"2017-03-17T00:00:00","date_gmt":"2017-03-17T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cesar.org.br\/painel\/insight\/de-numeros-a-insights-como-transformar-dados-em-solucoes\/"},"modified":"2024-04-03T05:41:54","modified_gmt":"2024-04-03T05:41:54","slug":"de-numeros-a-insights-como-transformar-dados-em-solucoes","status":"publish","type":"insight","link":"https:\/\/www.cesar.org.br\/painel\/insight\/de-numeros-a-insights-como-transformar-dados-em-solucoes\/","title":{"rendered":"De n\u00fameros a insights: como transformar dados em solu\u00e7\u00f5es"},"content":{"rendered":"
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Por<\/em>\u00a0Paulo Urbano<\/em><\/strong><\/p>\n

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Vivemos em uma era dominada por informa\u00e7\u00f5es ocultas em dados cada vez mais volumosos, os quais constituem a base para inova\u00e7\u00e3o e cria\u00e7\u00e3o de valor. No entanto, a realiza\u00e7\u00e3o desse potencial vai al\u00e9m da mera ado\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica. A quantidade de dados produzida por atividades diversas como por exemplo a produ\u00e7\u00e3o industrial, as intera\u00e7\u00f5es em redes sociais, o monitoramento hospitalar e o controle de frotas de ve\u00edculos, tem crescido de forma acelerada.\u00a0<\/p>\n

Em 2012, eram produzidos globalmente 2.500 Terabytes de dados diariamente, com expectativas de dobrar at\u00e9 2016. Comparativamente, a quantidade de dados transmitidos na Internet hoje supera o total armazenado na d\u00e9cada de 1990. O Facebook, com 1,65 bilh\u00e3o de usu\u00e1rios ativos mensais, exemplifica essa expans\u00e3o, gerando bilh\u00f5es de intera\u00e7\u00f5es diariamente.<\/p>\n

Desafios na an\u00e1lise de dados<\/b><\/h2>\n<\/blockquote>\n

Apesar do volume impressionante, menos de 1% dos dados globais s\u00e3o analisados. Com cerca de 90% dos dados existentes sendo n\u00e3o estruturados (como e-mails, fotos e v\u00eddeos), surgem desafios consider\u00e1veis na extra\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es valiosas destes dados.<\/p>\n

Em resposta aos obst\u00e1culos encontrados para o processamento do volume sem precedentes de conjuntos de dados, nos \u00faltimos anos foram criadas novas abordagens e ferramentas de coleta, armazenamento e processamento. Estes novos sistemas computacionais oferecem a possibilidade de avaliar o sentido geral de e-mails e mensagens de texto enviadas por consumidores; e at\u00e9 mesmo encontrar pessoas ou objetos em fotos e v\u00eddeos.<\/p>\n

J\u00e1 dentro dos dados estruturados, \u00e9 poss\u00edvel tamb\u00e9m para empresas de pequeno e m\u00e9dio porte, processar n\u00e3o apenas meses, como tamb\u00e9m d\u00e9cadas de registros de neg\u00f3cio, identificando padr\u00f5es de comportamento de clientes e do mercado em geral, apoiando na tomada de decis\u00f5es.<\/p>\n

A capacidade de processamento para realizar tarefas desta natureza, antes acess\u00edvel apenas para grandes corpora\u00e7\u00f5es, capazes de fazer investimentos em licen\u00e7as de software corporativo e infraestrutura, hoje tem uma barreira de entrada muito menor.<\/p>\n

Acessibilidade de plataformas de dados<\/strong><\/h2>\n

Plataformas como Presto (Facebook) e TensorFlow (Google) exemplificam essa acessibilidade, oferecendo capacidades avan\u00e7adas de processamento de dados como software de c\u00f3digo aberto. A infraestrutura necess\u00e1ria para an\u00e1lise de dados coletados, anteriormente proibitiva em custo, agora \u00e9 mais acess\u00edvel atrav\u00e9s de servi\u00e7os de computa\u00e7\u00e3o em nuvem.<\/p>\n

Inclusive, existem hoje diversas infraestruturas computacionais dispon\u00edveis em nuvem, como o Amazon AWS, o Google Cloud Computing e o Microsoft Azure, onde o tempo de processamento pode ser contratado sem a necessidade de aquisi\u00e7\u00e3o de hardware, reduzindo o custo operacional envolvido.<\/p>\n

A import\u00e2ncia de estrat\u00e9gias orientadas por dados<\/b><\/h2>\n

Tecnologias de c\u00f3digo aberto e computa\u00e7\u00e3o em nuvem apresentam um mundo de possibilidades, mas sem uma estrat\u00e9gia de dados bem estruturada, seu valor \u00e9 limitado. O desenvolvimento de uma vis\u00e3o orientada por dados come\u00e7a com o monitoramento de processos de neg\u00f3cio, evoluindo para a cria\u00e7\u00e3o de insights e otimiza\u00e7\u00e3o de neg\u00f3cios.<\/p>\n

