Transformar dados em conhecimento

Information library

A recolha de dados é uma prática consolidada na era da sociedade de informação, onde através de sites, blogs, redes sociais ou sistemas de informação, acumulam-se volumes consideráveis de dados que no seu estado bruto pouco trazem de mais valia. Porque? Porque falta o passo seguinte: Transformar dados em conhecimento.

A digitalização das organizações trouxe os mecanismos de recolha de informação, que de forma geral estão consolidados, no entanto o trabalho de analisar e moldar esses dados de forma a produzir informação relevante para o negócio, é algo que é feito ao nível das grandes organizações internacionais, muitas vezes em escalas massivas como no caso do Big Data, no entanto ao nível de empresas de menor dimensão, de uma forma geral estas áreas são abordadas de uma forma genérica e sem resultados significativos.


Porque não existe mais envolvimento nesta área?

Analisando o porquê da ausência de envolvimento nesta área, chega-se a uma conjugação de três factores principais:

Percepção

Um conhecimento profundo do negócio é essencial para assegurar a sua performance, no entanto as metodologias de gestão “data-driven” ainda não são amplamente reconhecidas como forma para obter esse nível de conhecimento. Esta é acima de tudo uma questão de percepção, que necessita de ser mitigada.

Falta de Know-how

A percepção das mais valias já existe, mas por falta de experiência ou desconhecimento, os processos não são postos em prática. Este cenário é onde as parcerias especializadas possuem um papel determinante, em demonstrar as mais valias da produção de conhecimento a partir da informação.

Custo

O receio de custos excessivos ou de não conseguir retorno no investimento. Este ponto provém acima de tudo, do menor conhecimento das soluções existentes no mercado actual, dado que a democratização da tecnologia permite hoje em dia obter soluções robustas e eficazes com custos bastante competitivos.


Como transformar dados em conhecimento

Dimensionando a solução consoante a complexidade e tamanho da organização alvo, é possível implementar soluções com custos competitivos, que através dos sistemas de informação existentes produzam outputs capazes de gerar novo conhecimento do seu negócio, abrangendo as áreas pretendidas de forma a melhorar a performance, eficácia e eficiência da organização.

Este processo de transformar dados em conhecimento segmenta-se nas seguintes fases:

Integração e tratamento de dados

Normalmente descrito como ETL, o processo base de preparação dos dados é onde se normaliza, corrige e formata as diferentes fontes de dados para permitir a sua integração e agregação.

Transformar dados em conhecimento

Análise e modelação dos dados de forma a produzir informação

Tem como objectivo a identificação de padrões e definição de métricas, tendo como base a análise e modelação dos dados com vista à descoberta de nova informação ou a satisfação de requisitos de informação previamente identificados pelo negócio, normalmente definidos na forma de indicadores de negócio.

Tipicamente o negócio já terá uma série de questões às quais pretende respostas, como por exemplo: quanto tempo demora a produzir e entregar um determinado produto ou qual é o tempo médio de visita ao site, dado que estes processos deverão partir da necessidade do negócio em obter informação relevante para a tomada de decisões, no entanto é importante salientar que a descoberta de nova informação a partir dos dados existentes será sempre um ponto importante nesta etapa.

Representação da informação

Representacao informação matriz de risco covid19

A forma de representar um conjunto de informação afecta a capacidade de extrair conclusões, independentemente da informação presente.

Um bom exemplo das mais valias na representação de informação, é a adopção da matriz de risco da pandemia Covid-19 efectuada em Portugal em Março deste ano, que através de uma matriz com dois eixos e coloração especifica, permite identificar o nível de risco face à pandemia, de forma rápida e clara.

Obtenção de conhecimento

A partir da interpretação e análise da informação obtêm-se um novo patamar de conhecimento que potencialmente suporte a tomada de decisões. No entanto todos os passos deverão ser revistos de forma a validar as conclusões obtidas, pelo que a afinação dos passos anteriores deste processo bem como a continua análise dos dados irá produzir informação adicional, refinando o processo de obtenção de conhecimento.


Este processo quando assente em práticas já consolidadas de recolha de informação, é um pequeno passo rumo a uma nova dimensão de conhecimento, que como mencionado, já existe através dos dados presentes nos sistemas empresariais, na informação de visitas do site, nas interacções digitais. O esforço de transformar estes dados em conhecimento é mínimo e as vantagens são óbvias, especialmente quando se considera que estes já estão presentes e não são utilizados.

Se pretende compreender melhor como utilizar os dados do seu negócio, ou pretende mais informação sobre estes processos, contacte-nos pelos canais ao dispor.

Deixe uma resposta