Série Ferramentas da Gestão

Inteligência de Dados (Data Science)

(Este tema é tratado nas Aulas 21 e 28 do nosso Curso Online – Formação de Analista de Processos)

O que é Inteligência de Dados, ou Ciência de Dados:

Toda organização produz diariamente grandes volumes de dados relacionados à compra e venda, fluxo de caixa, estoque, roubo, extravio de produtos, opinião de cliente, reclamações, sazonalidade de venda etc. Algumas organizações produzem grandiosos volumes de dados, resultantes da sua operação e da ação e reação dos seus clientes e potenciais clientes, perante o negócio.

E o que se faz com esses dados?

Até há poucos anos, nada, ou praticamente nada se fazia e, na grande maioria dos casos, esses dados nem eram armazenados.
Depois passaram a ser guardados, em grandes bancos de dados, ainda de forma desorganizada. Uma outra evolução trouxe a armazenagem organizada, mas os dados não se relacionavam entre si, de forma a gerar conteúdo inteligente e relevante para a tomada de decisão dos Gestores.

As organizações começaram a perceber que precisavam desses dados, para auxiliar na orientação às suas decisões de negócio, mas só o dado em si, desorganizado e isoladamente, ou seja, sem a efetivação de correlações, pouca valia tinha.

Informalmente correlação é sinônimo de dependência, entre os dados, ou seja, um dado isolado pode não ter significância, todavia, se combinado ou relacionado a outro dado, passa a ter relevância, como informação para o negócio envolvido. Algumas amostras de correlação:

• Massa corporal e altura
• Preço dos serviços e fidelização de Clientes
• Estatura dos pais e estatura dos filhos
• Consumo de combustível e distância percorrida
• Número de anúncios e volume de produtos vendidos
• Tempo de estudo e desempenho nas provas
• Grau de Limpeza do ambiente e fidelização de Cliente
• Cordialidade e fidelização de Cliente
• Pessoas que são boas em matemática tendem a ser ruins em literatura

Pela forte percepção pelas organizações da necessidade de utilização desses dados, surge, e prospera, a Inteligência de Dados, para auxiliar o Gestor, e propiciar uma nova ferramenta para gestão de negócio de alta performance.

Inteligência de Dados é:

• O processo de capturar, armazenar e organizar dados, sejam estruturados ou não, e integrá-los e submetê-los a sistemas informatizados, para que sejam melhor analisados e interpretados, de forma que gerem informação, relevante para auxiliar em tomadas de decisões mais assertivas dos gestores.
• Uma ciência, uma metodologia de trabalho, um estudo disciplinado dos dados, e a possibilidade de transformá-los em informação relevante para as decisões de gestão da organização. Envolve os processos de:
  • captura
  • armazenamento
  • extração
  • filtragem
  • correlação com outros dados e, consequentemente
  • a análise desses dados
• A Ciência de Dados envolve algumas disciplinas:
  1. Computação / Informática – geração e armazenamento dos dados (Big Data) – uso de software
  2. Estatística / Matemática – modelos matemáticos e estatísticos
  3. Conhecimento de Negócio – compreensão do significado de cada dado ou informação, para uso nas tomadas de decisão da organização

A inteligência de Dados é entendida por muitos, como uma evolução do BI – Business Intelligence – Inteligência de Negócio. Ambos, Business Intelligence e Inteligência de Dados, aplicam técnicas de análise de dados, mas a abordagem, uso da tecnologia da informação (software) e volume de dados tratados diferem, de diversas maneiras:

• Business Intelligence é o conjunto de Recursos Informatizados (sistemas), métodos, processos de coleta, política, organização, análise, tratamento de dados, compartilhamento e monitoramento de informações, subsidiando e suportando a gestão de negócios. Normalmente trabalha com dados estruturados.
• O BI analisa e se utiliza de dados históricos, com foco predominante em saber e explicar “o que aconteceu” – explicar o passado.
• A Inteligência de Dados também analisa dados históricos, procurando explicar o passado, bem como, e principalmente, projetar “o que poderá acontecer”, no futuro.
• Inteligência de Dados está mais voltada e suportada pelo do recurso Big Data – (“Mega Dados” em português). No âmbito da Tecnologia da Informação – TI, Big Data refere-se ao uso de sistemas específicos (há dezenas deles, voltados ao tema Big Data), e a brutais e complexos conjunto de dados armazenados, que os aplicativos de processamento de dados convencionais não conseguem tratar.

