A descoberta de dados é o processo de identificar, acessar e explorar dados de diversas fontes para extrair insights a partir de novas formas de utilizar os dados.
Por meio das práticas de descoberta de dados, um empreendimento aprende novos conhecimentos que estavam ocultos em grandes conjuntos de dados.
O valor da descoberta de dados se concretiza não apenas nos insights gerados, mas também na velocidade e eficiência com que as organizações podem aproveitar seus dados.
A Importância da Descoberta de Dados
A descoberta de dados potencializa ainda mais o valor de um mesmo conjunto de dados, ao possibilitar a extração de novos conhecimentos previamente não identificados.
A descoberta de dados ajuda as empresas a desvendar insights ocultos, proporcionando uma compreensão maior dos dados disponíveis.
Sem uma descoberta de dados eficaz, as organizações podem ignorar insights valiosos ou confiar em dados imprecisos ou desatualizados, levando a decisões equivocadas.
Com práticas adequadas de descoberta de dados em vigor, as empresas podem:
- Melhorar operações, identificando gargalos e ineficiências nos processos de negócios.
- Impulsionar a inovação, identificando tendências e oportunidades que os concorrentes podem perder.
- Conhecer os seus dados e identificar relações anteriormente não exploradas entre diferentes entidades, permitindo a geração de novos conhecimentos.
- Aumentar o retorno sobre o investimento em dados ao extrair valor adicional de conjuntos já existentes, sem a necessidade imediata de novos dados.
- Revelar oportunidades ocultas, otimizações operacionais, novas áreas de atuação e desenvolvimento de novos produtos, serviços e modelos de negócio com base em insights extraídos dos dados “descobertos”.
- Promover uma compreensão mais profunda do ambiente de dados da organização, fortalecendo políticas de qualidade, segurança e conformidade.
- Fomentar a colaboração entre departamentos por meio do compartilhamento e interpretação conjunta dos dados. Uma visão unificada do empreendimento reduz desafios como a existência de silos de dados.
Etapas da Descoberta de Dados
Descoberta de Dados: Identificação de Dados
A primeira etapa é identificar de onde os dados vêm e qual o seu formato.
Isso inclui listar fontes de dados internas e externas, estruturadas e não estruturadas, em diferentes sistemas e bancos de dados (como CRMs, ERPs e APIs externas).
Ao saber onde seus dados estão armazenados, você pode começar a avaliar sua relevância para seus objetivos de negócios atuais.
Descoberta de Dados: Exploração de Dados
A análise exploratória envolve a análise da estrutura e da qualidade dos dados, buscando padrões, correlações e anomalias. Você pode criar perfis de dados nesta etapa.
Esta etapa ajuda a entender as relações dentro dos dados e como diferentes variáveis podem influenciar umas às outras.
Permite que encontremos relações não exploradas entre conjuntos de dados ou atributos “esquecidos” dentro de uma tabela.
Veja dicas para interpretar dados.
Descoberta de Dados: Visualização de Dados
Ao apresentar os dados visualmente — por meio de gráficos, tabelas, dashboards ou mapas de calor — informações complexas se transformam em conclusões fáceis de entender, com novos pontos de vista.
Ferramentas de visualização de dados permitem que as partes interessadas compreendam tendências e padrões rapidamente, ajudando-as a tomar decisões informadas com mais agilidade.
Princípios de Gestalt para Visualização de Dados.
Desafios na Descoberta de Dados
- Silos de dados: muitas organizações armazenam dados em sistemas isolados, dificultando o relacionamento entre dados de origens diferentes. Os silos de dados limitam o processo de descoberta de dados. Catálogos de Dados podem ajudar neste desafio.
- Problemas de Qualidade de Dados: Para que a descoberta de dados seja eficaz, os dados devem ser limpos e confiáveis. Dados incompletos, desatualizados ou inconsistentes podem levar a conclusões errôneas.
- Quantidade de dados: À medida que as empresas acumulam mais dados, a tarefa da descoberta de dados torna-se difícil devido à quantidade de dados. Esse desafio requer ferramentas e metodologias para processar com eficiência grandes conjuntos de dados e focar nas informações mais relevantes.
- Governança de Dados: sem governança de dados adequada, as empresas podem ter dificuldades para garantir a integridade e a conformidade dos dados. As estruturas de governança de dados garantem que os dados sejam classificados, protegidos e usados com precisão durante todo o processo de descoberta de dados.
Para superar esses desafios, as empresas precisam de uma abordagem estruturada para o gerenciamento de dados, juntamente com as ferramentas e tecnologias certas para dar suporte à descoberta eficaz de dados.
Ferramentas open source para Descoberta de Dados
Existem diversas ferramentas gratuitas e de código aberto que podem auxiliar na descoberta de dados, incluindo sua limpeza e visualização.
Conheça também ferramentas ETL open source.
Apache Superset: Plataforma de visualização e exploração de dados de código aberto que permite que os usuários criem painéis interativos e realizem consultas ad-hoc. Suporta uma diversas fontes de dados.
Metabase: O Metabase é uma ferramenta simples e fácil de usar para consultar e visualizar dados. Ele fornece uma interface intuitiva para explorar bancos de dados sem a necessidade de códigos complexos. Os usuários podem criar gráficos, painéis e relatórios.
KNIME: O KNIME é uma plataforma de análise de dados de código aberto que suporta a descoberta de dados por meio de programação visual. O KNIME é particularmente útil para organizações que precisam trabalhar com grandes conjuntos de dados e exigem fluxos de trabalho de dados sofisticados.
OpenRefine: O OpenRefine (antigo Google Refine) é particularmente útil ao explorar grandes conjuntos de dados não estruturados. Ele ajuda os usuários a identificar inconsistências e erros nos dados, facilitando a preparação dos dados para análises mais complexas.
Como implementar a Cultura da Descoberta de Dados
Integrar a descoberta de dados à cultura da sua organização exige uma abordagem que inclui treinamento, ferramentas certas e uma mudança de mentalidade.
Implementar a Descoberta de Dados: Treinamento
Comece oferecendo treinamento sobre a importância da descoberta de dados e como ela pode impactar a tomada de decisões.
Incentive os funcionários a enxergar os dados como um ativo valioso que pode sempre aumentar ainda mais o seu valor.
Promova uma mentalidade de curiosidade e flexibilidade, em que os dados sejam explorados ativamente em diferentes combinações.
Implementar a Descoberta de Dados: Governança de Dados
Estabeleça práticas claras de governança de dados para garantir que os dados usados nos processos de descoberta sejam confiáveis, precisos e estejam em conformidade com as regulamentações.
Isso inclui definir a propriedade dos dados, os padrões de qualidade dos dados e as políticas de privacidade de dados.
Implementar a Descoberta de Dados: Colaboração
A descoberta de dados não deve se limitar a um departamento.
Incentive a colaboração entre equipes para garantir que os dados sejam compartilhados por toda a organização.
Isso proporcionará uma visão mais abrangente e aprimorará o processo de descoberta.
Implementar a Descoberta de Dados: Ferramentas
Equipe sua equipe com ferramentas de descoberta de dados de código aberto, como Metabase, KNIME e Apache Superset.
Essas ferramentas permitirão que eles consultem, limpem e visualizem dados com eficiência, possibilitando insights mais rápidos e melhores.
Implementar a Descoberta de Dados: Dia a dia
Torne a descoberta de dados uma parte contínua da tomada de decisões.
Incentive as equipes a explorar e analisar dados regularmente como parte de seu fluxo de trabalho.
Ao incorporar essa prática às atividades cotidianas, você promove uma cultura de tomada de decisões baseada em dados.