Mais do que uma Tendência, uma Necessidade

Estamos vivenciando uma revolução no modo como as empresas operam, onde a tomada de decisões baseada em dados não é apenas uma tendência, mas uma necessidade pulsante. O Data Analytics surgiu como a espinha dorsal dessa revolução, capacitando as organizações a transformar dados aparentemente complexos em insights acionáveis. 

Em um ambiente empresarial dinâmico, a capacidade de ser ágil e orientado por dados é crucial para a sobrevivência e o crescimento sustentável. Ao explorar o potencial analítico dos dados, as empresas não apenas se ajustam às transformações tecnológicas, mas as consideram como oportunidades para fomentar a inovação. A habilidade de compreender, interpretar e agir com base em dados é o diferencial que coloca as empresas na vanguarda da constante jornada de transformação digital.

Dashboards para Visualização de Dados Estratégicos

No epicentro da revolução data-driven, os dashboards de Data Analytics se destacam como ferramentas cruciais. Imagine ter, em um único painel, informações estratégicas essenciais para a gestão do seu negócio. Dashboards de Data Analytics proporcionam uma visão consolidada e em tempo real, permitindo que líderes tomem decisões informadas com base em dados precisos. Essa capacidade de visualização instantânea não apenas economiza tempo, mas também impulsiona a eficácia das decisões executivas.

Desafios e Oportunidades na Implementação de Estratégias Data-Driven

Em um cenário empresarial orientado por dados, a implementação eficaz de estratégias data-driven não apenas oferece inúmeros benefícios, mas também representa a chave para desbloquear o potencial máximo das organizações. Conheça algumas das principais vantagens:

• Gestão estratégica com base em dados: a aplicação de Data Analytics possibilita uma gestão empresarial mais estratégica, permitindo que as decisões sejam embasadas em insights sólidos e análises aprofundadas, contribuindo para o alcance dos objetivos organizacionais.
• Eficiência operacional aprimorada: a análise de dados revela oportunidades de otimização nos processos internos, resultando em uma eficiência operacional aprimorada. Isso não apenas reduz custos, mas também aumenta a produtividade e eficácia das operações empresariais.
• Experiência do cliente personalizada: o Data Analytics desvenda padrões de comportamento dos clientes, possibilitando uma personalização eficiente de produtos, serviços e experiências. Essa abordagem fortalece a fidelização dos clientes e melhora a satisfação, considerando as necessidades específicas de cada segmento.
• Antecipação de tendências: a capacidade de analisar grandes volumes de dados capacita as empresas a antecipar tendências de mercado. Identificando mudanças e demandas emergentes, as organizações podem adaptar suas estratégias de maneira proativa para se manterem à frente da concorrência.
• Estímulo à inovação: a análise de dados é uma ferramenta valiosa para identificar lacunas no mercado e compreender as necessidades não atendidas dos clientes. Essa abordagem facilita a inovação, permitindo que as empresas desenvolvam produtos e serviços inovadores, alinhados às expectativas do mercado.

Embora os benefícios do Data Analytics sejam incontestáveis, a implementação bem-sucedida de estratégias de dados enfrenta desafios comuns, como segurança de dados, integração de sistemas e capacitação da equipe. Enfrentar essas questões é essencial na jornada data-driven, e investir em medidas de proteção, estratégias graduais de integração e treinamentos contínuos torna-se vital para prosperar e adaptar-se constantemente.

A Revolução dos Dados na Prática

Para ilustrar o impacto tangível do Data Analytics, iremos analisar alguns estudos de caso. Empresas que abraçaram completamente o poder analítico dos dados não apenas sobreviveram às mudanças do mercado, mas prosperaram diante delas. 

Netflix

A Netflix incorpora Data Analytics para analisar o comportamento de milhões de usuários, como histórico de visualizações e preferências. Essa análise alimenta algoritmos avançados, resultando em recomendações de conteúdo altamente personalizadas. Esse uso inteligente de dados não só melhora a satisfação do cliente, mas também impulsiona a retenção.

Amazon

A Amazon adota extensivamente Data Analytics em sua cadeia de suprimentos para prever a demanda, otimizar rotas de entrega e gerenciar estoques de maneira eficiente. Essa análise em tempo real contribui para a rápida entrega de produtos, resultando em maior satisfação do cliente.

Usend

O Grupo Pontual Money Transfer, líder em transferências internacionais, desenvolveu a plataforma USEND com a Luby. Nosso sistema baseado em Data Analytics e BI garantiu insights valiosos das transações financeiras, potencializando as decisões estratégicas e o sucesso do negócio. Clique aqui para saber mais sobre o case.

Setores beneficiados pelo Data Analytics

A atuação do Data Analytics transcende barreiras setoriais, moldando significativamente a forma como as empresas operam e tomam decisões, tais como:

Saúde: a análise de grandes volumes de dados clínicos possibilita diagnósticos mais precisos e tratamentos personalizados, elevando a qualidade do atendimento. 

E-commerce: no comércio eletrônico, o Data Analytics surge como aliado essencial, permitindo entender os padrões de compra dos clientes e oferecer recomendações personalizadas, aumentando as taxas de conversão. 

Indústria: em operações industriais, a implementação de técnicas avançadas de análise de dados otimiza processos de produção, reduzindo custos e melhorando a eficiência. 

Cibersegurança: no campo da cibersegurança, o Data Analytics desempenha um papel crucial na identificação de padrões suspeitos e na prevenção proativa de ameaças digitais. 

Recursos Humanos: a análise de dados permite a identificação de talentos, previsão de rotatividade e a criação de estratégias personalizadas para o desenvolvimento dos colaboradores.

Riscos de ignorar a revolução Data-Driven: estagnação e obsolescência

Ignorar a revolução data-driven não é apenas um risco, mas uma rota direta para a estagnação e, eventualmente, para a obsolescência. Empresas que resistem à transformação digital e à adoção de estratégias data-driven estão fadadas a ficar para trás. Em um mundo em constante evolução, a incapacidade de se adaptar às mudanças pode resultar em perda de participação de mercado, desinteresse dos clientes e, em última instância, no declínio do negócio.

