A inteligência de dados refere-se à capacidade de coletar, processar, analisar e interpretar informações para tomar decisões estratégicas
Publicado em 21 de dezembro de 2023 | Por_Júlia Magalhães
No cenário atual, a inteligência de dados emerge como um fator fundamental para impulsionar o crescimento, a inovação e o sucesso das empresas. Também conhecida como análise de dados ou business intelligence, trata-se da capacidade de coletar, processar, analisar e interpretar informações para tomar decisões informadas e estratégicas.
Mas afinal, como coletar dados corretamente e no que de fato eles ajudam (que vai além de apenas compreender o consumidor)?
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Quem responde essa questão é o doutor e mestre em tecnologia, sistemas de apoio à tomada de decisões, Marcelo Dallagassa – que também é professor de pós-graduação nas disciplinas Banco de Dados, Business Intelligence e Business Analytics, em diversas instituições de ensino superior, além de professor convidado na ISAE Escola de Negócios.
“A formação de dados é essencial para o direcionamento estratégico das empresas. As coletas podem ocorrer por meio de dados de transações, dados cadastrais de clientes e dados de mercado”, resume.
Dallagassa explica que os dados de transações, também chamados de log de eventos, são os registros que identificam qualquer atividade do cliente, desde o acesso ao estabelecimento até a efetivação da compra. “Esses dados podem fornecer informações valiosas sobre o comportamento do cliente, como os produtos e serviços que ele tenha interesse, os horários em que ele faz compras e os lugares que ele visita, entre outras informações.”
Os dados cadastrais, podem ser obtidos de diversas maneiras, como formulários de cadastro, programas de fidelidade e interações com o atendimento ao cliente. “Esses dados podem fornecer informações sobre as características demográficas do cliente, como idade, gênero, localização e renda”, exemplifica.
Já os dados de mercado são coletados para identificar tendências gerais de consumo, comportamento dos clientes, concorrência, economia e outros fatores que podem auxiliar nas correlações para utilização em decisões estratégicas. Essas informações podem ser obtidas por meio de pesquisas, relatórios de consultoria e dados governamentais.
Contudo, o especialista ressalta que a coleta e o uso de dados devem ser feitos de forma ética e transparente. “As empresas devem obter o consentimento dos clientes antes de coletar seus dados e devem tomar medidas para proteger a privacidade dos dados.”
As informações estratégicas podem ser representadas por meio de painéis de controle (dashboard) que são compostos por uma série de indicadores (KPIs – Key Performance Indicator) que representam dimensões importantes para o segmento de varejo de móveis. Entre essas dimensões, Dallagassa cita e da alguns exemplos de indicadores possíveis:
“As informações estratégicas são essenciais para as empresas de varejo de móveis tomarem decisões assertivas. Os painéis de controle são construídos por meio de ferramentas de Business Intelligence (BI), que permitem a apresentação de dados de forma clara e concisa, facilitando o entendimento do gestor no reconhecimento de oportunidades de melhoria, e na identificação de situações que mereçam atenção.”
A utilização de Aprendizagem de Máquina para análise de negócios, também conhecido como Business Analytics (BA), permite o processo de seleção, análise e interpretação dos dados, de forma automática ou semiautomática, para a identificação de tendências, padrões e insights que podem ser utilizados para o apoio a tomada de decisões.
“O Aprendizado envolve generalização a partir da experiência e no caso de Aprendizado de Máquina este Aprendizado busca generalizar a experiência retratada em conjuntos de dados. O Aprendizado descritivo analisa os dados e identifica similaridades (agrupamentos) ou associações (regras de associações)”, esclarece.
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Dallagassa explica, também, que há o aprendizado preditivo – aquele que analisa os dados que representam eventos passados, buscando relações entre estes, que permitam predizer situações em novos dados futuros, tais como: a classificação para predições de valores discretos e a regressão para predições de valores contínuos. “Como exemplo de aprendizado preditivo, pode-se identificar potenciais clientes interessados em algum novo produto a ser divulgado.”
Já no aprendizado descritivo, o especialista cita a associação entre eventos demandados, que podem indicar possíveis relações de causa-efeito ao ser complementada com a respectivo espaço de tempo entre estes eventos associados.
A principal diferença entre aprendizado preditivo e aprendizado descritivo está no objetivo e na natureza das análises. O aprendizado descritivo concentra-se em descrever o passado ou o presente, enquanto o aprendizado preditivo visa fazer previsões sobre o futuro com base em dados históricos.
Ambas as abordagens têm aplicativos valiosos em diferentes contextos, dependendo das necessidades de análise e das perguntas que se deseja responder.
“Em geral, a natureza do problema em questão define a natureza do aprendizado a ser adotado na experimentação de mineração de dados” – Marcelo Dallagassa, doutor e mestre em tecnologia, sistemas de apoio à tomada de decisões.
“Em geral os problemas são preditivos ou descritivos. Porém muitas vezes as duas estratégias podem ser adotadas de forma complementar”, detalha Dallagassa. Por exemplo, o sistema aprende sobre as preferências históricas de compras e avaliações e, a partir deste aprendizado, realiza recomendações de novos produtos. “O aprendizado para esta recomendação pode ser obtido pela hibridização destes dois tipos de aprendizados.
Para a implementação de soluções de BI e BA, o especialista recomenta seguir os seguintes passos:
“As soluções de BI e BA podem ser uma ferramenta poderosa e valiosa para as empresas de varejo moveleiro. Ao implementar essas soluções, as empresas podem melhorar sua tomada de decisão, aumentar a eficiência e reduzir custos, porém nunca esquecendo as questões éticas, de sigilo e privacidade de informações”, finaliza Dallagassa.