Data discovery: como encontrar valor nos dados

Ter uma vasta quantidade de dados é apenas o primeiro passo que as empresas que buscam tomar decisões mais estratégicas, o segundo e também maior desafio está em como transformá-los em insights acionáveis que realmente as decisões sejam mais assertivas. Sem uma abordagem eficaz de data discovery, dados se transformam em uma simples pilha de informações sem propósito, incapaz de fornecer qualquer valor real. 

O data discovery, processo de explorar e analisar dados para identificar padrões, tendências e insights que ajudam na tomada de decisões informadas, é a aposta de muitas empresas. O mercado de data discovery está projetado para crescer 15,6% ao ano, atingindo US$ 14,4 bilhões até 2025​, como aponta um estudo da Markets.  Um outro estudo, dessa vez da McKinsey, revelou que empresas que investem em dados e análises têm três vezes mais chances de reportar que essas iniciativas contribuem com pelo menos 20% do EBIT, um importante indicador financeiro utilizado por grandes empresas. 

Neste artigo, exploramos as melhores técnicas de data discovery, como esse processo auxilia na tomada de decisão, como as áreas de marketing, vendas e operações se beneficiam, como lidar com os desafios da segurança e proteção de dados, além do papel dos profissionais de data discovery. Boa leitura! 

O que é data discovery?

Data discovery é o processo de identificar, coletar e analisar dados dentro de uma empresa para gerar insights valiosos. Esse processo envolve a localização de dados relevantes em diversas fontes (internas e externas), sua integração, análise e visualização para compreender tendências, padrões ou anomalias. O objetivo é facilitar a tomada de decisões informadas e a resolução de problemas de negócios de forma mais eficiente.

Quais são as técnicas utilizadas no processo de data discovery?

O processo de data discovery utiliza uma variedade de técnicas, a escolha e a priorização dependem do objetivo da análise e dos resultados obtidos em testes preliminares. Cada técnica desempenha um papel em diferentes fases do processo, desde a coleta e preparação dos dados até a análise e visualização dos resultados. A seguir, apresentamos as principais técnicas utilizadas:

Análise exploratória de dados (EDA)

A EDA é usada para explorar os dados e obter uma compreensão inicial das variáveis e seus relacionamentos, antes de aplicar qualquer modelo formal. As técnicas envolvem tanto métodos gráficos (como histogramas, boxplots, scatter plots) quanto estatísticas descritivas (como médias, mediana e variância). A técnica ajuda a identificar padrões, anomalias e a formular hipóteses para análises posteriores​.

Mineração de Dados (data mining)

A mineração de dados aplica algoritmos para identificar padrões ocultos e relações nos dados. Técnicas de mineração, como agrupamento (clustering), regras de associação e classificação, são frequentemente usadas para descobrir tendências e correlações que podem não ser evidentes por meio de métodos convencionais. Isso é particularmente útil em grandes conjuntos de dados​

Visualização de dados

A visualização é uma parte essencial do processo de data discovery, pois permite que os insights sejam facilmente compreendidos e comunicados. Ferramentas de visualização transformam os dados em gráficos, dashboards interativos, mapas de calor e outros tipos de representações visuais, facilitando a identificação de padrões e a tomada de decisões​.

Modelagem estatística

Técnicas como regressão linear e logística são usadas para modelar a relação entre variáveis e fazer previsões baseadas nos dados históricos. Além disso, modelos de séries temporais são comumente aplicados para prever tendências futuras, como a demanda por produtos ou flutuações no mercado​.

Aprendizado de máquina (machine learning)

O machine learning utiliza algoritmos para identificar padrões complexos e automatizar previsões. Modelos supervisionados e não supervisionados são empregados para analisar grandes volumes de dados, com algoritmos de classificação, regressão e clustering, sendo os mais utilizados em data discovery para melhorar a precisão das análises e prever comportamentos futuros​.

Como a data discovery auxilia na tomada de decisões?

Em 2022, a McKinsey fez uma previsão que, até 2025, a maioria dos funcionários de grandes empresas estariam utilizando dados para otimizar quase todos os aspectos de seu trabalho e estamos próximos disso.

Esse cenário se deve às mudanças na competitividade, no passado ser orientado por dados significava apenas coletar e usar informações de maneira básica. Hoje, com o avanço das tecnologias e a maior capacidade de processar grandes volumes de informações, empresas e profissionais não apenas conseguem analisar dados de forma mais rápida, mas também gerar insights estratégicos a partir deles. Além disso, o aumento da alfabetização em dados dentro das empresas permite que mais funcionários, além dos especialistas em TI, compreendam, utilizem e tomem decisões fundamentadas em dados, promovendo uma cultura mais data-driven em todas as áreas da organização.