A necessidade de uma mentalidade ágil na Gestão de Dados

Em um cenário empresarial em constante evolução, a gestão de dados é mais do que uma prática estática, é um processo dinâmico que exige uma mentalidade ágil. Essa abordagem não só envolve estar aberto a mudanças, mas também adotar uma postura proativa na incessante busca por melhorias. A agilidade na gestão de dados não apenas permite que as empresas se adaptem rapidamente às demandas do mercado, mas também as capacita a identificar oportunidades de inovação, posicionando-as na vanguarda da revolução data-driven.

Além disso, vale destacar que a implementação bem-sucedida de uma estratégia de dados transcende as barreiras do departamento de tecnologia. Pelo contrário, é um esforço colaborativo que requer a participação de todos os setores da empresa. Desde a alta administração até as equipes operacionais, cada membro desempenha um papel crucial na coleta, análise e utilização eficiente dos dados. Nesse contexto, a criação de uma cultura organizacional que valorize a importância do Data Analytics se torna fundamental para o sucesso contínuo nessa jornada de transformação.

Rumo a um futuro Data-Driven

A revolução dos dados é inegavelmente o caminho a seguir para as empresas que buscam não apenas sobreviver, mas prosperar. O Data Analytics emerge como o elemento central dessa revolução, capacitando as organizações a tomar decisões fundamentadas, impulsionar a inovação e se adaptar às mudanças constantes. Ao adotar uma abordagem data-driven, as empresas não apenas garantem sua relevância atual, mas também se preparam para liderar o caminho rumo a um futuro orientado por dados. É hora de abraçar o Data Analytics e moldar ativamente o destino de nossas organizações na era digital.

Transforme sua empresa com Data Analytics!

Está pronto para levar sua empresa ao próximo nível? Descubra como o Data Analytics pode transformar radicalmente seus processos, impulsionar a inovação e garantir a relevância contínua no mercado. 

Preencha nosso formulário clicando aqui e agende uma conversa com nossa equipe especializada em levar a Transformação Digital através do Data Analytics. Não perca a oportunidade de explorar o potencial completo da sua empresa.

O post A Revolução Data-Driven: Decisões Ágeis, Resultados Excepcionais apareceu primeiro em Luby Software.

Como CEOs e Diretores de Tecnologia, compreendemos a complexidade do ambiente empresarial moderno e reconhecemos a necessidade crucial de estratégias que impulsionem não apenas o crescimento, mas também a sustentabilidade a longo prazo das organizações.

Este artigo explora de maneira aprofundada a importância da governança de dados, destacando como ela não só promove o desenvolvimento da inteligência de negócios, mas também facilita a tomada de decisões mais assertivas, fortalecendo assim a posição das organizações no competitivo mercado atual. Descubra como essa peça-chave pode transformar a dinâmica empresarial, proporcionando um alicerce robusto para o sucesso.

A Governança de Dados e sua importância estratégica

A governança de dados vai além de uma prática operacional, é um conceito moderno que visa gerenciar a vida útil completa dos dados, desde a coleta até a geração de insights decisivos. Diariamente, empresas se deparam com volumes substanciais de dados sensíveis e críticos, tornando imperativo o entendimento de como utilizá-los de maneira correta e responsável.

Um estudo da Seagate revela uma realidade preocupante: aproximadamente 68% dos dados nas bases das empresas não são utilizados, mesmo com custos contínuos de armazenamento. Estes dados, quando aplicados corretamente, tornam-se aliados estratégicos na tomada de decisões, direcionando foco e investimentos para o sucesso organizacional. Aqui entra a importância da Inteligência Artificial (IA), uma ferramenta que não apenas acelera o processo de governança de dados, mas também potencializa a extração de insights valiosos.

Riscos da ausência de Governança de Dados

Para CEOs e diretores de tecnologia, a falta de governança de dados expõe as empresas a uma série de riscos. Desde vazamentos de informações sigilosas até impactos negativos nas relações internas, a falta de uma estratégia efetiva de governança pode comprometer a segurança da informação, prejudicar a tomada de decisões estratégicas e deteriorar a imagem corporativa diante dos investidores.

A conformidade regulatória de dados torna-se um desafio, resultando em possíveis multas e sanções legais, além de danos à reputação da empresa. É importante ressaltar que a falta de governança não é apenas uma ameaça à segurança, mas também afeta diretamente a sustentabilidade a longo prazo, tornando-se um obstáculo para atender às necessidades das gerações futuras.

Vantagens da Governança de Dados para a sustentabilidade e ESG

Investir em uma governança de dados robusta oferece às empresas a capacidade de transformar dados em impulsionadores de negócios sustentáveis. A inteligência derivada desses dados permite a identificação de gargalos, a resolução de problemas sistêmicos e o aprimoramento contínuo de produtos, processos e serviços.

Em termos de sustentabilidade e ESG (governança ambiental, social e corporativa), os benefícios são diversos. Uma gestão eficiente de riscos contribui para a obtenção de previsibilidade e estabilidade, o controle de custos é otimizado para maior lucratividade, e a garantia de conformidade e qualidade fortalece a reputação e a permanência da empresa no mercado.

A governança de dados também desempenha um papel crucial no aumento da segurança de dados, protegendo a empresa contra perdas, vazamentos e acessos não autorizados, impactando positivamente todos os stakeholders, incluindo a própria empresa.

Benefícios da Governança de Dados para a imagem corporativa

Transparência é um pilar fundamental da governança de dados, estando diretamente relacionada à clareza, objetividade e acessibilidade dos dados. Para CEOs e diretores de tecnologia, isso não é apenas uma prática ética, mas uma estratégia para levar a empresa ao topo.

O acesso e o uso cuidadoso das informações podem impulsionar o sucesso, mas o manuseio indevido de dados críticos pode resultar em penalidades, reclamações de consumidores e danos à reputação da marca. A falta de transparência e responsabilidade afeta a imagem da empresa perante os investidores, que podem se afastar se não visualizarem um futuro promissor.

Uma gestão ética e transparente de dados não apenas atende a requisitos éticos, mas também melhora significativamente a imagem corporativa. O comprometimento em usar informações de forma responsável aumenta a confiança do mercado nos produtos, serviços e processos da empresa. Essa melhoria na imagem influencia positivamente a atração de clientes e investidores, gerando resultados financeiros sólidos e destacando a empresa em seu nicho de atuação.

