O big data tem um papel importante para a tomada de decisões dentro das empresas, mas esse conceito já evoluiu e tomou forma como um modelo mais eficaz intitulado Data smart, que apesar de ser um termo relativamente novo no mercado, já está sendo muito utilizado nas organizações.
Conheça mais sobre essa mudança e entenda sobre o conceito de Data smart, seu funcionamento, benefícios e diferenças entre big data. Acompanhe!
O que é Data smart?
Esse conceito descreve a utilização estratégica e inteligente de dados disponíveis, com o objetivo de extrair insights valiosos e tomar decisões informadas. Diferente do big data, que se concentra em enormes quantidades de informações disponíveis, o Data smart tem o foco na qualidade e no uso eficiente desses dados.
Enquanto o big data pode ser comparado a um oceano de informações, o Data smart é como uma fonte filtrada e refinada, onde você encontra informações mais relevantes e úteis. Ele pode ser obtido por meio de análises e processamento de dados brutos, ao utilizar técnicas como inteligência artificial, aprendizado de máquina e algoritmos sofisticados. Através da utilização dessas técnicas você consegue identificar padrões, tendências e tipos de relações ocultas em dados, o que traz uma compreensão mais profunda e precisa do contexto em que estão inseridos.
Como funciona o Data smart?
O funcionamento do Data smart envolve várias etapas e técnicas avançadas para transformar dados brutos em informações. Confira as etapas que envolvem o processo de Data smart:
1) Coleta de dados
Os dados podem ser obtidos das mais diversas fontes como plataformas online, transações comerciais, mídias sociais entre outros. É importante garantir a qualidade e a integridade dos dados coletados, evitando erros ou viés que possam distorcer as análises posteriores.
2) Armazenamento e organização
Os dados são armazenados em sistemas, como bancos de dados ou data warehouse. Eles são organizados de forma estruturada para facilitar o acesso posteriormente, essa organização é crucial para garantir a eficiência das análises e o uso posterior das informações.
3) Limpeza e pré-processamento
Antes de iniciar a análise, os dados passam por um processo de limpeza e pré-processamento. Isso envolve ações como: identificar e corrigir erros, remover de dados duplicados ou irrelevantes, tratar valores ausentes e padronizar formatos. O objetivo é garantir a qualidade dos dados e prepará-los para a etapa de análise.
4) Análise de dados
A etapa de análise é o cérebro do Data smart. Nesse ponto, são aplicadas técnicas e algoritmos avançados para extrair insights dos dados. Existem diferentes abordagens de análise de dados, como estatísticas descritivas, mineração de dados (data mining), aprendizado de máquina, análise preditiva e análise de séries temporais. Cada técnica tem um propósito e pode trazer diferentes tipos de informações, variando conforme o objetivo da análise.
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5) Interpretação e geração de insights
Esse processo envolve compreender os padrões, tendências e as relações descobertas nos dados. Os insights obtidos podem ser utilizados em diferentes áreas, como comportamento do cliente, eficiência operacional, detecção de fraudes, tomada de decisões estratégicas, entre outros.
6) Visualização dos dados
Para que esses dados se tornem compreensíveis e acessíveis, você deve buscar representá-los por meio de visualizações gráficas e relatórios claros. Isso ajuda a transmitir as informações de forma eficaz para os usuários finais, os ajudando a entender os resultados da análise para que então possam tomar decisões baseadas nos insights obtidos.
Esse tipo de visualização de gráficos e relatórios pode ser realizada por meio do power bi, ferramenta de visualização de dados.
Diferenças entre Big data e Data smart
A principal diferença que podemos citar entre os dois é o seus objetivos. O big data tem como foco trazer uma visão geral dos dados e agregar conhecimento, o qual geralmente é utilizado para descobrir padrões históricos, identificar tendências, entender comportamentos e melhorar processos operacionais.
Já o Data smart é orientado para a ação, tendo como objetivo criar insights que possam ser utilizados para se tomar decisões estratégicas, melhorar a eficiência, personalizar produtos ou serviços, antecipar demandas do mercado, entre outros.
De forma resumida, o big data é utilizado para capturar e armazenar grandes volumes de dados, enquanto o Data smart prioriza a qualidade e a relevância dos dados, utilizando técnicas avançadas de análise. O objetivo final é transformar dados em conhecimento e ação.
Benefícios do Data smart
O Data smart traz uma série de benefícios significativos para dentro das empresas, separamos alguns que consideramos os principais. Confira:
1) Tomada de decisões estratégicas
Como já dito anteriormente, esse é o ponto de maior destaque. Ao analisar dados relevantes e confiáveis, é possível obter uma compreensão mais precisa do contexto, identificar oportunidades de negócios e se antecipando em relação a tendências.
2) Personalização e experiência do cliente
As informações geradas por ele ajudam as empresas a personalizarem melhor suas ofertas, de acordo com suas necessidades e preferências individuais dos clientes.
3) Eficiência operacional
Ele te ajuda a identificar gargalos, ineficiências e oportunidades de melhoria nos processos operacionais. Ao analisar os dados, é possível otimizar a alocação de recursos, reduzir custos, melhorar a produtividade e eficiência, além de prever falhas e realizar manutenção preventiva.
Conclusão
De maneira resumida, o Data smart representa uma abordagem inteligente e estratégica para lidar com a imensa quantidade de informações disponíveis atualmente. Ao analisar e interpretar esses dados de forma eficiente, você ganha inspiração para inovar e melhorar a tomada de decisão.
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