Não é raro encontrar algum texto no qual o autor utiliza os termos “dado” e “informação” como sinônimos. Esse tipo de associação pode até ser feita em muitos dicionários, mas, no contexto de tecnologia não é tão simples assim. Por isso, entender a diferença entre dados e informação é fundamental para o sucesso no dia a dia de quem atua na área de TI.
Como construir o Data Warehouse do seu negócio? Por exemplo, por meio do trabalho com dados. Eles têm sido cada vez mais utilizados nas empresas, já que a tecnologia tem se tornado onipresente em companhias de diversos ramos de atuação.
Para esclarecer qual a diferença entre dado e informação, e ainda explicar melhor a utilização de ambos na produção de conhecimento relevante para o negócio, preparamos um post especial. Acompanhe conosco a diferença entre dados e informação!
O que é dado?
Os dados são elementos que constituem a matéria-prima da informação. Podemos defini-los, também, como conhecimento bruto, ainda não devidamente tratado para prover insights para uma organização.
Assim, os dados representam um ou mais significados que, de forma isolada, não conseguem ainda transmitir uma mensagem clara.
Como os dados são utilizados no ambiente corporativo?
Uma empresa que esteja realizando uma pesquisa de mercado pode solicitar o trabalho de cientistas de dados e profissionais de Business Intelligence para delinear suas estratégias.
Esses profissionais realizarão a coleta por meio do histórico digital da companhia contratante e pelo monitoramento dos consumidores nas redes sociais, por exemplo.
Esse trabalho não se resume às estratégias comerciais. O Big Data e ferramentas de Machine Learning são utilizados até mesmo em investigações policiais, por meio da coleta de depoimentos, análise de pistas e qualquer outro tipo de dado que possa ser útil.
Contudo, esses elementos precisam ser devidamente tratados para produzir conhecimento que possa ser utilizado de forma prática. Podemos dizer que os dados têm mais a ver com a linguagem dos computadores: de forma isolada, não conseguem prover informações relevantes para qualquer pessoa.
Nesse contexto, os dados são a primeira parte do trabalho de um analista de dados. Eles são os registros brutos que serão convertidos em insights para o negócio, permitindo que a empresa consiga agregar valor para os seus serviços. Portanto, o trabalho de analistas e cientistas de dados é imprescindível para levar informações aparentemente desconexas e sem aplicações imediatas ao próximo estágio.
O que é informação?
As informações são os dados devidamente tratados e analisados, produzindo conhecimento relevante. Ao contrário dos elementos brutos do tópico anterior, elas têm significados práticos e podem ser utilizadas para reforçar o processo de tomada de decisão.
No exemplo que mencionamos da pesquisa de mercado, os analistas e cientistas de dados utilizam todas as fontes de informação, como as operações financeiras, registros de compras e monitoramento das redes sociais, para cruzar padrões e estabelecer tendências de consumo.
Como as informações estão inseridas no ambiente corporativo?
A produção de informações relevantes é essencial para os negócios, já que será possível delinear estratégias precisas, considerando o comportamento do público-alvo. Os gestores passam a conhecer seus hábitos de consumo e o que essas pessoas consideram antes de fechar uma compra.
Nesse sentido, ao ser empregado em áreas como a saúde e a segurança pública, o cruzamento de dados é utilizado para estabelecer informações precisas, como horários mais propícios à prática de crimes, além de contribuir para um amplo catálogo para reconhecer suspeitos.
Podemos dizer que os dados são o idioma de entrada para um computador e para os analistas. Já a informação seria uma espécie de linguagem de saída, interpretada e transformada em elementos relevantes para o negócio.
Enquanto os dados podem ser meros números, fatos não processados, a informação é o que dá sentido ao que foi analisado. Os dados não são específicos, ao contrário da informação, que é um significado detalhado a partir do trabalho com elementos mais brutos.
As informações, em outras palavras, são dados trabalhados para agregar valor ao negócio. Eles passaram por um processo de estruturação, garantindo que eles possam ser úteis para o negócio ser mais competitivo. Quando isso ocorre, a informação se torna conhecimento.
O que é conhecimento?
Conseguir extrair informação de dados brutos e não estruturados é o passo final, certo? Nada mais longe da verdade. Para que uma informação tenha valor e possa gerar oportunidades para a empresa, é preciso que ela seja transformada em conhecimento efetivo.
Desse modo, podemos definir o conhecimento como o estágio final do trabalho: é a informação com um contexto bem definido, processado de forma efetiva pelos profissionais.
Portanto, a definição de conhecimento vai bem além: conhecer é o procedimento de compreensão e manipulação das informações recebidas, possivelmente combinando tudo o que foi extraído para gerar mais valor para o negócio.
As informações que foram avaliadas quanto à sua confiabilidade e a sua relevância para um determinado fim geram conhecimento para a empresa.
Como o conhecimento é empregado na empresa
Quando uma informação vira conhecimento, os líderes empresariais terão os meios necessários para estruturar uma estratégia que permita ao negócio atuar de modo inteligente e capaz de agregar valor aos seus produtos e serviços. Isso será feito por meio de investimentos, treinamentos e mudanças no fluxo de trabalho. Juntas, elas conseguirão otimizar a cadeia operacional, tornar o negócio mais flexível e alinhado com as demandas do mercado.
