Antes de entendermos para onde caminha o futuro dos dados nas empresas, precisamos entender qual a real diferença entre Smart Data e Big Data.
O que é Smart Data?
Smart Data, em tradução livre, dados inteligentes, são os dados que foram processados e analisados (tratados) de uma forma que os torna mais valiosos e úteis para a tomada de decisão de empresários na resolução de seus problemas de gestão. Os dados, nas soluções baseadas no modelo de Smart Data, são relevantes, precisos e oportunos, muitas vezes também acompanhados de informações sobre o contexto.
Dados inteligentes são frequentemente usados em empresas e outras organizações para informar o planejamento estratégico, de marketing, operações e outras funções-chave. Eles podem ser coletados de uma variedade de fontes, incluindo bancos de dados internos, fontes externas como empresas de pesquisa de mercado, dados públicos e através do uso de sensores e outros dispositivos que coletam dados em tempo real.
Para serem eficazes, dados inteligentes muitas vezes precisam ser integrados com outros tipos de dados e analisados usando ferramentas e técnicas especializadas, tais como algoritmos de machine learning. Isto pode ajudar a identificar padrões, tendências e percepções que não seriam aparentes ao olhar os dados de forma isolada.
O que é Big Data?
Big Data, em tradução livre, grandes dados, é a tecnologia de estruturação de grandes e complexos conjuntos de dados, gerados por empresas, pessoas e organizações. Estes conjuntos de dados podem ser estruturados ou não estruturados, e geralmente contêm uma variedade de tipos de dados como texto, imagens, vídeo, áudio e dados numéricos.
As características principais de um Big Data são:
- volume: quantidade de dados
- velocidade: de geração e processamento de dados
- variedade: gama de tipos de dados e fontes
Estas características tornam um desafio armazenar, processar e analisar grandes dados usando técnicas e ferramentas tradicionais. Então, algoritmos de aprendizagem de máquinas e sistemas de computação distribuídos auxiliam no processo de analisar efetivamente os dados.
Smart Data X Big Data: quais são as diferenças
Existem algumas diferenças-chave entre os dois modelos de tecnologia, são elas:
- Escala: Big Data se refere a conjuntos de dados extremamente grandes, enquanto o Smart Data pode se referir a qualquer tamanho de dados que tenham sido processados e analisados de uma forma que os torne mais valiosos e úteis.
- Características: Big Data são frequentemente caracterizados por seu volume, velocidade e variedade, enquanto Smart Data são tipicamente caracterizados por serem relevantes, precisos e oportunos, e por terem informações contextuais que ajudam a fornecer significado e contexto.
- Uso: Big Data é usado para identificar padrões, tendências e insights que podem informar a tomada de decisões e impulsionar o valor do negócio. Smart Data também é uma tecnologia usada para estes fins, mas são especificamente focados em dados que já foram processados e analisados.
- Análise: Tanto Big Data como Smart Data podem ser analisados utilizando ferramentas e técnicas especializadas, como algoritmos de aprendizagem de máquinas. Entretanto, grandes análises de dados normalmente requerem tecnologias e técnicas mais avançadas, devido à escala e complexidade dos dados. A análise inteligente de dados pode ser mais simples, pois envolve normalmente conjuntos de dados menores e mais estruturados.
De quais formas a análise de dados podem ajudar na tomada de decisões nas empresas?
Existem diferentes formas que a gestão de dados pode influenciar positivamente o desempenho dos negócios, algumas delas são:
- Identificando tendências e padrões;
- Aumentando a eficiência;
- Resolvendo ineficiências em suas operações;
- Economizando custos;
- Melhorando as experiências dos clientes;
- Gerenciando riscos com assertividade;
- Facilitando a tomada de decisões com base em dados.
Passo a passo para implementação de gestão orientada a dados nas empresas
- Defina seus objetivos
É importante ter uma compreensão clara do que você espera alcançar através do gerenciamento orientado por dados. Isto ajudará a orientar sua tomada de decisão e garantirá que você esteja usando os dados de uma maneira alinhada com seus objetivos comerciais e estratégicos.
- Colete e organize os dados
Para utilizar os dados de forma eficaz, você precisará coletá-los e organizá-los para facilitar o acesso e a análise. Isto pode envolver a implementação de novos sistemas ou processos de coleta de dados, bem como o desenvolvimento de uma estratégia de armazenamento e organização dos dados, seguindo padrões legais (LGPD).
- Analise e interprete os dados
Uma vez coletados e organizados seus dados, será necessário analisá-los a fim de identificar padrões, tendências e percepções. Isto pode envolver o uso de ferramentas e técnicas especializadas, tais como algoritmos de machine learning ou análise estatística.
- Exponha os resultados
É importante comunicar os resultados de sua análise de dados às partes interessadas relevantes de uma forma clara e fácil de entender. Isto pode envolver a apresentação dos dados em um formato visualmente atraente, tal como um painel ou gráfico, ou fornecer resumos escritos dos principais resultados. Uma ferramenta bastante utilizada aqui são os B.Is e planilhas.
- Traga os dados para a gestão
Uma vez analisados e comunicados os resultados de seus dados, você precisará integrá-los ao seu processo de tomada de decisão. Isto pode envolver a revisão de sua estratégia de negócios, fazer mudanças em suas operações, ou implementar novas políticas ou procedimentos.
- Monitore constantemente
O gerenciamento orientado por dados é um processo contínuo, portanto é importante monitorar e ajustar continuamente sua abordagem conforme necessário, função essa que pode envolver a revisão de seus objetivos, a coleta e análise de dados, as fontes e os responsáveis pelo processo.
Você quer saber ainda mais sobre gestão data driven, ou gestão orientada a dados? Baixe nosso e-book gratuito sobre o tema e aproveite!