Big Data trabalha com:

• Dados estruturados – que possuem algum padrão ou formato, usado na sua leitura e extração dos dados. Normalmente oriundos de bancos de dados, sistemas legados e arquivos texto, da própria organização ou outra entidade conhecida, com a qual se troca informações (Amostras: csv, txt ou XML), e/ou
• Dados não estruturados – que não possuem um formato padronizado, podendo ser arquivos Word (textos), Páginas de Internet/Intranet, Vídeos, Áudios, Mensagens, entre outros, oriundos de fontes conhecidas e dominadas, ou não. Requerem, portanto, um trabalho de preparação e estruturação, antes de serem utilizados.

Uma amostra da dificuldade de se usar dados não estruturados, é classificar palavras de um texto e relacioná-las com dados estruturados, contextos, atitudes de pessoas, citações, situações etc.

Comparativo de alguns temas, envolvidos com Business Intelligence e Inteligência de Dados (predominância)

No mundo do Big Data, que captura e armazena os dados, que constituem a fonte do trabalho da Inteligência de Dados, existem os Canais Digitais, que são os meios, ou os recursos digitais, pelos quais o cliente faz contatos, diretos ou indiretos, com a organização – e assim, efetivamente realiza a experiência do cliente. Não se limita, portanto, somente a canais de Compra e Venda, mas sim, qualquer meio pelo qual o cliente faça alguma interação ou alusão à organização. Algumas amostras de canais digitais:

• Cartão fidelidade
• Newsletter
• Wiki
• SMS
• Chat (de relacionamento com o cliente)
• eMail
• Blog
• Loja física
• Call center
• Redes Sociais – (Facebook, Youtube, Twiter, Instagram, Whatsapp etc, nos quais o cliente se manifesta)
• Sites de busca
• FAQ
• Fóruns
• App
• Totens
• Web
• Quiosque
• eCommerce
• Catálogo online

Naturalmente, montar uma estrutura que possibilite captar informações de todas essas fontes é algo que requer vultuosos investimentos em hardware, software e em profissionais com conhecimento dessas tecnologias e metodologias, nem sempre acessíveis a todas as organizações. O conjunto de software e hardware que suporta a iniciativa de montagem de um Big Data, está em um contexto tecnológico chamado “Plataforma Digital”.

Um recurso bastante difundido e com tendências de alto uso, no âmbito da Inteligência de Dados, é Machine Learning, sistemas (softwares) capazes de inferir padrões em bases de dados. As  machine learning são capazes de destacar ou encontrar padrões mais rapidamente em grandes dados que de qualquer outra forma seria impraticável de ser feito por seres humanos. A “máquina (computador/sistema) que aprende” – em inglês, machine learning – é um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos. É um ramo da Inteligência Artificial, baseado na ideia de que sistemas podem aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana.

 O profissional Data Scientist ou Cientista de Dados:

É atualmente um profissional raro, bastante buscado pelas corporações, com excelente remuneração. Normalmente se envolve com os trabalhos de geração, extração, estruturação, análise e divulgação dos conteúdos, ligados a Inteligência de Dados.

Participa da formulação do problema, de hipóteses de resolução e análise de resultados. É um profissional multidisciplinar por transformar dados em informações. Utiliza o conceito e recurso de Big Data que vai captar, tratar e analisar grandes conjuntos de dados, para revelar padrões, associações e previsões.

Além disso, ele também é responsável por aplicação de modelos de simulação, matemática e estatística e, finalmente, por entregar o conjunto de dados gerados. É quem tem o contato direto com o software especializado.

Analisa os dados gerados, em busca da causa raiz de cada problema motivador dessa análise, procurando transformar esses dados em informação relevante e consequentemente para a transformação do negócio, solucionando o problema.

Para se beneficiar da Inteligência de dados, a organização deve desenvolver e aprimorar a capacidade analítica da sua equipe, de forma que seja capaz de interpretar, organizar e gerar informações relevantes a partir dos dados existentes. Contando com os benefícios gerados por esses resultados inteligentes, as corporações podem reestruturar seu ambiente de operação, decidindo, com segurança, quais iniciativas estratégicas devem ser priorizadas, transformando os seus processos, para que fiquem mais efetivos, eficientes e focados nas necessidades dos clientes.

 

Cursos –  Formação profissional:

Inúmeros são os cursos de graduação, pós-graduação e especialização, que aludem os conhecimentos preconizados pela disciplina “Inteligência de Dados – Data Science”. Essas capacitações, de altíssima demanda, são normalmente oferecidas por entidades acadêmicas e/ou consultorias.