Passo a passo para implementação da Governança de Dados

Implementar um projeto de governança de dados bem-sucedido exige o comprometimento de todas as partes, desde líderes até colaboradores. Para CEOs e diretores de tecnologia, é crucial compreender a importância dessa iniciativa e liderar pelo exemplo. Algumas melhores práticas incluem:

• Criação de um comitê de governança: responsável por desenvolver políticas de manuseio e uso consciente dos dados, garantindo o comprometimento de todos os stakeholders.
• Definição de planejamento estratégico: determinar a execução da governança no presente e no futuro, envolvendo os departamentos relevantes.
• Estabelecimento de dados: identificar quais dados serão coletados, mantidos e descartados, alinhando-os com as estratégias da empresa.
• Investimento em segurança da informação: garantir que os dados sejam armazenados com segurança e acessíveis apenas por pessoal autorizado.
• Planejamento de custos de armazenamento: evitar surpresas no orçamento ao planejar adequadamente os custos de armazenamento.
• Avaliação e monitoramento constantes: utilizar ferramentas de ciência de dados e IA para avaliar e monitorar o uso dos dados, identificando áreas de melhoria na governança.

Elevando empresas por meio da Governança de Dados

A potencialização do uso de dados e a obtenção de inteligência na tomada de decisão requerem o apoio de tecnologias avançadas. A implementação de soluções de Inteligência Artificial para análise de dados é crucial. Essas tecnologias não apenas armazenam informações de maneira eficiente, mas também convertem dados em insights estratégicos valiosos, impulsionando significativamente o sucesso organizacional.

Como CEOs e diretores de tecnologia, a governança de dados não deve ser vista apenas como uma medida de conformidade, mas como um investimento estratégico para o futuro sustentável das empresas. Ao adotar práticas eficazes e incorporar tecnologias avançadas, estamos moldando organizações capazes não apenas de prosperar no presente, mas de liderar inovações e conquistas nos anos que virão. A governança de dados é a chave para o crescimento inteligente, sustentável e ético das empresas no cenário empresarial atual.

Maximize o potencial de seu negócio com a excelência em Business Intelligence e Data Analytics pela Luby

Em sintonia com a importância da governança de dados, nossa abordagem integrada não apenas oferece suporte especializado na gestão de dados, mas também fornece análises avançadas que aprimoram significativamente o processo de tomada de decisões.

Nossos especialistas possuem amplo know-how para impulsionar sua jornada de governança de dados, capacitando sua empresa a explorar plenamente o potencial dos dados e assegurando um futuro empresarial sustentável e inovador. Na Luby, somos a referência em Data Analytics, direcionando empresas a decisões assertivas que impactam positivamente todo o ecossistema empresarial futuro.

Converse com um especialista da Luby agora mesmo e acelere sua jornada de dados: https://luby.com.br/contato/

Alon Lubieniecki

CEO e Fundador Luby

O post Governança de Dados: estratégias para alavancar a Sustentabilidade Empresarial apareceu primeiro em Luby Software.

[adrotate banner=”4″]

Na Coleta de Dados, possuímos métodos quantitativos e qualitativos. Em poucas palavras, podemos dizer que uma é mais focada na objetividade da pesquisa e outra na subjetividade. Iremos abordar com mais detalhes e exemplos ambos os casos a seguir.

Pesquisa Quantitativa

Metodologia na qual o foco é quantificar os dados coletados. Ou seja, ela é baseada em contabilização de fatos e ocorrências através de técnicas estatísticas e matemáticas.

[adrotate banner=”10″]

Vantagens e desvantagens

Quando falamos de Pesquisa Quantitativa, definir o que é vantagem e o que é desvantagem acaba sendo muito subjetivo. Por isso, os itens que iremos elencar abaixo servirão de ambas as formas, dependendo de como você interpreta cada um.

• Necessidade de amostras muito grandes: com o crescimento do Big Data, existem várias ferramentas para análise de dados que facilitam grandes amostras. Entretanto, dependendo do prazo e de como esses dados virão, isso pode dificultar a coleta de dados de quem não possui habilidade suficiente.
• Generalização dos dados coletados: se o seu objetivo for apenas quantificar de fato uma amostra de dados, você se sairá bem. Porém, dependendo do tipo de análise (onde precisamos entender um determinado comportamento baseado em sua opinião), pode ser perigoso a generalização dos dados. Isso porque nem sempre sabemos a fundo o perfil de quem forneceu aqueles dados. Além disso, pode existir a necessidade de uma abordagem mais qualitativa

Exemplos de Pesquisa Quantitativa

• Pesquisas com perguntas fechadas;
• Contagem de registros com um objetivo definido;
• Avaliação de contagem de determinadas colunas de um banco de dados (como quantidade de funcionários, clientes, vendas totais, quantidade de produtos e etc).

Pesquisa Qualitativa

Metodologia na qual o foco é a coleta de sentimentos, emoções e percepções. Ou seja, a coleta de dados não está preocupada em contabilizar quantas pessoas responderam a letra A em uma pesquisa, por exemplo. Mas sim o que cada uma pensa sobre um determinado assunto de acordo com sua resposta.

Vantagens e desvantagens

O mesmo vale para a Pesquisa Qualitativa quando nos referimos a vantagens e desvantagens. Sua utilização irá depender do seu ponto de vista do que é vantagem e desvantagem para o seu projeto.

• Ser mais subjetivo que objetivo: aqui nos deparamos com o quesito habilidade de quem está analisando os dados. Isso porque tudo vai depender de quão experiente ele é e conhece o assunto, tendo a premissa de que dados quantitativos são mais fáceis de serem analisados do que os qualitativos;
• Análise profunda da coleta de dados: nem sempre queremos nos aprofundar em uma pesquisa, principalmente se o prazo para a análise for curto. Em suma, nem sempre você irá precisar ir tão afundo na coleta de dados. Muitas vezes basta entender somente o necessário para responder às perguntas do projeto;
• Dados abrangentes: os dados coletados podem ser utilizados para pesquisas futuras, já que as perguntas de um pesquisa qualitativa são abertas e você pode coletar opiniões diferentes de diferentes indivíduos. Entretanto, se a pesquisa é pontual, esse tipo de histórico a torna irrelevante.

