Como transformar dados brutos em um ativo para o seu negócio

Muitas empresas têm muitos dados à sua disposição, mas não sabem o que fazer com eles. Isso pode ser informações sobre clientes, números de telefone de organizações, dados de rastreadores GPS e assim por diante. Quando os dados são coletados, organizados e analisados, tornam-se úteis.

Por exemplo, a empresa está envolvida na entrega de várias encomendas e cargas para indivíduos e empresas. Durante o processamento dos pedidos, os gestores recebem diariamente dados sobre o tamanho/peso dos pacotes, seus custos e distâncias de entrega que os motoristas percorrem. Todas essas informações sem análise não têm valor.

Com um pouco de análise estatística, você pode determinar quando há um aumento nas remessas, qual é a distribuição da distância de viagem, quais itens são pedidos com mais frequência e muito mais. Com base nesses dados, o departamento de publicidade da empresa pode criar campanhas personalizadas para o público-alvo. Também pode ajudar, por exemplo, preparar os motoristas para as estações quentes (como no início do outono) ou contratar mais deles, defender a compra de caminhões novos e assim por diante.

Outro exemplo. Uma empresa que transporta mercadorias coleta dados diários de motoristas de carro – sistemas telemáticos rastreiam o número de quilômetros percorridos e o consumo de combustível. Ao sistematizar essas informações, você pode tornar as viagens mais eficientes, calcular rotas mais econômicas e seguras e assim por diante — fornecedores de software em logística, como Twinslash, estão fazendo isso.

Na área da saúde, dados úteis também podem dar um impulso imenso às operações. O processamento e a análise de registros de saúde e dados de laboratório (especialmente dados de imagem) permitem que os médicos criem estratégias que levarão a diagnósticos mais precisos e novas formas de tratamento, com algoritmos de aprendizado de máquina percebendo padrões e tendências que os humanos ignoram.

Sem dúvida, os dados são um ativo para uma empresa. Ajuda a melhorar a competitividade no mercado e a redefinir as estratégias de negócios. No entanto, antes que os dados brutos - apenas vários valores que seu sistema coleta, não estruturados e desorganizados - se tornem úteis, eles precisam ser processados.

Entenda os dados brutos por meio do pipeline ETL

ETL (Extract-Transform-Load) é uma tecnologia projetada para coletar e transformar dados de diferentes fontes e transferi-los para uma base de armazenamento intermediária. Essa base de armazenamento pode ser usada como um data warehouse/pool de dados, e os dados dentro deles podem ser alimentados em algoritmos de aprendizado de máquina/IA para análise, previsão, etc.

Como funciona o método ETL? Para começar, os dados são extraídos de várias fontes: páginas da Web, CRM, bancos de dados SQL e NoSQL, e-mails e assim por diante, dependendo de quais dados a empresa possui.

Em seguida, os dados são convertidos e classificados. Durante a classificação, algoritmos de automação ou pessoas que fazem a classificação manualmente se livram de todas as duplicatas, dados indesejados etc. O ETL é perfeito para processar e revelar insights de dados brutos em sistemas legados, e é por isso que o ETL é tão útil para utilização no setor de viagens , saúde, fintech e outros campos que são isolados e muitas vezes resistem à transformação digital.

Em seguida, os dados são carregados no sistema de destino - novamente, manualmente ou automaticamente.

Você pode usar ETL:

• se todos os dados de origem vierem de bancos de dados relacionais ou se precisarem ser completamente limpos antes de serem carregados no sistema de destino;
• quando você trabalha com sistemas legados e bancos de dados relacionais;
• quando uma empresa precisa proteger cuidadosamente os dados e aderir a vários padrões de conformidade, como HIPAA, CCPA ou GDPR (outra grande vantagem para os setores de saúde e fintech).

O pipeline de ETL é comprovado e confiável, mas é bastante lento e requer ferramentas adicionais: Informatica, Cognos, Oracle e IBM.

Faça engenharia de dados mais rapidamente com o novo pipeline ELT

O volume de informações aumenta constantemente. E a metodologia ETL nem sempre pode atender às necessidades de processamento de grandes conjuntos de dados para fins de business intelligence.