O monitoramento de processos de neg\u00f3cio \u00e9 o est\u00e1gio atual da maioria das empresas que realizam investimento em coleta e an\u00e1lise de dados. Indicadores de desempenho (KPIs) s\u00e3o escolhidos para determinados processos de maior prioridade, para os quais dados s\u00e3o coletados.<\/p>\n

Ferramentas tradicionais de Business Intelligence (BI) e Data Warehouse (DW) t\u00eam bom desempenho para a percep\u00e7\u00e3o do que aconteceu no passado, indicando a evolu\u00e7\u00e3o das KPIs (Key Performance Indicator ou Indicadores Chaves de desempenho) ao longo do tempo. No entanto, estas apresentam limita\u00e7\u00f5es ao tentar tratar dados com o volume, velocidade de altera\u00e7\u00e3o e n\u00edvel de estrutura\u00e7\u00e3o como os mencionados anteriormente.<\/p>\n

A cria\u00e7\u00e3o de insights, evolu\u00e7\u00e3o natural no n\u00edvel de maturidade de aplica\u00e7\u00e3o de solu\u00e7\u00f5es orientadas por dados em uma organiza\u00e7\u00e3o, acontece quando \u00e9 poss\u00edvel correlacionar dados relacionados \u00e0 uma mesma KPI, mas vindos de diferentes fontes, perspectivas e contextos dentro do neg\u00f3cio.<\/p>\n

Aplica\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas e valor agregado pelos dados<\/strong><\/h2>\n

A gera\u00e7\u00e3o de valor realmente acontece quando a identifica\u00e7\u00e3o de insights sobre os processos de neg\u00f3cio de uma empresa d\u00e1 suporte \u00e0 avalia\u00e7\u00e3o cont\u00ednua e \u00e0 melhoria de seus produtos e servi\u00e7os. Ao coletar em tempo real o comportamento dos usu\u00e1rios ao interagir com seus servi\u00e7os e automatizar etapas de an\u00e1lise e gera\u00e7\u00e3o de insights, uma empresa pode reduzir o tempo at\u00e9 que oportunidades de atua\u00e7\u00e3o sejam identificadas e a\u00e7\u00f5es relacionadas.<\/p>\n

Exemplos pr\u00e1ticos incluem o uso de dados em redes sociais pode orientar estrat\u00e9gias de marketing e vendas, aumentando as taxas de convers\u00e3o e ROI. \u00a0Outro exemplo \u00e9 um desenvolvedor de apps m\u00f3veis usando a m\u00e9dia de avalia\u00e7\u00f5es como KPI. Enquanto o monitoramento padr\u00e3o observa a evolu\u00e7\u00e3o dessas avalia\u00e7\u00f5es, uma abordagem anal\u00edtica emprega processamento de linguagem natural para extrair insights dos coment\u00e1rios dos usu\u00e1rios, identificando causas de varia\u00e7\u00f5es nas avalia\u00e7\u00f5es.\u00a0<\/p>\n

Com sua miss\u00e3o de transformar empresas, o CESAR conecta desafios de mercado a solu\u00e7\u00f5es inovadoras, gerando valor significativo. Temos exemplos pr\u00e1ticos que demonstram como desafios espec\u00edficos levaram \u00e0 cria\u00e7\u00e3o de solu\u00e7\u00f5es valiosas, aproveitando an\u00e1lises de grandes volumes de dados.\u00a0<\/p>\n

A oportunidade de elevar a competitividade com produtos e servi\u00e7os inovadores, baseados em dados, est\u00e1 aberta para todas as empresas, independentemente do tamanho. Aproveite a era dos dados com o CESAR e transforme sua empresa com solu\u00e7\u00f5es inovadoras. Entre em contato<\/a> para explorar as possibilidades!<\/h4>\n

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Paulo Urbano<\/em><\/strong>\u00a0\u00e9 mestre em Sistemas Embarcados e Aplica\u00e7\u00f5es Distribu\u00eddas pela Universit\u00e4t Stuttgart, Alemanha, e especializa\u00e7\u00e3o em Data Science pela Johns Hopkins University\/Coursera. Com 20 anos de experi\u00eancia profissional em empresas no Brasil, Fran\u00e7a e na Alemanha, hoje atua como coordenador t\u00e9cnico e gerente de projetos do CESAR.<\/em><\/div>\n","protected":false},"featured_media":2080,"template":"","categories":[5],"tags":[146],"formato_insights":[],"class_list":["post-2079","insight","type-insight","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","category-tecnologia","tag-ciencia-de-dados"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.cesar.org.br\/painel\/wp-json\/wp\/v2\/insight\/2079","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.cesar.org.br\/painel\/wp-json\/wp\/v2\/insight"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.cesar.org.br\/painel\/wp-json\/wp\/v2\/types\/insight"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.cesar.org.br\/painel\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2080"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.cesar.org.br\/painel\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2079"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.cesar.org.br\/painel\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2079"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.cesar.org.br\/painel\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2079"},{"taxonomy":"formato_insights","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.cesar.org.br\/painel\/wp-json\/wp\/v2\/formato_insights?post=2079"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}