Como se usa a Inteligência de Dados –

Os passos abaixo são uma referência, ou sugestão, visto que diferentes projetos, de diferentes organizações, conduzidos por diferentes consultorias, podem apresentar distintos passos metodológicos para implementação e aplicação da Inteligência de Dados.

1. Entendendo o problema

A implantação de um projeto dessa natureza inicia-se quando há um problema no negócio, que precisa de ação preventiva, ou corretiva. Nesta etapa se dispende tempo suficiente para entender o problema de forma mais clara possível. Para isso, é importante que se esteja em constante comunicação com as pessoas que vivem o dia a dia do negócio e possuem informações relevantes a respeito do “problema alvo”.
Sugestão: Usar os recursos 5W2H e/ou 5 Porquês, para melhor entendimento do problema e suas dimensões

2. Realizando a Coleta de dados

Trabalho de identificação de:

• Possíveis fontes de dados
• Recursos de informática para extração, coleta e tratamento dos dados – escolha do software
• Dados internos e/ou externos –
• Dados estruturados e/ou não estruturados

3. Processamento/Tratamento de dados

Precedendo as análises, faz-se o trabalho de tratamento dos dados, visando dar-lhes consistência e qualidade, cujas características se refletirão no produto a ser gerado. Algumas ações desta etapa:

• Tratamento de registros duplicados
• Tratamento de informações faltantes
• Tratamento de dados com formatação não-convencional (ex.: campos de data)
• Informações invalidas
• Inconsistências de cadastros
• Informações que carecem de complementação
• Como proceder nos casos de campos vazios

4. Exploração de dados

Nesta etapa se materializa e intensifica a necessidade de habilidades analíticas e criativas para pensar em ideias e hipóteses a serem validadas.  Aqui se efetiva o uso do software definido para as funções requeridas pela exploração de dados, o uso de modelos matemáticos e estatísticos, bem como a aplicação do conhecimento do negócio, resultando na geração de informação que fundamente as decisões de negócio, a serem tomadas pelo Gestor.

5. Comunicação de resultados

Embora um projeto dessa natureza seja normalmente feito pelos profissionais de Inteligência de Dados, trabalhando em conjunto com pessoas do negócio, é sempre salutar alguma ação de comunicação, envolvendo:

• Passos realizados,
• Resultados obtidos,
• Possíveis uso das informações e
• Próximos passos (quais e quando)

Aplicação da Inteligência de Dados – Quando se usa Inteligência de Dados, no ambiente de negócio:

• Quando a organização precisa de um sinalizador, para que se torne mais sensitiva, em relação a ter ciência das tendências e mudanças no comportamento dos clientes
• Quando a organização precisa alcançar um patamar diferenciado e avançado de iniciativas estratégicas, táticas e operacionais, visando obter um desempenho também diferenciado e reconhecido como de excelência
• Quando o Gestor precisa de informações consistentes para suas tomadas de decisão, que orientem seguramente os rumos do negócio, na direção de maior eficiência e eficácia

As organizações que adotam Inteligência de Dados na análise dos seus cenários, e principalmente como ferramenta, ou recurso de melhoria contínua, são chamadas corporações Data-Driven.

Benefícios do uso da Inteligência de Dados:

Possibilita a tomada de decisão de forma mais segura, melhora os processos da organização e mantém bancos de dados organizados, de forma mais lógica. Alguns temas resultantes do uso da Inteligência de Dados:

• Melhor capacitação das pessoas que contatam clientes
• Insights para revisão dos processos de negócio (para aquisição e retenção de Clientes)
• Informações para reavaliação dos produtos
• Direcionamento para reavaliação de preços
• Elementos para reavaliação dos softwares
• Orientação segura para reavaliação dos objetivos e metas da organização
• Informações para fortalecimento/revisão dos canais de relacionamento
• Aumento e sustentabilidade da vantagem competitiva da organização
• Mitigação, ou eliminação de riscos
• Melhoria da satisfação do cliente

Este texto é apenas um resumo do Tema, para proporcionar uma breve ideia do seu conteúdo. Caso você queira se aprofundar mais no assunto e aprender o passo a passo de como implantar BPM efetivamente, confira o conteúdo do nosso Curso Online – Formação de Analista de Processos

 Cordialmente,

Pedro Mello   ./

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