Exemplos de Pesquisa Qualitativa

• Entrevistas com escopo aberto de perguntas;
• Coleta de informações de anotações e documentos;.
• Coleta de dados audiovisuais.

Conclusão

A Coleta de Dados pode ser realizada sob diversas metodologias, que abordamos no último artigo (clique aqui para acessar). Então, hoje trouxemos a Pesquisa Qualitativa X Quantitativa afim de te ajudar a definir qual abordagem que será utilizada no seu projeto.

A Luby é uma parceira na evolução de projetos de Business Intelligence. Para entender mais sobre a utilização de dados para evoluir seus resultados, clique aqui e converse com nosso time.

[adrotate banner=”5″][/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]

O post Coleta de Dados: Pesquisa Qualitativa X Quantitativa apareceu primeiro em Luby Software.

Imagine que você é dono de um grande restaurante e, dentro desse restaurante, existe um armazém onde todos os milhares de alimentos (frutas, legumes, carnes, ingredientes e etc.) serão armazenados antes de serem limpos, tratados, separados e organizados para a produção dos pratos do restaurante. Na cozinha, cada cozinheiro irá pegar somente os produtos que serão utilizados na produção dos seus pratos, de acordo com a área da culinária (Italiana, Brasileira, Americana e etc.).

[adrotate banner=”10″]

É assim que funciona um Data Lake. Ele é como um grande armazém onde são inseridos dados de várias fontes diferentes no seu estado bruto em grande volume, e que serão utilizados pelas áreas e profissionais distintos de acordo com suas necessidades.

Neste artigo, iremos entender como utilizar Data Lake e por que ele é considerado uma ótima opção quando nos referimos a um grande volume de dados e suas diferentes estruturas e tipos de dados.

Formas de utilização

Para que possamos entender a melhor forma de utilizar o Data Lake, vamos imaginar um local onde você precisa armazenar vários tipos de dados nas mais diversas estruturas: tabelas; músicas; imagens; arquivos .JSON, .PDF, .CSV; entre vários outros tipos de dados que serão utilizados pelos mais diversos setores da empresa. Eles irão servir como um grande repositório de dados, todos em estado bruto.

Além disso, outro ponto importante da necessidade da utilização do Data Lake é que ele fará com que você evite realizar consultas ou modelagem diretamente no banco de dados. Isso porque realizar essas ações diretamente no banco podem ocasionar problemas de performance para o usuário ou até a queda do sistema.

Assim, iremos mostrar exemplos de onde o Data Lake deve ser utilizado e onde não tem necessidade.

Exemplo 1 – Empresa 1

O dono de um pequeno comércio pediu para que você fizesse uma análise dos dados de sua empresa. A empresa possui cerca de 20 funcionários, um sistema de ERP, CRM e algumas planilhas de Excel. Os dados a serem tratados e analisados serão os dados de movimentação de compras e vendas (Comercial), do investimento realizado nas campanhas de divulgação da empresa (Marketing) e dos custos internos, que envolvem folha de pagamento e alguns custos de manutenção (manutenção e RH).

Essa empresa necessita de um Data Lake na construção de sua arquitetura de dados?

A resposta é não, e então você pode perguntar: “Por que não? Eu não poderia colocar um Data Lake mesmo com um pequeno volume de dados?”

E a resposta é sim. Porém, neste caso não seria um Data Lake, o ideal seria um Data Warehouse. Devemos lembrar que Data Lake não é uma ferramenta ou uma tecnologia, mas sim um conceito de como organizar um repositório de dados. O conceito de Data Lake envolve o armazenamento de dados quando nos referimos a Big Data. Ou seja, um grande volume com uma variedade enorme de tipos de dados.

No caso explicado acima, temos somente sistemas que virão em formato estruturado (tabelas) e em arquivos Excel (que também são tabelas). Ou seja, qual a necessidade de um Data Lake? Nenhuma. 

Exemplo 2 – Empresa 2

Uma grande empresa do ramo automobilístico precisa acompanhar de hora em hora o desempenho dos setores da sua empresa (como vendas, SAC, financeiro, RH, Marketing e logística de todas as suas 50 lojas no Brasil). Nesta realidade, teremos arquivos de vários tipos, como bancos de dados, sistemas, áudio de clientes, imagens de peças, arquivos JSON, PDF de notas fiscais e APIs com grande volume de dados.

Dessa forma, a empresa precisa desses dados organizados sem tratamento. Ou seja, em sua forma bruta em um repositório onde os analistas e cientistas de dados de cada setor poderão criar suas próprias consultas para acompanhar o desempenho dos setores. Neste caso, a necessidade do Data Lake aparece de forma mais clara, certo?

Basicamente, o Data Lake entra quando a variedade e o volume são muito grandes e a estrutura tradicional somente com Data Warehouse não será suficiente. Entretanto, isso não impede, por exemplo, que dentro de uma arquitetura não possamos ter um Data Lake e em seguida um Data Warehouse.

Assim, podemos deixar o Data Lake para quem deseja conseguir os dados de forma bruta e realizar suas próprias consultas. E o Data Warehouse para quem quer algo já tratado, padronizado de acordo com as regras de negócio.

Conclusão

Após alguns exemplos, conseguimos perceber que, mesmo com nomes parecidos e algumas similaridades, a forma de utilizar Data Lake tem o objetivo de atender a uma camada diferente quando nos referimos a dados. Ele possui suas próprias características que devem ser usadas de forma correta nos projetos que, assim necessitem, da sua estrutura.

[adrotate banner=”5″][/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]

O post Como utilizar Data Lake? apareceu primeiro em Luby Software.

O que é Data Lake?

Um Data Lake é uma forma de guardar, armazenar e manter uma ampla gama de informações que possam ser úteis na tomada de decisões de uma empresa. Os dados são salvos ainda em seu estado bruto, sem filtro ou manuseio.

