maio 04 2018 0comment

Do conhecimento a sabedoria – A interação humana aos dados

Por Alessandro Lemes da Silva

Nos atuais dias, tenho acompanhado iniciativas computacionais que visam enriquecer o ambiente corporativo com uma infinidade de informações, tratadas à medida e disponíveis a todo o segmento do conhecimento interno nas corporações.

Grandes repositórios de dados têm sido criados, nomes e termos semânticos específicos para qualificá-los, ambientes complexos e com tecnologia complexa têm surgido como meios de atender a demanda e a velocidade do negócio.

Projetos de longa duração e com custos significativos são instituídos para capturar, enriquecer e distribuir informação que por sua vez é armazenada em volumes de dados antes ainda não vistos.

Diversos vendors têm invadido o mercado com ferramentas diversas e propostas diversas, além de formas diversas para implementar e interagir com essas informações com o objectivo de ser visualmente impactante, usualmente simples e que ofereça velocidade na análise de volumes consideráveis destas informações.

As novas técnicas de administração dessas ferramentas, arquitetura de dados e governança têm obrigado as empresas a criar novos departamentos, totalmente voltados ao fortalecimento das competências centralizadas de gestão e distribuição destas informações, por meio de federação, data lakes, níveis de maturidade e diversas outras técnicas de organização.

Passamos décadas acumulando dados e outras tantas transformando-os em informação e agora chegamos na altura de extrairmos os resultados esperados que nos traga velocidade na tomada de decisão, time to marketing e outros nomes que encontramos no mercado.

 

Chegamos na onda do Big Data, da inteligência artificial e deixamos de lado os aspectos críticos relacionados com a recolha, processamento, enriquecimento e tratamento destes dados no âmbito da análise. É importante que quem pratica a ciência dos dados o faça compreendendo estes aspectos críticos e tenha a consciência da primazia humana sobre os tais dados no sentido de acrescentar-lhes elementos baseados na experiência do contexto onde as análises são feitas, particularidades criadas à partir das histórias que os dados contam e a sensibilidade em interpretar resultados frios gerados à partir do modelos estatísticos, tendo à mão o conhecimento estrito do negócio, seu segmento e o contexto em que este está inserido.

Relaciono a baixo pontos que podem melhor ilustrar esse pensamento:

  1. Cuidados dedicados aos dados

Cada fragmento de dados está ligado direta ou indiretamente aos seres humanos. Pode ser a data de nascimento de alguém, data de mudança do seu estado civil, endereço, rendimentos e detalhes da vida financeira, etc. As organizações têm a responsabilidade de cuidar destes dados mais do que nunca, por uma questão regulatória ou por razões comerciais, afinal informação é dinheiro e informações que lhe podem criar nova oportunidades de negócio são ativos de alto valor. Os que negligenciam a proteção aos dados podem hoje pagar alto preço e comprometer a sobrevivência da organização. Exemplo disto está na recente fuga de dados da Equifax, esta falha de segurança trouxe-nos lições importantes e reforçou o cuidado como atitude que visa o compliance e fortalece o compêndio de segurança das corporações como sinal de maturidade no uso das informações.

 

  1. Compreender o contexto dos dados

Nenhuma solução analítica ou de inteligência de negócios, BI clássico, dinâmicas preditivas, Inteligência artificial ou qualquer outra técnica conhecida irá disponibilizar resultados mágicos de que está à procura. É preciso compreender o contexto ao qual os dados estão a ser empregados. Negligenciar características populacionais ou geográficas pode comprometer uma campanha de marketing por falhar na abordagem correta.

Um modelo preditivo pode perder toda a sua eficácia se aquilo que em princípio parece ser um mero detalhe, no montante do universo dos dados se tornar uma característica comportamental ou superar os limites da estatística descritiva. Outro exemplo é o modo como os números de vendas de uma empresa precisam de ser analisados. Tipicamente as mudanças nos números das vendas devem ser analisadas a partir de contexto econômico, político e social, para se conseguir obter informações úteis.

 

  1. Os dados nos permitem contar histórias

Um dos recursos analíticos é a possibilidade de se montar um cenário que nos traz ao longo do tempo o contexto histórico através dos dados, especialmente dentro do âmbito do Big Data, a densidade de informações e sua abrangência, permite visualizar todo o contexto histórico acerca de um assunto de negócio. Existe uma enorme lacuna de recursos humanos, nomeadamente em termos de capacidades de interpretação das informações analíticas e na explicação das mesmas numa linguagem simples e de fácil compreensão. O storytelling de dados já não é um trabalho imaginário. É uma capacidade essencial que todas as pessoas que trabalham com dados deveriam ter!