Aqui estão algumas maneiras pelas quais o data discovery auxilia nesse processo:

Identificação de padrões e oportunidades

O data discovery permite que os tomadores de decisão identifiquem padrões e tendências ocultos nos dados que podem não ser evidentes por meio de análises tradicionais. Isso inclui a detecção de mudanças nos comportamentos dos clientes, flutuações de mercado e oportunidades emergentes que podem ser aproveitadas para melhorar produtos ou serviços​.

Decisões baseadas em dados confiáveis

Através da preparação, limpeza e integração de dados de várias fontes, o data discovery garante que os dados utilizados para decisões sejam precisos e de alta qualidade. Esse processo ajuda a evitar a tomada de decisões com base em dados incorretos ou inconsistentes, melhorando a confiança nas informações​.

Análise preditiva para antecipar resultados

O uso de técnicas de aprendizado de máquina e a análise preditiva no data discovery permite prever cenários futuros, como demanda de mercado ou riscos operacionais. Essa capacidade de antecipar resultados com base em dados históricos e padrões identificados auxilia na preparação para desafios futuros e na definição de estratégias mais assertivas​. 

Gestão de riscos e conformidade

O data discovery ajuda a identificar anomalias e comportamentos fora do padrão, permitindo que as empresas detectem riscos em potencial e problemas de conformidade regulatória antes que se tornem críticos. Dessa forma, a organização pode agir preventivamente e evitar consequências negativas​.

Quais são os desafios ao implementar data discovery?

Embora o valor dos dados seja amplamente reconhecido, o desafio está na implementação da estratégia ou processo. A corrida para explorar dados e automatizar processos está criando uma divisão entre as empresas: de um lado, estão as que conseguem transformar dados em vantagem competitiva e do outro aquelas que sem a infraestrutura ou estratégia adequada acabam ficando para trás. 

Veja quais são os três principais desafios enfrentado pelas empresas:

Mudança cultural e capacitação

A adoção de uma cultura data-driven requer que os funcionários de todos os níveis sejam capazes de entender e utilizar os dados para tomar decisões. No entanto, muitas empresas enfrentam dificuldades em criar essa cultura, especialmente quando os colaboradores não têm formação técnica ou ainda não reconhecem o valor dos dados em suas atividades diárias​.

Infraestrutura tecnológica

Muitas empresas lutam para integrar as ferramentas e sistemas necessários para implementar o data discovery de forma eficiente. Infraestruturas inadequadas, como a falta de ferramentas de automação ou arquiteturas em nuvem para suportar dados em tempo real, podem limitar a capacidade das empresas de explorar todo o potencial dos seus dados​.

Interpretação de resultados

Embora as ferramentas de visualização de dados sejam importantes, interpretar os resultados corretamente pode ser complicado. Há sempre o risco de superinterpretação ou interpretação errônea dos dados, levando a conclusões incorretas. Essa questão pode ser exacerbada pela falta de uma compreensão clara das limitações dos modelos estatísticos ou de aprendizado de máquina​. 

Diante desses desafios é necessário um planejamento cuidado e uma infraestrutura mínima ao implementar o data discovery. Por isso, não deixe de investir em ferramentas escaláveis, treinar colaboradores em habilidades analíticas, garantir uma governança forte de dados e adotar uma abordagem centrada na segurança.

Qual a relação entre data discovery e a proteção de dados e privacidade?

A proteção de dados e privacidade em um processo de data discovery é um ponto importante, uma vez que o processo de descoberta de dados envolve a coleta, integração, análise e visualização de grandes volumes de informação, sendo muitas delas dados sensíveis. 

Isso implica na necessidade de ter cuidados rigorosos com a privacidade e a segurança, garantindo que as práticas estejam em conformidade com as leis de proteção de dados e os direitos dos indivíduos estejam preservados. Abaixo estão alguns dos principais aspectos dessa relação:

Conformidade com regulamentações

É necessário que as empresas assegurem a conformidade com legislações de proteção de dados, como o GDPR e a LGPD, que estabelecem diretrizes rigorosas para o processamento de dados pessoais. Isso inclui obter consentimento adequado, garantir que os dados coletados sejam limitados ao necessário para a finalidade específica e assegurar que os dados sejam tratados de forma segura.