A ideia deste sistema é manter essa gama de dados e informação no alcance da empresa, para que esses dados possam ser utilizados para análise.

Dessa forma, o Data Lake é o local onde esses dados são armazenados e mantidos, independentemente se serão realmente utilizados pela empresa ou apenas armazenados sem uso por determinado período de tempo. A ideia é manter ao alcance da empresa informações brutas, caso seja necessário realizar um filtro de análise sobre determinado assunto. Essa ferramenta estará presente como fonte desses dados e informações que serão utilizadas e analisadas.

Vantagens do Data Lake

Esse sistema funciona como um depósito de dados, algumas vantagens são:

Volume e velocidade

O Data Lake reúne dados de diversas fontes que, muitas vezes, não passam por um filtro prévio. Dessa forma, o sistema é capaz de cobrir uma grande quantidade de informações, de forma rápida.

Flexibilidade

Além de unir múltiplas fontes, as informações inseridas no Data Lake não foram moldadas de antemão. Portanto, à medida que novas necessidades forem surgindo, esses dados podem ser colhidos para solucionar o problema.

Facilidade na entrada

Deixar informações isoladas pode fazer com que você perca muitos insights. Por isso, o Data Lake tem o potencial de deixar à mão todas as informações que a empresa possui. Uma das maiores vantagens do sistema é seu fácil acesso. Eles permitem o compartilhamento de informações entre muitos usuários. Além disso, seus dados podem estar agrupados por temas, objetivos ou outro critério que seja útil.

Redução na aplicação

Comparado à construção do Data Warehouse, que exige um investimento maior, o Data Lake pode ser mais vantajoso. Isso porque não exige todo o tratamento da informação, mantendo a informação disponível para a análise e sem limitações.

Conclusão

Caso tenha interesse em saber mais sobre Ciência de Dados, visite nosso site e saiba mais sobre nossas soluções.

[adrotate banner=”5″][/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]

O post O que é Data Lake? apareceu primeiro em Luby Software.

[adrotate banner=”4″]

Pesquisa Exploratória

O objetivo principal da Pesquisa Exploratória é, como o próprio nome já diz, explorar um determinado assunto, as possibilidades e cenários,  por meio da coleta de dados para obtenção de insights e ideias.

A ideia deste método é preencher os espaços faltantes dentro de um objetivo que ainda não ficou 100% claro, com os dados atuais. Assim, a Pesquisa Exploratória busca por dados complementares para uma análise mais profunda e com maior compreensão do assunto. 

Entretanto, devemos tomar cuidado para não confundir a Pesquisa Exploratória com a Pesquisa Descritiva. Isso porque a característica mais importante deste tipo de pesquisa é a necessidade de conhecer um fato que irá agregar valor à coleta de dados através de discussões e proposições (hipóteses) dos dados analisados. Em contrapartida, a Pesquisa Descritiva foca apenas na descrição do dado.

Dicas para aplicação

Pensando nisso, quando realizamos uma Pesquisa Exploratória, devemos seguir algumas etapas que irão facilitar a pesquisa, por exemplo:

• Faça resumos expandidos, artigos e reportagens sobre o material coletado;
• Delimite o tema para evitar pesquisas muito amplas e perder o foco no assunto;
• Trace objetivos bem definidos e também o levantamento de hipóteses;
• Busque pessoas para entrevistar que estejam relacionadas com o tema que você está desenvolvendo. Por exemplo, a opinião de especialistas da área é uma ótima fonte de coleta de dados.

Exemplos da aplicação da Pesquisa Exploratória:

• Projeto sobre o comportamento dos consumidores;
• Estudo exploratório sobre empreendimentos autogeridos no centro-oeste paulista;
• Estudo exploratório sobre os métodos de ensino utilizados por professores das escolas públicas.

Pesquisa Explicativa

Esse tipo de pesquisa é voltado para a explicação de um determinado assunto através da coleta de dados. Assim, é mais utilizado quando estamos desenvolvendo algo mais voltado para pesquisa científica ou tese de doutorado.

Aqui, diferente da Pesquisa Exploratória, não queremos descobrir novos insights ou ideias. Mas sim explicar a razão das coisas. Dessa forma, a Pesquisa Explicativa é considerada a mais complexa. Isso porque envolve, em um primeiro momento, pesquisas exploratórias e descritivas.

Dicas para aplicação

Suas principais características são:

• Necessidade de coletar uma grande quantidade de dados, possibilitando a conclusão que explique e defenda sua tese;
• Foco em dados quantitativos;
• Desejo de criar um novo conhecimento a partir do que está sendo pesquisado;
• Desenvolvimento e criação.

Nesse caso, queremos responder:

• Por que o objeto da coleta de dados ocorre?
• Qual a explicação por trás da análise de dados que foi encontrada?
• Quais fatores causam ou colaboram com a ocorrência do objeto?

Exemplos da aplicação da Pesquisa Explicativa:

• Uma pesquisa que visa a criação de um novo método de ensino;
• Uma pesquisa que avalia os impactos negativos de desastres naturais na economia a nível, municipal e federal.

Conclusão

Entre os diversos métodos para realização da coleta de dados estão a Pesquisa Exploratória e Pesquisa Explicativa. Dessa forma, cada metodologia tem características específicas que podem ser vantajosas para para diferentes projetos.

A Luby é uma parceira na evolução contínua do seu projeto de Business Intelligence. Pensando nisso, para entender mais sobre a utilização de dados para evoluir seus resultados, clique aqui e converse com um de nossos especialistas.

[adrotate banner=”5″][/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]

O post Coleta de Dados: Pesquisa Exploratória X Explicativa apareceu primeiro em Luby Software.

[adrotate banner=”4″]

Neste artigo, vamos descobrir o que é este estudo e como ele pode ser útil para o seu negócio.

O que é Data Science?

As autoridades apontadas nesta matéria concordam, avalia-se que cerca de 90% da informação colocada na web foi criada apenas nos últimos 2 anos.

Além disso, um limite de 20% dessas informações é organizado em linhas e seções a serem investigadas por instrumentos convencionais. Um vídeo transferido para o Youtube, por exemplo, é visto como informação não estruturada, pois é feito de imagem e som. Ou seja, não possui dados coordenados em classificações (nomeadas).

