Descoberta de Dados

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.