Os dados são, hoje, um dos maiores bens que as empresas têm. Com a importância de entender essas informações, o setor de inteligência de dados tem crescido entre as empresas.
Porém, ainda é uma área relativamente nova e muitos profissionais têm dúvidas sobre o que é de fato inteligência de dados e como trabalhar nessa área.
Neste artigo explicamos os principais pontos de um setor de inteligência de dados e o que um profissional deve saber.
A inteligência de dados, ou data intelligence, é o setor que centraliza a interpretação de todos os dados obtidos pela empresa.
Isso significa que os profissionais desse setor lidam com as ferramentas e métodos analíticos de dados e trabalham com outros setores, como o de marketing e vendas.
A interpretação desses dados é o que vai pautar as tomadas de decisões da empresa, prevendo resultados e encontrando caminhos mais lucrativos.
Para isso, o machine learning é um dos elementos essenciais do data intelligence, com a automação do processo de análise de padrões.
Porém, é importante ressaltar que a inteligência de dados vai muito além da criação de Dashboards. Em um setor de data intelligence, três aspectos são importantes.
A análise preditiva é a parte de previsões de situações particulares, utilizando análise de dados captados.
Para que ela funcione corretamente, é importante que a empresa invista no arquivamento correto de dados, utilizando boas ferramentas para isso.
As previsões se baseiam em comportamentos anteriores. No caso de uma empresa financeira, é dessa forma que podemos saber quais clientes têm potencial de crédito e quais podem atrasar o pagamento.
Já a análise prescritiva é a criação dos modelos inteligentes para a tomada de decisões.
É aqui que entra, essencialmente, o machine learning. Com essa análise, é possível comparar possibilidades e encontrar os melhores cenários para tomada de decisões.
Por fim, o reconhecimento de padrões determina parâmetros de dados que influenciam nos possíveis resultados.
Essa análise é baseada em estatísticas e oferece taxas de sucesso, ou não, de decisões que podem ser tomadas.
Porém, nenhum desses pontos é trabalhado de forma isolada. A inteligência de dados lida ativamente com os três métodos analíticos.
Para muitas empresas, principalmente as que estão no mercado digital, o setor de inteligência de dados é uma necessidade vital.
Com negócios cada vez mais dinâmicos, as empresas precisam investir cada vez mais nas previsões e interpretação de dados.
Para atingir esses resultados, o data-driven e a segurança de dados são indispensáveis.
A cultura data-driven é um comportamento organizacional que se baseia inteiramente em dados. Essa cultura precisa estar presente em todos os setores, com o alinhamento de comportamento.
Isso significa que todas as decisões de negócios serão feitas de forma mais sólida e segura. E com a automação de captação e interpretação de dados, os profissionais de todas as áreas podem ter mais tempo para pensar em estratégias mais vantajosas para a empresa.
O data-driven deixa de lado os achismos e divergências, definindo um fluxo de trabalho mais colaborativo e eficiente.
A segurança de dados traz muitas discussões sobre as melhores formas de proteger os dados obtidos pelas empresas, sem prejudicar ou expor as pessoas usuárias.
Para enfatizar a importância desse assunto, entrou em vigor a Lei Geral da Proteção de Dados, a LGPD. A lei passou a ser válida em 2020 e fala, essencialmente, sobre o consentimento das pessoas usuárias em fornecer seus dados.
Com a LGPD, a inteligência de dados precisa então de dados obtidos de maneira legal e consciente, além de garantir a segurança desses dados.
Isso se aplica ativamente aos dados sensíveis, que possam identificar individualmente uma pessoa usuária.
No caso de dados anonimizados, a empresa pode utilizá-los livremente.
Com a infração à LGPD, e isso inclui o vazamento de dados sensíveis, a empresa pode receber multas severas, além de comprometer sua imagem.
Por isso, a segurança dos dados obtidos e analisados é indispensável para a data intelligence.
O setor de Data Intelligence muitas vezes conta com colaboradores de diferentes áreas. De Administração à Ciência da Computação.
Isso acontece porque é uma área que diz respeito a muitos outros setores da empresa, e quanto mais a área de inteligência tiver background dos outros setores, melhor para o entendimento dos dados e a criação das dashboards.
Em resumo, um profissional de inteligência de dados deve saber um pouco de:
Estatística;
Programação;
Machine Learning e Inteligência Artificial;
Visualização de dados;
Outros requisitos ficam de fora do currículo, mas não deixam de ser desejados para o profissional da área: a boa comunicação e a curiosidade.
Para a captação e processamento de dados, algumas ferramentas são essenciais tanto para o setor de inteligência de dados, quanto para as equipes de marketing, vendas e costumer success.
Entre as mais importantes, podemos citar:
CRM (Costumer Relationship Mangement): é um software de Gestão de Relacionamento com o Cliente. É o suporte responsável por captar dados com as preferências das pessoas usuárias e como utilizar esses dados no setor de vendas e marketing;
CDP (Costumer Data Plataform): é geralmente utilizado em conjunto com o CRM. Essa plataforma apresenta os dados relevantes de cada cliente para a empresa, definindo o perfil do público-alvo;
DMP (Data Management Plataform): a plataforma do DMP une dados do CRM e outras fontes para organizar esses dados de maneira estratégica. Com ele é possível interpretar os dados e ter insights para a implementação do business analytics;
CMP (Consent Mangement Plataform): para a segurança dos dados captados, o CMP é a plataforma responsável por gerenciar o consentimento das pessoas usuárias e manter a manutenção e os dados atualizados. É por meio dele que as mensagens de cookies são exibidas, além de auxiliar na permissão de atividades das pessoas usuárias nos sistemas da empresa.
No setor de inteligência de dados, é a união de estratégias, recursos e conhecimentos que torna o trabalho mais eficiente e abrangente para toda a empresa.
Essa ainda é uma área em crescimento nas corporações e pode ser uma grande oportunidade para desenvolvedores e especialistas de áreas correlatas à ciência de dados.