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.
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!
O que é dado?
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.
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.
Assim, 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.
Do mesmo, 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.
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.
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.
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.
Por que eles 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.
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.
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. Esse trabalho resulta 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.
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.
Você quer conhecer os principais obstáculos que impedem um gerenciamento adequado do conteúdo que é produzido? Então, leia agora mesmo o nosso post sobre os principais erros na gestão de dados!
Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
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?
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
[…] 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 […]
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
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.
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.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
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.