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Integrando dados para uma melhor tomada de decisão

A tomada de decisão é parte fundamental da rotina de toda organização. Desenvolver formas de otimizar essa prática e garantir ações efetivas deve ser algo intrínseco ao processo de gestão. Entretanto, nem sempre é tarefa fácil decidir quais as informações mais relevantes para embasar uma decisão.

A integração de informações otimiza esse processo, permitindo o cruzamento de dados provenientes de diversas fontes para obtenção de uma visão mais clara e qualitativa de uma determinada situação. Reunimos aqui tudo o que você precisa para entender melhor essa abordagem, confira!

O papel da fusão de dados no processo decisório

O cenário atual exige, cada vez mais, que as organizações tomem decisões rápidas e eficientes. Essas ações carregam uma enorme responsabilidade e é essencial reduzir, o máximo possível, os riscos de efeitos negativos. Para tanto, analisar informações de forma abrangente se faz necessário.

O conceito de fusão de dados se dá pela associação, correlação e combinação destes, sejam estruturados ou não e provenientes de diferentes fontes de informação, para que se possa chegar rapidamente a um resultado mais refinado, por meio da análise completa de uma determinada entidade, situação ou ameaça que servirá como alicerce para a tomada de uma decisão estratégica.

Permite decisões estratégicas

Podemos classificar dados estruturados como aqueles que possuem uma estrutura básica fixa como, por exemplo, tabelas de banco de dados e coordenadas geográficas de GPS. Já os dados não estruturados se apresentam como informações armazenadas em contexto e ainda não codificadas, como gráficos, imagens, vídeos, áudios, textos, formulários, posts em redes sociais, etc.

Uma vez classificados e armazenados, todos esses dados podem ser organizados de forma a transmitir algum significado específico. Seu cruzamento permite obter de maneira ágil conhecimentos valiosos sobre determinado tema, revelando associações nunca antes imaginadas e identificando uma série de padrões e relações antes ocultos.

Dados combinados de modo coerente e otimizado se transformam em informação relevante para a tomada de ação.

Transformação de dados em conhecimento

A revolução da informação gerou um aumento exponencial do volume de dados com características e formatos distintos, dispersos em diversas plataformas, sistemas e bases de dados.

Essa multiplicidade de arquivos e padrões vem gerando desafios enormes para as organizações, que necessitam processar e correlacionar todos esses dados a fim de obter as informações que tanto procuram.

Nesse sentido, a fusão de dados permite unificar todas as fontes em um acervo de conhecimento centralizado, acessível, para que as organizações possam consultar, investigar, gerar insights e tomar ações mais bem informadas e de maneira colaborativa.

Mais confiabilidade

Com uma decisão baseada em fatos, é possível confiar em seus resultados de forma mais tranquila. Ter fatores mensuráveis permite que as causas e os efeitos sejam incluídos nessa conta, para que não sejam deixadas pontas soltas, reduzindo os riscos de falhas futuras.

Como implementar essa prática

Algumas dicas podem ser bem úteis para auxiliar no processo de implementação no ambiente de cada empresa. Vale lembrar que é preciso fazer uma análise cuidadosa para identificar as especificidades de um negócio.

Definir as bases de dados a serem integradas

Em primeiro lugar, é preciso definir quais os dados a serem considerados. Bancos de dados, em geral, são estruturados. Mas o mesmo não ocorre com as informações que podem ser extraídas desses dados. Uma tabela, por exemplo, oferece abordagens diferentes do que faz uma imagem ou um áudio.

Uma estratégia interessante é a criação de indicadores e categorias para cada um deles. Assim, é possível unificar as informações em certos padrões estruturados. Se as decisões exigem avaliações baseadas em informações demais para categorizar, soluções voltadas a Big Data podem resolver a questão.

Algumas polícias, por exemplo, trabalham com sistemas que manipulam Big Data para extrair informações de imagens, áudios e outros arquivos, na resolução de crimes e investigações. A Google e o Facebook fazem o mesmo para identificar padrões de comportamento e decidir quais são as ações de marketing mais eficazes para cada caso.

Extrair inteligência dos dados

Cruzar dados é uma forma extremamente eficaz de extrair informações inteligentes. O conceito de inteligência, aqui, significa que os dados têm um valor agregado a eles por estarem combinados, ao contrário do que acontece ao isolá-los. Alguns fatores podem ser identificados nessa informação.

O primeiro é a entidade, que pode ser uma pessoa, empresa ou até mesmo um voo específico. Cada entidade tem atributos, como nome, data de nascimento, altura etc. Se essas informações vêm de diferentes fontes, essas fontes representam os dados.

Fazendo o caminho contrário, é possível imaginar três documentos distintos que, ao serem cruzados, oferecem informações sobre uma mesma entidade: o nome da pessoa em uma lista de funcionários, a data de nascimento em um cadastro, a altura em um relatório médico.

Fazendo essa analogia, imagine a quantidade de informações que você pode levantar sobre diferentes entidades em uma equipe ou empresa. Indo além, relacionar entidades permite a extração de informações ainda mais relevantes! Esse encadeamento é fundamental para o processo de tomada de decisões.

Utilizar estatística e filtros

A extração de inteligência exige um estudo sobre as formas de visualizar um mesmo conjunto de dados. O mapeamento de relações entre entidades é um bom exemplo disso. Podemos citar, também, a utilização de estatística ou de filtros.

Quadros de inteligência utilizam diferentes modelos de estatística, cada um voltado a um determinado objetivo, para mapearem os dados coletados. Por outro lado, a implementação de filtros permite a realização de um data mining, ou mineração de dados, muito útil para quem trabalha com grandes volumes de informações — ou Big Data.

A mineração de dados é, basicamente, a análise automatizada de grandes volumes de dados, que visa identificar padrões e, em alguns casos, categorizá-los. Imagine um algoritmo desenvolvido, por exemplo, para identificar armas em imagens de câmeras de segurança. Aliado a um outro de reconhecimento facial, ele pode rapidamente cruzar dados de dois bancos distintos para identificar pessoas armadas em tempo real.

A Receita Federal utiliza um sistema desse tipo para cruzar dados das declarações de Imposto de Renda com outras informações sobre os cidadãos. Isso vem ajudando a identificar fraudes e sonegações em casos em que o valor declarado não condiz com a quantidade de bens que um indivíduo possui.

Uma das vantagens da utilização dessas soluções é a unificação do acesso às informações. O gestor passa a dedicar seu tempo no planejamento de estratégias para a utilização dos dados na tomada de decisão, em vez de dispender tempo coletando-os.

Quer saber como integrar informações com mais inteligência? Então, entre em contato com a Suntech e conte com o suporte de especialistas na área!


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