Estamos vivendo na era da informação. Nunca foi tão fácil coletar e gerenciar um volume tão grande de dados – e as empresas se beneficiam muito disso. Entretanto, existe um desafio comum em muitos negócios: transformar dados consolidados em insights.

Muitas empresas imaginam que só porque possuem muitos dados sobre os negócios, clientes e o mercado devem ser capazes de tirar vantagem disso. Mas o que vemos na prática em muitos casos é que as empresas sofrem pois perdem mais tempo tentando consolidar, organizar, atualizar um grande volume de dados do que propriamente analisando e convertendo-os em insights práticos.

A verdade é que ter dados consolidados não significa ter insights. Por isso, vamos passar por algumas fases necessárias para uma correta conversão de dados em melhorias práticas no negócio. Confira ao longo deste artigo!

Os desafios na transformação de dados consolidados em insights

De acordo com um estudo da New Vantage, 97,2% das organizações estão investindo em práticas de big data hoje. O quão valiosa é a inteligência que você coleta, porém, depende inteiramente de quão capaz você é de aproveitá-la. A primeira coisa que você precisa fazer é consolidar seus dados de forma eficaz para que você possa processar, analisar e extrair facilmente insights das faixas de informações.

Ou seja, a consolidação de dados é uma etapa crucial para chegar a insights – mesmo que não seja a etapa final desse processo.

Mas quais são os maiores desafios em transformar esses dados consolidados em ações práticas que beneficiam as empresas?

A resposta para isso está no foco. Na era do big data, os usuários corporativos sofrem ao lidar com grande volume de dados, em vários formatos, espalhados por várias fontes. Em vez de gastar tempo analisando dados, os usuários gastam mais tempo organizando, consolidando e manter os dados atualizados.

Ou seja, o desafio está em colocar o foco no valor desses dados. É preciso traduzir os dados em verdadeiros conhecimentos e insights de negócios e fornecê-los de forma que ajudem o usuário final a tomar decisões conscientes.

Como transformar dados consolidados em insights?

Afinal, como transformar os dados consolidados em insights que levam a ações efetivas?

Para ajudá-lo nessa missão, vamos abordar as principais fases do processamento de dados. Veja só:

1. Consolidação e ingestão de dados

A primeira fase trata da ingestão e consolidação de dados em um local central. À primeira vista, essa tarefa pode parecer trivial: basta trazer os dados para o mesmo armazenamento de dados.

No entanto, os dados são distribuídos em diferentes cenários do sistema – que requerem diferentes pontos de acesso e autorizações. Os dados são armazenados em diferentes formatos (estruturados, semiestruturados, não estruturados) e podem ter tipos de dados incompatíveis. Como armazenar e replicar grandes volumes de dados e mantê-los atualizados para consumo?

  • Simplifique os tipos de dados e o formato de dados
  • Remova redundâncias harmonizando os dados
  • Faça processos de limpeza de dados, data wrangling (disputa de dados) e data munging (manipulação de dados)

Nesta fase, os dados estão praticamente em seu formato bruto. O principal resultado esperado é: dados consolidados e preparados para posterior processamento.

2. Modelagem e enriquecimento de dados

Os dados consolidados precisam ser processados antes de serem consumidos e analisados. Para isso, a próxima etapa é a modelagem de dados, que trata de organizar e descrever dados e enriquecê-los com semântica e relacionamentos de negócios.

Os resultados esperados nessa etapa são:

  • Enriquecimento de dados com lógica e semântica de negócios
  • Abstração de Business Domain Models (modelos de domínio de negócios)
  • Padronização de dados em Business Domain Models
  • Descrição das relações entre os modelos de negócio

3. Análise e interpretação de dados

Esta fase tem como objetivo dar suporte ao usuário para interpretar e entender os dados e obter insights.

Vamos compreender com um exemplo corriqueiro: obter números como “Receita Total em 2021” é bom, no entanto, ainda não é o fim da jornada. Com essa informação, os usuários podem entender o que aconteceu no passado. Mas eles não conseguirão obter decisões e estratégias de negócios concretas para melhorar no futuro.

O que ele precisa é mergulhar um nível mais profundo para entender as causas-raiz e os principais impulsionadores dos números e obter uma visão holística deles.

Por exemplo, para entender melhor o KPI “Receita Total em 2021”, talvez tenhamos que analisar também a previsão de receita, determinar o padrão de rotatividade de clientes, calcular a taxa de sucesso potencial de um negócio importante, derivar correlações entre o comportamento de compra e os gastos com marketing. Ou, às vezes, apenas exigimos a aquisição de dados externos do mercado ou dos concorrentes.

Os principais resultados esperados são:

  • Explicar e interpretar dados combinando fatos e insights do mesmo contexto de negócios
  • Utilizar técnicas analíticas e de mineração de dados para obter novos fatos relacionados, como Análise de Causa Raiz, Análise de Tendências, Análise de Outliers, Previsões, etc.
  • Modelar relações e correlações entre KPIs e medidas obtidas
  • Executar simulações e cenários hipotéticos

Enquanto nas duas primeiras fases estávamos processando dados que foram produzidos no passado (análise retrospectiva), nesta fase precisamos dar um passo adiante e criar também novos conjuntos de dados e semântica (análise prospectiva).

4. Insights para ação

A última fase da jornada é traduzir insights em ação. Isso significa usar as informações obtidas para tomar decisões de negócios concretas e conduzir processos de negócios.

Para isso, temos que estender nosso modelo existente, informando quais fatos e/ou combinações de insights desencadeiam qual ação empresarial específica. Tomemos o exemplo de uma geladeira inteligente: pode-se definir um programa para pedir novas garrafas de leite (ação) quando resta apenas 1 garrafa:

Existem três componentes principais neste modelo:

  • Insight: ficar sem leite
  • Limite: 1 garrafa de leite
  • Ação: pedir nova garrafa de leite

Claro, este é um exemplo muito simples para explicar a interação entre os insights obtidos e a ação. No mundo dos negócios, há muito mais dependências e intercorrelações de fatos que precisam ser determinados antes que uma ação empresarial concreta possa ser recomendada.

Portanto, a qualidade de tal sistema de recomendação é altamente dependente da qualidade de modelagem da combinação identificada de insights mais seus limites, mapeados em relação à transação comercial.

O sistema precisa ser aprimorado ao longo do tempo por meio de otimização contínua e aprendizado com dados históricos e, ao mesmo tempo, é necessário descobrir novas correlações entre insights e ações. Assim, teremos um sistema que não só pode recomendar uma decisão/ação a tomar, mas também explicar o raciocínio por trás. Isso ajudará o usuário e aumentará a confiança no processo de tomada de decisão.

Outra melhoria é a integração de simulações do sistema, que permitem aos usuários executar diferentes cenários de variações hipotéticas alterando alguns dos parâmetros e limites do modelo. Com isso o usuário pode emular diferentes ações e deixar que o sistema calcule o resultado para aquela configuração específica.

Os resultados esperados nesta fase são:

  • Impulsionar o paradigma “do insight à ação”
  • Apoiar o processo de tomada de decisão com recomendações
  • Executar simulações e cenários hipotéticos
  • Propor recomendações em vários níveis de risco/confiança
  • Automatizar processos de negócios e transações

 

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