O que é data intelligence? Transformar dados em conhecimento e conhecimento em decisões
A quantidade de dados produzidos no mundo cresce a cada dia.
Conversas nas redes sociais, notícias, comentários de utilizadores, comportamentos digitais, interações, estudos, dados de mercado e inúmeras outras fontes geram continuamente novos dados.
Mas o problema fundamental das organizações já não é aceder aos dados: é conseguir compreender o que significa cada dado.
Data intelligence significa que os dados vindos de fontes diferentes sejam interpretados, relacionados e transformados em conhecimento utilizável na decisão, em vez de apenas recolhidos e reportados.
Em resumo, a questão não é ver mais dados:
É conseguir compreender o que os dados lhe estão a dizer.
Dado e conhecimento não são a mesma coisa
Que hoje uma marca tenha sido mencionada 50.000 vezes é um dado.
Que esse número seja 40% superior ao da semana passada é outro dado.
Que grande parte das conversas se concentre em torno de um tema concreto é um achado.
Quando vemos que essa mudança começou depois de um acontecimento determinado, que é mais forte em certos públicos e que afeta a perceção da marca, já não falamos apenas de números, mas de um quadro com sentido.
É exatamente aqui que surge o valor da data intelligence.
Dado → Contexto → Relação → Insight → Decisão
O que dizem em conjunto dados diferentes?
Os acontecimentos do mundo real não ocorrem dentro de uma única fonte de dados.
Um tema pode começar nas redes sociais, passar para sites de notícias, crescer nos comentários de utilizadores e ser discutido de formas completamente diferentes em cada plataforma.
Por isso o quadro visto a partir de uma só fonte pode representar apenas uma parte do panorama.
A abordagem de data intelligence permite avaliar em conjunto pontos de dados diferentes.
Porque às vezes a informação mais importante não está dentro de um único dado, mas na relação entre vários.
Qual é a diferença entre data analytics e data intelligence?
Os dois conceitos estão muito relacionados, mas não significam o mesmo.
- A data analytics
- Foca-se em examinar os dados para revelar padrões, mudanças e achados.
- A data intelligence
- Procura avaliar esses resultados analíticos num contexto mais amplo e transformá-los numa estrutura que quem decide possa compreender e usar.
Ou seja, enquanto a análise pergunta:
O que vemos nos dados?
a data intelligence acrescenta:
O que significa isto e porque é importante para nós?
É essa a pergunta que acrescenta.
Mais dados nem sempre é melhor
Ter milhões de pontos de dados pode parecer impressionante.
Mas se os dados forem feitos de conteúdos repetidos, fontes spam, contas automatizadas, resultados irrelevantes ou sinais pouco fiáveis, o volume por si só não traz vantagem.
Por isso, na data intelligence não importa apenas a quantidade dos dados, mas a sua qualidade, o contexto, a fiabilidade e a relação entre si.
Mesmo uma análise avançada construída sobre dados incorretos pode chegar a uma conclusão errada.
A que perguntas responde a data intelligence?
O valor da data intelligence não se mede por quantas métricas diferentes existem num painel.
O seu valor está em conseguir extrair, de dados complexos, as respostas a perguntas importantes.
- O que está a mudar?
- Porque está a mudar?
- O que desencadeia a mudança?
- Quem influencia?
- Que temas estão a subir?
- Que riscos se estão a formar?
- Que oportunidades surgem?
- A que se deve prestar atenção a partir de agora?
Os dados só produzem valor real para a decisão quando começam a responder a estas perguntas.
Como está a IA a mudar a data intelligence?
A inteligência artificial torna possível processar conjuntos de dados muito grandes e complexos e avaliar muito mais depressa as relações que contêm.
Mas nem toda a interpretação produzida por uma IA é automaticamente correta.
Por isso, numa abordagem moderna de data intelligence, o contexto, a fiabilidade dos dados, a verificabilidade e a evidência importam tanto quanto a velocidade.
O valor dos sistemas analíticos de amanhã não virá de processar mais dados, mas de saber dar sentido aos dados certos no contexto certo.
O valor do dado surge no momento em que muda uma decisão
O que as organizações precisam não são centenas de novos gráficos nem milhares de novas métricas.
A verdadeira necessidade é ver, entre milhões de pontos de dados:
- Qual importa?
- Porque importa?
- O que está a mudar?
- E o que devemos fazer perante isso?
É poder ver as respostas a estas perguntas.
O dado é o que tem. A data intelligence é o que compreende dele.