Portanto, surgiu um método novo e mais moderno – ELT (Extract-Load-Transform). Trata-se também de coletar, limpar, organizar e carregar dados. No entanto, difere do ETL, pois os dados vão diretamente para o warehouse, onde podem ser verificados, estruturados e transformados de várias maneiras. As informações podem ser armazenadas lá indefinidamente. Portanto, o método ETL é mais flexível e rápido. Para realizar esse processo, você precisará de ferramentas: Kafka, Hevo data e Talend.

Quando usar o ELT:

• quando você precisa coletar dados rapidamente (!) e tomar decisões para atingir seus objetivos de negócios, o que torna o ELT muito bom para fazer escolhas a partir de dados de marketing ao, por exemplo, dimensionar startups/reposicionar negócios.
• quando uma empresa recebe constantemente uma grande quantidade de informações não estruturadas;
• você está lidando com projetos de nuvem ou arquiteturas híbridas.

O ELT é um método mais moderno que está substituindo gradualmente o ETL. Ele permite dimensionar projetos rapidamente em mercados competitivos. O ELT é econômico, flexível e requer manutenção mínima. É indicado para empresas de diversos segmentos e portes.

Exemplos de uso de pipelines de dados para melhores decisões

Muitas grandes empresas provaram que a análise de dados, habilitada por um pipeline de dados bem estabelecido, pode ser usada com sucesso para atingir vários objetivos de negócios.

Um ótimo exemplo de utilização de um pipeline de dados no comércio eletrônico é o mecanismo de recomendação da Amazon . A Amazon implementou um modelo de recomendação exclusivo e dinâmico em seu produto de comércio eletrônico. O mecanismo de recomendação da Amazon interage com o comprador em todas as etapas da jornada pelo site, sugerindo o produto alvo e incentivando a compra.

A empresa desenvolveu e implementou um algoritmo que combina os produtos que já são comprados e avaliados pelo usuário com posições de negociação semelhantes ou relacionadas. O motor os reúne em uma lista a ser recomendada. O sistema se baseia em muitos dados explícitos e implícitos: compras do usuário, classificações de produtos, histórico de navegação no site e adição ao carrinho, o que possibilita que um sistema gere recomendações personalizadas precisas .

Um caso de uso para viagens e transporte seria o mecanismo preditivo da Otonomi . Empresa do setor de fretes, a Otonomi desenvolveu sua solução paramétrica baseada em dados da OAG. Ele permite que a Otonomi determine e preveja atrasos de aeronaves a tempo, calcule preços com mais precisão e calcule possíveis riscos usando dados de viagem fornecidos pela OAG. Devido ao rápido processamento de dados e geração de insights para um gerenciamento eficiente de interrupções, a empresa conseguiu reduzir em grande medida os custos administrativos e operacionais.

Já falamos sobre como a boa utilização de dados de saúde pode impactar positivamente o resultado de um paciente, então isso também é um benefício. As empresas agrícolas podem usar dados sobre o clima, sobre os preços de bens e componentes para máquinas agrícolas para melhorar o processo de colheita. As companhias de seguros podem usar os históricos de sinistros dos clientes para detectar fraudes. Na mídia, dados anônimos de clientes podem ser usados ​​para identificar padrões comportamentais de usuários para descobrir onde o UX pode ser alterado para melhorar as conversões.

Considerações finais: não se esqueça da acessibilidade e da alfabetização de dados

Todos na empresa precisam entender os resultados da análise de dados. Por exemplo, digamos que você esteja implementando um pipeline de dados em sua empresa de transporte. Se você deseja que sua análise de dados seja realmente útil, motoristas, gerentes, especialistas em suporte ao cliente e outras pessoas que não são cientistas de dados devem ser capazes de ver insights dos dados e saber de onde eles vieram. Você deve lembrar que a análise de dados é útil quando é fácil de encontrar e entender. Uma ferramenta de dados que apenas os cientistas de dados entendem é inútil como ferramenta de inteligência de negócios.