 

Afinal, qual a importância da interacção humana com os dados?

Muitos projetos de Big Data falham, em parte, porque as organizações falham em adicionar um toque humano ao contexto dos Dados. Ao melhorar a qualidade das informações analíticas podemos reduzir a taxa de insucesso dos projetos de big data. Através do storytelling de dados podemos garantir que os conhecimentos analíticos têm um maior e mais profundo impacto sobre as pessoas e organizações. Além disso, ao tomar medidas de proteção dos dados as organizações eliminam o elevado risco causado pelas quebras de segurança dos dados.

Em suma, podemos afirmar que os dados trazem conhecimento as organizações, entretanto a interação humana aos dados resultam em sabedoria.

 


Alessandro Lemes da Silva é colunista do Blog da Infomev e discute sobre o universo do Business Intelligence (BI).

fevereiro 21 2017 0comment

Mas afinal, o que é Big Data?

O termo Big Data surgiu em 2005 com o Google, mas foi em 2008 que ele ganhou mais visibilidade, quando a plataforma Hadoop foi transformada em Open Source.

A expressão BIG DATA, se traduzida literalmente, significa GRANDES DADOS e, como próprio nome já diz, refere-se à um grande volume de dados a ser analisado.

A cada segundo, produzimos informações que, consequentemente, são transformadas em dados. Se analisados de maneira estratégica, os dados produzidos podem tornar-se informações relevantes para diversos negócios nos mais variados segmentos.

As técnicas de BIG DATA são particulares para cada cenário. Assim como qualquer tecnologia, é importante verificar se o negócio está preparado para analisar os dados e se eles vão ajudar a empresa no processo de decisão. Quando estruturada para a análise de dados, algumas corporações encontram a possibilidade de tomar decisões mais precisas e antes da concorrência, somente usando o BIG DATA.

Sabemos que o mercado é bastante competitivo e ter os processos de trabalho melhorados e obter insights sobre o comportamento dos consumidores, pode ser o divisor entre o sucesso e estagnação do negócio.

Para facilitar, veja o vídeo explicativo que separamos para vocês:

Fonte: Exame | Vídeo: Canaltech

julho 19 2016 0comment

Velocidade será essencial para que o volume de dados sobreviva ao Big Data

Em 1819, uma mensagem levaria 27 dias para fazer a travessia do Oceano Atlântico. Exatamente um século depois, esse mesmo trajeto poderia ser feito em apenas três dias, embarcando no primeiro voo transatlântico direto. Mais um século passou e já estamos conectados ao mundo todo em tempo real. Estamos lidando com mais de dois bilhões de usuários de redes sociais e smartphones ao redor do mundo – e todos eles gerando valiosos dados.

Então imagine que, ao continuar neste ritmo de crescimento, a previsão de mais de 50 bilhões de dispositivos conectados à Internet até 2020. Neste caso, estamos tratando de um volume de dados de dezenas de milhares de petabytes por dia. É algo tão massivo que, até o momento da informação ser armazenada e processada por métodos tradicionais, ela corre o risco de se tornar irrelevante diante da velocidade exigida nos negócios.

Este é o assunto postado no site do SAS, que alerta sobre a importância da velocidade para a entrega e processamento do volume de dados.

Para ler a matéria completa, acesse: http://migre.me/uh929

Fonte: sas.com

fevereiro 23 2016 0comment

A importância do conhecimento na interpretação dos Dados

Albert Einstein afirmou no último século que, informação não é o mesmo que possuir conhecimento. Essa sábia frase faz cada vez mais sentido se a utilizarmos no universo do Big Data e análise de dados.

Atualmente, coletar e analisar dados não é sinônimo de entrega de inteligência efetiva ao negócio. Por esse motivo, é de extrema importância apostar em profissionais especializados e com conhecimento do negócio.

Cientistas e especialistas de dados são qualificados para processar informações e identificar oportunidades valiosas ao negócio. O primeiro passo é identificar o perfil do profissional e cruzar com a necessidade do projeto. O segundo passo é verificar se ele possui o conhecimento ou habilidade para manuseio de ferramentas. Caso não possua, existem no mercado cursos analíticos de curta duração que alinha conhecimento teórico e prático e é capaz de deixar o profissional apto a fazer a interpretação dos dados (saiba mais: www.infomev.com.br). O terceiro passo é contar com o apoio de ferramentas analíticas que atendam a necessidade do seu negócio e consiga apresentar os dados proporcionando maior aproveitamento estratégico e preditivo das informações.