Minimização e anonimização de dados

É importante aplicar a minimização de dados, garantindo que apenas as informações necessárias sejam utilizadas para uma análise específica. Além disso, técnicas de anonimização ou pseudonimização são frequentemente usadas para proteger a privacidade dos indivíduos, permitindo que os dados sejam analisados sem revelar diretamente informações pessoais identificáveis​

Segurança no acesso e processamento de dados

Implementar fortes mecanismos de controle de acesso para garantir que apenas usuários autorizados possam acessar e manipular dados sensíveis. Além disso, é necessário garantir que os dados estejam protegidos durante todo o processo, utilizando criptografia e outras medidas de segurança para evitar violações de dados​

Gestão de riscos

Um dos principais objetivos de incorporar práticas robustas de proteção de dados no data discovery é mitigar riscos associados à violação de dados e garantir que as organizações possam identificar potenciais problemas de conformidade ou segurança durante a análise de dados. A identificação de anomalias ou o tratamento de dados pessoais sensíveis exige controles robustos para evitar usos indevidos​

Como a data discovery pode ser aplicada nas áreas de marketing, vendas e operações?

As áreas mais estratégicas de uma empresa costumam ser aquelas que impactam diretamente sua capacidade de alcançar objetivos de longo prazo e manter sua competitividade. Porém, para grande parte das organizações são as áreas de marketing, vendas e operação. O data discovery pode ser aplicada nesses setores para impulsionar a eficiência, melhorar a tomada de decisões e identificar novas oportunidades. 

Marketing

Segmentação de clientes: as equipes de marketing podem explorar grandes volumes de dados para identificar padrões e comportamentos dos consumidores, permitindo uma segmentação mais precisa, o que ajuda na criação de campanhas mais personalizadas e relevantes, focadas em nichos específicos ou preferências dos clientes​.

Análise de sentimento e tendências: Utilizando mineração de dados e análise de texto, o data discovery ajuda a identificar como os clientes estão reagindo a produtos ou marcas em redes sociais e outros canais digitais permitindo que o marketing ajuste suas mensagens e estratégias em tempo real.

Insights: ao explorar dados de diferentes canais, como campanhas de e-mail, redes sociais e publicidade paga, o data discovery fornece insights sobre o impacto de cada canal nas conversões, permitindo uma otimização dos esforços e recursos de marketing.

Vendas

Previsão de vendas: o data discovery pode ser usado para criar modelos preditivos que ajudem a prever a demanda futura, baseando-se em dados históricos de vendas, comportamento do consumidor e condições de mercado, isso faz com que as equipes de vendas a ajustar suas estratégias e metas de forma mais eficaz​. 

Otimização do ciclo de vendas: analisando o desempenho dos vendedores e as etapas do ciclo de vendas, o data discovery pode identificar gargalos e áreas de melhoria no processo de venda, ajudando a otimizar cada etapa e melhorar a taxa de conversão.

Operações

Melhoria da eficiência operacional: ao explorar dados de produção, logística e fornecimento, as empresas podem identificar áreas onde podem reduzir custos ou melhorar o fluxo de trabalho​. 

Gestão de estoque: analisando dados de vendas, demanda de mercado e prazos de entrega, o data discovery ajuda a otimizar a gestão de estoque, prevenindo excesso de inventário ou rupturas. 

Gestão de risco e prevenção de problemas: previsão de possíveis falhas em processos ou máquinas, permitindo a manutenção preditiva e mitigando o risco de paradas inesperadas.

Quais são as tendências da data discovery?

As tendências de data discovery estão ligadas à evolução das tecnologias de análise de dados, aprendizado de máquina e visualização, além da crescente demanda por decisões mais ágeis e baseadas em dados. Confira as principais tendências:

Automação e Inteligência Artificial (IA)

O uso de IA e machine learning está crescendo cada vez mais, ferramentas assistidas por IA são capazes de automatizar processos como limpeza de dados, detecção de padrões, e até mesmo sugerir insights e correlações sem a necessidade de intervenção humana. Isso acelera o processo de análise e reduz a carga de trabalho dos analistas. 

Ferramentas de automated data discovery (descoberta de dados automatizada), também conhecida como AutoML, permite que até mesmo usuários não técnicos explorem e interpretem dados com pouca ou nenhuma supervisão, facilitando a democratização do acesso a dados nas empresas​.

Self-service analytics

A tendência de self-service analytics permite que usuários de negócios explorem dados diretamente, sem depender de equipes de TI. Ferramentas de data discovery estão se tornando mais intuitivas e amigáveis, permitindo que profissionais de marketing, vendas e operações extraiam insights de forma autônoma, sem a necessidade de habilidades avançadas em ciência de dados​.