Uma vez que esse plano de ação é executado por completo, o processo se reinicia. O negócio realizará a coleta de dados que possam explicar como as mudanças e investimentos afetaram positivamente o fluxo de trabalho da empresa.
Estes indicadores servirão de base para as equipes realizarem um novo processo de análise de dados, em que as métricas serão convertidas em informações que permitam as equipes conhecer melhor o estado do negócio após mudanças profundas. Assim, os times conseguirão avaliar se as suas metas foram atingidas e se ainda há a necessidade de fazer novas mudanças no fluxo de trabalho.
Por que os dados e as informações são importantes para as empresas?
Produzir informações e conhecimento relevantes é uma tarefa fundamental para as empresas que não desejam ficar paradas no tempo. A organização que se dedica a entender mais o comportamento dos clientes e as oscilações do mercado se antecipa às demandas.
Além disso, buscar conhecimento é uma forma de desenvolver soluções de acordo com lacunas encontradas no mercado. É um meio de inovar e se destacar em meio aos concorrentes.
O trabalho com dados não serve unicamente ao entendimento do comportamento dos clientes. É possível colher informações de aplicação interna, destinadas otimizar os processos.
Por exemplo: deseja reformular alguma área do negócio? Isso pode ser feito por meio da produção de conhecimento sobre as operações em andamento, destinado a maximizar o que tem dado mais resultado.
Empresas que utilizam ERP e sistemas de gestão integrada podem utilizar ferramenta de análise de dados, para cruzar informações relevantes e conseguir uma visualização mais estratégica do negócio, por meio de gráficos, relatórios completos e tabelas interativas.
Ao mesmo tempo, negócios que entendem a diferença entre dados e informação e conseguem trabalhar os seus registros internos de modo inteligente se tornam muito mais competitivos a médio e longo prazo. As suas rotinas e investimentos serão progressivamente otimizados, enquanto problemas na cadeia operacional se tornarão cada vez menos frequentes. Isso permitirá à marca sempre ter um ótimo posicionamento de mercado diante de seus clientes e parceiros comerciais.
Como realizar a gestão adequada de ambos os elementos?
Um conjunto robusto de dados, por si só, não traz necessariamente resultados positivos, demandando uma análise direcionada e racional. A gestão adequada é a verdadeira responsável pela conversão do que foi coletado em informações. Nesse sentido, ter uma boa estratégia de gerenciamento de dados, apoiada na tecnologia e em boas práticas, é fundamental.
Essas ferramentas de gestão ajudarão os administradores a organizar os dados, seguindo um padrão de operações destinados a identificar tendências de consumo e explorar oportunidades sazonais, por exemplo. Ao mesmo tempo, haverá maior controle sobre quem utiliza, acessa e modifica os dados do negócio. Esse trabalho resultará em informações valiosas para os responsáveis pelo desenvolvimento de novas soluções de negócios.
Nesse sentido, tanto o Big Data como as soluções de BI fornecerão conhecimento valioso para incrementar todo o processo decisório. Eles ajudarão no desenvolvimento de metas e estratégias com a produção de insights e informações úteis.
Ao mesmo tempo, elas contam com recursos que ampliam a escalabilidade e a flexibilidade dos processos de análise de dados. Os recursos existentes de segurança e gestão garantem que isso seja feito sem que isso comprometa a qualidade dos serviços executados (ou a sua confiabilidade).
Essas soluções de análise de dados coletam registros de outros sistemas (como os ERPs, CRMs e ferramentas financeiras) para conseguir construir um grande conjunto de informações que possam ser relevantes para o negócio. A partir do cruzamento dinâmico de dados, os analistas conseguirão avaliar o que deve ser otimizado para que o negócio consiga se destacar entre os seus consumidores.
Por que sempre contar com um parceiro especializado?
Agora que você conhece qual a diferença entre dado e informação, já pode buscar os seus próprios meios de incrementar as suas estratégias. Isso pode ser feito por meio de parcerias com profissionais especializados no assunto.
A Know Solutions é uma empresa consolidada no mercado, com expertise no trabalho com dados e Business Intelligence. Nós podemos ajudá-lo a elaborar indicadores que mais se adequem à realidade da sua empresa, respeitando as características do seu negócio.
Mesmo que o cliente ainda não tenha conhecimento sobre como visualizar as informações geradas, a implantação de uma ferramenta como o Pentaho inclui a compreensão de como a organização funciona e o que pode ser melhorado.
A Know Solutions auxiliará os colaboradores a entender como construir o Data Warehouse e relacionar os dados de diferentes áreas da sua empresa. A partir desse trabalho, se torna possível padronizar e unificar os dados, o que facilita o acesso e a análise. Assim, a diferença entre dados e informação será apenas um detalhe na sua jornada em busca do sucesso comercial.
Como você faz para gerar valor a partir das informações que o seu negócio conta à sua disposição? Conta pra gente nos comentários!
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?