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Inteligência de dados e big data: como otimizar o volume de dados?

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A transformação digital fez com que os dados coletados no dia a dia do setor público se tornassem em uma rica fonte de inteligência. Afinal, o big data pode otimizar as operações e proporcionar tomadas de decisão mais eficientes.

Entretanto, isso exige trabalhar com qualidade sobre esse material, ou seja, ter inteligência de dados. E ainda que muitas empresas já tenham implantado um sistema de big data robusto, nem sempre esse material é processado como deveria.

É hora de acabar com as dúvidas e transformar os dados em informações realmente úteis. Mostraremos aqui quais práticas garantem a inteligência de dados e de que forma você pode adotá-las. Confira!

Tratamento dos dados

Quando um órgão ou uma empresa implementa uma solução de coleta de dados para formação de big data, é preciso que os responsáveis já tenham em mente as suas necessidades. Afinal, esse sistema deve oferecer ferramentas adequadas para um processamento de dados que traga resultados satisfatórios.

Estamos falando de filtros e painéis (dashboards) para sumarizar e representar essa grande massa de dados. A ausência desse tipo de função compromete uma das etapas mais cruciais do processo: o tratamento dos dados.

Durante uma análise, é preciso delimitar alguns parâmetros para se trabalhar. Sem ferramentas para fazer esse recorte, o volume de dados se torna difícil de ser manipulado. Um ponto a ser destacado, nesse sentido, é o fato de que muitos dados terão mais de uma origem, exigindo que você tenha foco em sua análise.

Imagine, por exemplo, um banco de dados com características do consumidor brasileiro. Nele, parte dos dados é proveniente de cadastros das pessoas na Receita Federal e a outra vem do histórico de vendas de uma grande loja. Quando esses dados se fundem, é preciso correlacionar com inteligência essas fontes.

No tratamento dos dados, é preciso delimitar quais são as informações que você busca para, então, estabelecer filtros que caracterizem o seu recorte para aquela análise. Por sua vez, isso depende de outra prática fundamental.

O estabelecimento de objetivos claros

É preciso ter em mente que inteligência de dados tem como objetivo otimizar as relações entre uma análise estatística e um corpo semântico. Em outras palavras, o processo envolve extrair significado dos dados, transformando-os em informações relevantes. E para que isso seja possível, é fundamental estabelecer objetivos claros e específicos.

Um conceito importante relacionado a essa prática é o de consciência situacional. De acordo com o objetivo visado pelo órgão ou empresa, é possível levantar informações úteis para compreender um tema específico que precisa ser analisado. O resultado é uma fonte de insights para tomadas de decisão mais eficientes.

Em muitos países da América Latina, por exemplo, há um alto grau de burocracia nos processos de administração pública. Isso não é necessariamente ruim, já que oferece também mais controle sobre o que é feito. E algo que pode dar mais eficiência a esse processo é o aperfeiçoamento da geração de relatórios.

O Brasil se enquadra nesse cenário e vem se mostrando aberto à ideia, principalmente em setores como o da segurança digital e do desenvolvimento urbano. Com a implantação de uma solução de Analytics e objetivos bem definidos, os relatórios se tornam ferramentas ainda mais interessantes.

Um dashboard implementado com uma série de gráficos baseados em indicadores, é alimentado pelo big data e processado pelo Analytics. As informações são correlacionadas e geram relatórios de maior qualidade, de acordo com a necessidade específica de quem acessa o sistema.

O resultado é uma gestão mais eficiente do conhecimento da empresa, com consciência situacional elevada. Frameworks, como o Hadoop e o Elasticsearch, vêm se popularizando entre empresas e órgãos públicos iniciantes nos trabalhos com big data, graças à facilidade que eles oferecem para a manipulação dos dados.

O papel da qualidade na inteligência de dados

Inteligência de dados e qualidade se misturam tanto que muitas vezes são confundidos. Na verdade, uma coisa depende diretamente da outra — é quase impossível introduzir um processo desse tipo com inteligência sem que haja mecanismos para assegurar a qualidade.

Ainda assim, é comum que surjam dúvidas sobre como pode ser feito. Por isso, é preciso adotar algumas práticas durante todo o processo de análise. Para começar, busque compreender com profundidade os dados coletados e estabeleça uma relação clara entre o valor da semântica e o da própria informação.

Por mais que possa parecer algo abstrato, é bem simples. Imagine que os dados coletados sejam originados de documentos em PDF. O conteúdo desse documento tem um valor semântico, que é o ligado ao seu significado, assim como o próprio PDF tem o seu.

Uma análise de dados pode dar insights extremamente relevantes para tomadas de decisão mais eficientes. Entretanto, a qualidade dessa análise depende dessa relação de valores. Por mais que um relatório ofereça insights úteis, o nível de confiabilidade dessas informações depende do valor desses documentos de onde elas foram extraídas.

Ou seja, a qualidade está diretamente relacionada ao uso de fontes valiosas e confiáveis. Uma prática muito útil, nesse sentido, é o estabelecimento de objetivos claros. Com filtros aplicados ao big data após a coleta, a análise se torna mais eficiente. O mesmo se aplica à normalização dos dados dentro dos sistemas.

Quando isso não é feito com a devida sofisticação, a análise passa a exigir uma capacidade de processamento e armazenamento (storage) maior. Se os documentos contêm uma série de atributos e características de um grupo de pessoas, por exemplo, é preciso se certificar de que essas informações foram inseridas no sistema.

Os dados precisam estar disponíveis e acionáveis a todo momento. E isso envolve até mesmo questões de infraestrutura de TI. Um processo de análise eficiente exige, por exemplo, uma rede de servidores que cubra uma indisponibilidade eventual — se um servidor cai, outro assume seu lugar para o sistema continuar funcionando.

A metodologia de análise

A escolha da metodologia impacta diretamente na eficiência do uso de big data. É preciso considerar, por exemplo, que os dados não serão armazenados para sempre. Se o tipo de análise utilizado for em tempo real ou near real time, é preciso estabelecer um prazo para manter esses dados em storage.

Em alguns casos, isso depende do objetivo de quem opera essa tecnologia. Em outros, pode haver uma legislação específica que obriga o armazenamento por mais tempo, principalmente nos órgãos públicos. Tudo isso deve ser considerado.

Além disso, é crucial contar com profissionais qualificados. O uso de inteligência artificial e machine learning para o processamento de dados é cada vez maior — e isso exige excelência na execução de práticas como a coleta, indexação, estruturação, integração e ingestion (ou alimentação do sistema).

Na parte superior, a gestão do dashboard também exige os cuidados de quem entende do assunto. Por mais que as ferramentas evoluam rapidamente, não é qualquer pessoa que está apta a lidar com big data — isso exige um jeito diferente de pensar os dados: como serão consumidos, armazenados, quais serão os clusters etc.

O cientista de dados (ou data scientist) é o profissional que lida com esse tipo de processo, otimizando-o de acordo com as necessidades de cada instituição. Contar com o suporte de alguém da área é a melhor maneira de garantir o sucesso na implementação e na utilização do big data.

Lembre-se de que a inteligência de dados pode revolucionar a forma como a sua instituição lida com as informações do dia a dia. Faça uma análise de suas necessidades e busque por ferramentas que proporcionem um fluxo de trabalho cada vez melhor!

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Por Luciana Fernandes


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