Integração com big data e cloud

Com o aumento de grandes volumes de dados (big data), o data discovery está cada vez mais integrado a plataformas de cloud computing e soluções de big data, como Snowflake e Google BigQuery. Isso permite uma análise em escala, onde dados massivos são processados em tempo real, fornecendo insights rápidos e em grande escala​.

Qual o papel dos profissionais de dados do data discovery?

Os profissionais de data discovery desempenham um papel que vai além da simples análise de dados, são responsáveis por explorar, analisar e visualizar grandes conjuntos de dados para identificar padrões e insights valiosos que auxiliem na tomada de decisões. A profundidade e a amplitude das responsabilidades desses profissionais variam conforme o nível de senioridade e suas funções podem ser divididas em três categorias principais sendo elas:

Profissionais de dados júnior

No nível júnior, os profissionais são frequentemente encarregados das tarefas iniciais de exploração e limpeza de dados, eles utilizam ferramentas básicas de análise de dados e ETL para garantir que os dados estejam prontos para uso. A principal responsabilidade é garantir que os dados sejam precisos e consistentes, eliminando erros, duplicidades e valores ausentes. 

Também podem auxiliar na criação de relatórios e gráficos simples, baseando-se em técnicas de EDA para ajudar a equipe a entender as características do conjunto de dados​. Geralmente trabalham com ferramentas como Excel, SQL, e começam a se familiarizar com softwares de visualização como Tableau ou Power BI.

Profissionais de dados pleno

No nível pleno, os profissionais de dados assumem um papel mais ativo na análise, utilizando técnicas mais avançadas, como mineração de dados, modelagem preditiva e algoritmos de machine learning. Eles são responsáveis por identificar tendências complexas, correlacionar dados de múltiplas fontes e descobrir informações estratégicas que podem impactar o desempenho da empresa. Além da análise de dados também desenvolvem dashboards interativos e relatórios detalhados para diferentes partes interessadas. 

Outra responsabilidade é garantir a qualidade e governança dos dados, ou seja, assegurar que os dados utilizados nas análises estejam em conformidade com os padrões de segurança e privacidade da organização, evitando riscos e erros de interpretação.

Profissionais de dados sênior

No nível sênior, os profissionais de dados não apenas analisam, mas também definem estratégias de dados para toda a empresa. Eles trabalham diretamente com executivos e líderes de negócios para entender os desafios estratégicos da empresa e alinhar as análises de dados com os objetivos de longo prazo.

Muitas vezes lideram a aplicação de algoritmos complexos de inteligência artificial e machine learning, automatizando o processo de descoberta de insights e previsões. Eles são responsáveis pela implementação de modelos preditivos que podem antecipar tendências de mercado, comportamento do cliente ou otimizar operações​. Além disso, lideram iniciativas de governança de dados para assegurar que as análises estejam em conformidade com regulamentações de privacidade, como o GDPR e LGPD​. 

Case de sucesso

Um exemplo de sucesso é a Standard Chartered Bank, um dos principais bancos do mundo, que implantou o data discovery para melhorar a segurança dos dados e garantir conformidade regulatória. Com uma solução robusta de descoberta de dados, o banco conseguiu identificar e gerenciar seus dados sensíveis espalhados por vários sistemas e ambientes. Isso permitiu que a instituição não apenas atendesse às exigências de conformidade, como o GDPR, mas também otimizasse o uso de seus dados para melhorar a eficiência operacional e reduzir riscos de segurança cibernética​.

A implementação de data discovery também possibilitou ao banco mapear seus ativos de dados, melhorando o controle de onde os dados sensíveis eram armazenados e garantindo que estivessem adequadamente protegidos. Essa iniciativa levou a uma redução significativa dos riscos de vazamento de dados e ajudou a instituição a manter a confiança de seus clientes, além de otimizar custos de armazenamento de dados ao identificar e eliminar dados redundantes​.

Por que contratar um parceiro no processo de data discovery?

Tornar uma empresa data-driven é um desafio que requer não apenas a implementação de novas tecnologias, mas também uma transformação cultural profunda. Nesse contexto, contratar um parceiro é maximizar as chances de sucesso da transição.

A Objective tem conhecimentos, de quem é referência em dados e migração em nuvem, que muitas empresas não possuem internamente, com isso identificamos as melhores ferramentas de data discovery, integração de dados e análise preditiva. Além disso, te auxiliamos na conformidade regulatória e na segurança de dados, o que é imprescindível em setores regulados. Entre em contato com os nossos especialistas agora mesmo.