Data Science é o sortimento de informações de diferentes fontes para dissecar e sustentar uma direção independente, em grandes quantidades e produzindo pedaços de conhecimento. É a interação que retira informações de várias fontes, em diversos ritmos, manipulando enormes somas de informações e gerando estima. 

Ela não deve ser percebida como um dispositivo, mas sim como um monte de técnicas, muito parecido com o Big Data e o Business Intelligence.

Vantagens de utilizar Data Science

Data Science viabiliza o estudo e a análise de dados de uma empresa, criando formas assertivas de melhorar a tomada de decisões e fornecer soluções inovadoras para os problemas. Confira as vantagens:

• Auxilia a prever as demandas;
• Aumenta a fidelidade dos clientes;
• Melhora a segurança de dados;
• Ajuda no processo de tomada de decisões;
• Melhora o desempenho financeiro da empresa.

Conclusão

Com a abundância de dados disponíveis, as tecnologias e a maneira que coletamos e transformamos os dados proporcionam análises e melhores tomadas de decisões em empresas. Como vimos neste artigo, este estudo melhora o uso de dados executando uma análise mais assertiva ao usar informações coletadas.

Para saber mais sobre Data Science, Business Intelligence e Big Data, visite o site da Luby.

[adrotate banner=”5″][/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]

O post O que é Data Science? apareceu primeiro em Luby Software.

[adrotate banner=”10″]

Quando falamos de entrevista, provavelmente você deve imaginar a imagem de uma entrevista de emprego, algo tenso, em que o entrevistador tenta retirar o máximo de informações relevantes que irão responder às perguntas predeterminadas em seu relatório, certo?

Bem, de maneira geral, você não está errado. Retirando a parte do tenso, a forma de se realizar uma coleta de dados por entrevista é bem similar a que vivenciamos em entrevistas de empregos tradicionais. Entretanto, com algumas diferenças.

O grande objetivo da coleta de dados por entrevista não é aprovar ou reprovar de acordo com suas respostas e sim de entender a opinião do entrevistado em relação a um determinado assunto.

A Coleta de Dados por entrevista é muito utilizada em TCC (Trabalho de Conclusão de Curso) como fonte de dados argumentativa para defesa de teses e também em artigos científicos. Isso porque a entrevista ajuda a estabelecer um contato direto com sua fonte (entrevistado), oferecendo uma melhor compreensão do assunto abordado.

Tipos de entrevista

• Entrevista Estruturada

Esse modelo de coleta de dados por entrevista consiste em um questionário com perguntas predeterminadas que não difere o entrevistado. Assim, são realizadas sempre as mesmas perguntas.

• Entrevista Semiestruturada

Nesse tipo de coleta de dados por entrevista, você deve separar somente os principais tópicos que deseja abordar. Dessa forma, terá maior liberdade durante a entrevista.

• Entrevista Informal

Nesse método, a conversa é livre, sem perguntas específicas ou predeterminadas. É quase como uma conversa informal. Em entrevistas informais, é importante utilizar algum método de gravação, para que os dados sejam coletados na íntegra, não dependendo de sua memória, o que poderia prejudicar a veracidade das informações. 

• Entrevista Focalizada

Método parecido com a entrevista informal, porém o foco deve ser totalmente dentro do escopo do assunto. Esse método é interessante para evitar uma entrevista muito longa e que possa perder o sentido.

• Entrevista por pautas

A ideia aqui é trabalhar por blocos, tendo uma estrutura básica e sequência. Porém, não confunda com entrevista estruturada! Aqui, não temos perguntas predefinidas, apenas temas predefinidos e em sequência.

Passo a passo da Coleta de Dados por Entrevista

1º Etapa – Definição do roteiro de entrevista

Independente do tipo de entrevista (formal ou informal), é importante você ter um roteiro do que pretende abordar. Ainda que a coleta de dados por entrevista seja mais como um bate-papo – sem escopo, não podemos perder o foco do que precisa ser respondido pelo entrevistado. Isso para que a entrevista não perca o sentido e acabe sendo inutilizada.

2º Etapa – Registro dos dados da entrevista

Seja através de gravação ou anotações, você deve registrar todas as informações relevantes que respondam aos objetivos daquela entrevista. O registro dos dados é fundamental para que você possa realizar uma análise, em caso de dados sensíveis e protegidos pela LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados).

Dessa forma, o entrevistado deverá estar de acordo, por meio de uma documentação que assegure o sigilo e a forma que serão utilizadas as informações.

3º Etapa – Seja objetivo e imparcial

Lembre-se que seu objetivo é coleta de dados e não o julgamento ou discussão sobre o assunto. Assim, seja objetivo e foque apenas em registrar as respostas do entrevistado. Evite questionar e faça suas anotações de acordo com cada pergunta.

4º Etapa – Definição do tipo de pesquisa

Em relação ao tipo de pesquisa, iremos elencar os 4 principais modelos utilizados. É importante entender se a sua entrevista terá um foco em uma pesquisa mais exploratória, explicativa, quantitativa ou qualitativa. 

• Pesquisa exploratória: o foco é trazer maior entendimento sobre o assunto. Ou seja, além dos dados que serão coletados referentes às entrevistas, a utilização de pesquisas bibliográficas e estudos de caso como referência e complementação da entrevista são muito utilizados.
• Pesquisa explicativa: seu objetivo vai além da exploratória. Isso porque visa explicar os motivos da entrevista. Ela possui um maior alcance e é mais estruturada do que a exploratória.
• Pesquisa quantitativa: está voltada para quem deseja utilizar entrevistas estruturadas (como as perguntas predefinidas) e será respondida dentro do escopo de respostas já definido (múltipla-escolha e V ou F, por exemplo). O objetivo é realizar uma análise estatística de quantas pessoas responderam uma pergunta (com uma resposta A ou B) e assim tirar conclusões sobre um determinado assunto. Por exemplo: pesquisas eleitorais (em que é perguntado algo sobre um candidato e você escolhe entre bom, ruim ou péssimo).
• Pesquisa qualitativa: esse método tem o foco em análise de sentimento, intenções e percepções. Está além das repostas de uma pesquisa quantitativa, em que você é obrigado a responder uma pergunta dentro de um escopo predeterminado. Na qualitativa, as respostas são mais pessoais.

5º Etapa – Definir a amostragem de dados

Nesta etapa da coleta de dados por entrevista, será definido quem participará da sua pesquisa. Ou seja, dentro de uma população específica, você definirá um parte dessa população (amostra), que será utilizada para realizar a entrevista.

Essa amostra deve ser uma parte representativa dentro da população escolhida. Por exemplo, você definiu que irá fazer entrevistas através de um questionário no qual os objetos são partidas de futebol. Não faz sentido a amostra ser entrevistados que gostam de jogar basquete, entende?

Dessa forma, dentro dessa amostragem de dados, temos dois tipos de amostragem:

Amostragem Probabilística

Método baseado na teoria da probabilidade. Este método considera que qualquer indivíduo tem a mesma probabilidade de participar da amostragem, independente de qualquer característica diferente que possa ter de outro indivíduo. Por exemplo, renda ou gênero. Confira as 3 principais técnicas de amostragem probabilística:

• Amostragem Casual simples: esta técnica é equivalente a um sorteio da loteria. Por exemplo, a população é numerada de 1 a N. Decide-se que dentro dessa população N, indivíduos serão utilizados na amostragem para a entrevista através de um sorteio.
• Amostragem Sistemática: nesta técnica, os elementos da população se apresentam ordenados e a retirada dos elementos da amostra é feita periodicamente.
• Amostragem por meio de Conglomerados: esta técnica é similar à amostragem casual simples. Mas a diferença é que, nesta, os números são pequenos grupos e não indivíduos contados separadamente.                                                  

Amostragem não-probabilística

Esse tipo de amostragem, como o próprio nome diz, é o inverso da amostragem probabilística. Neste caso, os indivíduos não possuem a mesma chance de participação na amostra e podemos entender melhor através de 3 principais técnicas:

• Amostragem de Conveniência: esta técnica é muito simples e se baseia não em modelos estatísticos, mas sim no simples fato dos indivíduos para amostra estarem próximos e dispostos a participar da entrevista. Por exemplo, fazer uma entrevista com perguntas sobre o estilo de música favorito em um evento como o Rock in Rio, com os participantes ali presentes e que desejam participar.
• Amostragem de Bola de Neve: nesta técnica, a amostragem é definida por indivíduos que possuem alguma característica específica e rara de se encontrar, como um problema de saúde específico.
• Amostragem Criteriosa/Proposital: consiste em usar uma amostra baseada em uma resposta esperada. Quando você entrevista indivíduos que você tem certeza que responderam sim para uma determinada pergunta. Por exemplo, somente indivíduos que será certo que gostam de sorvete de morango.

A Coleta de Dados por Entrevista trará resultados relevantes para o seu negócio

Na coleta de dados por entrevista, você irá conseguir captar muitas informações relevantes, entendendo a opinião do entrevistado em relação aos tópicos específicos.

Para saber como aplicar o Business Intelligence da melhor forma no seu negócio, clique aqui e fale com um de nossos especialistas.

[adrotate banner=”11″][/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]

O post Coleta de Dados por Entrevista: passo a passo técnico apareceu primeiro em Luby Software.

[adrotate banner=”10″]

Ocorrência das Coletas de Dados

Além dos métodos de coleta de dados que iremos aprender, precisamos estar cientes de que a coleta de dados também é dividida por tempo determinado. Ou seja, a pesquisa irá iniciar e finalizar dentro de um tempo determinado. Assim, quando falamos em tempo, a coleta de dados é dividida de 3 formas:

• • Contínua: os dados são registrados à medida que vão sendo coletados, até que o objeto de sua coleta finalize sem tempo predeterminado;
  • Periódica: ocorre em ciclos, ou seja, em períodos determinados (como de 6 em 6 meses, ano e ano, etc.);
  • Ocasional: este é o único caso em que a coleta e dados não se preocupa com a periodicidade ou continuidade.

1. Métodos de Coleta de Dados Primário

Essa metodologia tem o foco em informações atuais. Ou seja, é desconsiderada qualquer informação do passado referente a outra coleta, sendo utilizada muitas vezes em projetos muito específicos. Isso porque não possui o interesse comparativo com dados históricos.

Pensando nisso, dentro do escopo de métodos de coleta de dados primários, temos os métodos quantitativos e qualitativos.

Coleta de Dados Quantitativos

Metodologia na qual o foco é quantificar os dados coletados. Ou seja, ela é baseada em contabilização de fatos e ocorrências através de técnicas estatísticas e matemáticas.

Exemplos: 

• Pesquisas com perguntas fechadas;
• Contagem de registros com um objetivo definido;
• Avaliação de contagem de determinadas colunas de um banco de dados (como quantidade de funcionários, clientes, vendas totais, quantidade de produtos e etc).

Coleta de Dados Qualitativos

Metodologia na qual o foco é a coleta de sentimentos, emoções e percepções. Ou seja, a coleta de dados não está preocupada em contabilizar quantas pessoas responderam a letra A em uma pesquisa, por exemplo. Mas sim o que cada uma pensa sobre um determinado assunto de acordo com sua resposta.

Exemplos: 

• Entrevistas com escopo aberto de perguntas;
• Coleta de informações de anotações e documentos;
• Coleta de dados audiovisuais.

2. Métodos de Coleta de Dados Secundários

Essa metodologia tem o foco em analisar o passado, pesquisas que já foram usadas. Isso porque são mais baratas e rápidas de serem utilizadas, pois, como se trata de dados históricos, é mais fácil de encontrar as informações necessárias. Dessa forma, este método possui duas formas de fontes de dados: Fontes Internas e Fontes Externas.

Fontes internas

• Bancos de dados;
• Pesquisas passadas;
• Relatórios e tabelas.

Fontes Externas

• Revistas e jornais;
• Relatórios governamentais;
• Internet;
• Bibliotecas.

3. Métodos de Coleta de Dados via Questionário

Esse método consiste em coletar dados através de uma série de perguntas predeterminadas com foco em análises quantitativas. Isso porque as perguntas são as mesmas para todos os participantes do questionário.

O Método de Coleta de Dados via Questionário é muito utilizado principalmente quando se deseja coletar dados sobre comportamento de compra de um determinado produto e análise de dados básicos, como renda e escolaridade. Por meio desse método, é possível alcançar uma abrangência maior e anonimato dos participantes.

Assim, os questionários podem ser enviados por e-mail, agilizando muito o processo de entrega e resposta. Falamos mais sobre esse método neste artigo.

Exemplos:

• Questionário para coleta de leads;
• Para coleta de opinião de clientes sobre um produto;
• Questionário para pesquisa de satisfação de um determinado serviço.

4. Métodos de Coleta de Dados por Observação

A Coleta de Dados por Observação foca na utilização dos sentidos para coletar informações, através da audição e visão para examinar fatos ou fenômenos. Por exemplo, observar o comportamento de clientes após receberem um brinde.

Exemplos: 

• Observar o comportamento de animais em um determinado horário do dia ou após se alimentarem;
• Observar o comportamento de indivíduos após o nascimento de um filho;
• Ouvir qual a primeira palavra ou som que um determinado objeto ou indivíduo faz em um situação específica.

5. Métodos de Coleta de Dados por Entrevista

Uma coleta de dados por entrevista é bem similar a que vivenciamos em entrevistas de empregos tradicionais, porém com algumas diferenças. Assim, o objetivo não é aprovar ou reprovar de acordo com suas respostas e sim de entender a opinião do entrevistado em relação a um determinado assunto.

Esse método de coleta de dados é muito utilizado em TCC (Trabalho de Conclusão de Curso) como fonte de dados argumentativa para defesa de teses e também em artigos científicos. Dessa forma, ele ajuda a estabelecer um contato direto com sua fonte (entrevistado), oferecendo uma melhor compreensão do assunto abordado.

Exemplos: 

• Entrevista com funcionários de uma empresa para entender pontos fortes e fracos;
• Entrevista para entender o comportamento do entrevistado em relação ao objeto de estudo.

6. Métodos de Coleta de Dados Científico

Esse método é focado na coleta de dados para a comprovação de determinado conteúdo com base científica. Ou seja, tudo que possa dar embasamento para comprovação e veracidade do objeto de estudo da coleta de dados.

Exemplos: 

• Coleta de dados de documentos oficiais para comprovação de veracidade de uma pesquisa;
• Em artigos científicos para TCC;
• De livros com fatos para a criação de uma análise de dados e criação de insights.

7. Métodos de Coleta de Dados Fenomenológico

Esse método está preocupado com a descrição da experiência do indivíduo, exatamente como ela é, de acordo com o filósofo e matemático Edmund Husserl, acreditando que a realidade é construída através do contexto social e entendida da forma que é interpretada.

Exemplos: 

• Estudos sobre os aspectos subjetivos do corpo, do esporte, do desejo e da autoestima;
• Projetos que privilegiem a “vocação” da educação e da docência;
• Estudos que analisam aspectos subjetivos, como desenvolvimento cognitivo ou percepções das crianças e adolescentes sobre si mesmos ou de outros aspectos.

8. Métodos de Coleta de Dados Dedutivo

Esse é um método considerado um método racional, colocando a razão como a única forma de chegar ao objetivo da coleta de dados.

Utiliza uma forma não subjetiva. Ou seja, não utiliza hipóteses ou achismos para sua conclusão e coleta os dados de forma focada em fatos que ocorreram, isto é, em fatos reconhecidos como verdadeiros. Através de duas premissas estabelecidas (Maior e Menor), chega-se a uma terceira lógica.

Exemplo: 

• Todo homem é um ser vivo (premissa maior);
• Carlos é um homem (premissa menor);
• Logo, Carlos é um ser vivo (conclusão).

Conclusão

Existem diversos métodos para realização da coleta de dados. Então, cada metodologia tem características específicas que podem ser vantajosas para para diferentes projetos.

Vimos neste artigos os principais métodos utilizados. Assim, para definir o melhor para o seu projeto, você deve entender qual melhor se encaixa no seu escopo de trabalho e saber suas possibilidades.

[adrotate banner=”11″][/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]

O post 8 Métodos de Coleta de Dados mais utilizados apareceu primeiro em Luby Software.

[adrotate banner=”10″]

Neste artigo, vamos entender tudo sobre o que é a Engenharia de Dados e como ela pode transformar o futuro da sua operação.

O que é Engenharia de Dados?

A Engenharia de Dados pode ser caracterizada como a área que organiza o enorme volume de informações brutas de uma organização. Por meio dele, todos os dados que estão acessíveis recebem um uso prático.

Perante esta situação de extraordinária criação de dados, cabe ao engenheiro de dados recolher, alterar, armazenar, transmitir e tornar acessível esta informação. Através desse importante trabalho, todos os dados abrem para uso prático, de forma confiável e segura.

Dessa forma, utilizando programação e cálculos, o profissional cria informações especializadas e chaves adequadas para coordenar acordos com os objetivos da organização ou de um grupo de interesse específico.

A importância da Engenharia de Dados

Dada a complexidade da situação atual do mercado e os novos fatores que surgem constantemente, não ter a visão do design da informação traz perigos genuínos para o destino final das organizações.

Atualmente, os interesses dos consumidores mudam constantemente. Assim, marcas passam a ter como necessidade mais do que uma simples percepção de mercado. A capacidade de ver as tendências, retratar situações e se ajustar ao mercado cheio de mudanças, é fundamental para a boa gestão de negócios.

Da mesma forma, a Engenharia de Dados incorpora a decisão e a execução de estratégias mais ágeis e novos avanços que qualificam e auxiliam na direção independente.

Conclusão

A Engenharia de Dados assume um papel principal na melhor verificação e manuseio de fatores de dados acessíveis, tornando-os prontos para atender toda a adaptabilidade e prontidão que o mercado tanto exige.

Gostou deste conteúdo? Então, acesse nosso blog clicando aqui e tenha acesso a mais conteúdos como este.

[adrotate banner=”11″][/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]

O post O que é Engenharia de Dados? apareceu primeiro em Luby Software.