A sua empresa já está adaptada ao uso dos dados para gerar precisão e eficiência? A partir dessa cultura, todas as suas estratégias podem se tornar mais assertivas, evitando muitos retrabalhos e outras dores de cabeça.
As vantagens são muitas, mas os dados sozinhos não conseguem fazer todo o serviço. Eles precisam ser coletados, filtrados, interpretados e mais. Afinal, a maior parte deles ainda são dados não estruturados, soltos nas redes sociais, e-mails, arquivos e mais. Segundo pesquisa, 80% dos dados do mundo serão não estruturados até 2025.
Agora, imagine transformar essa vasta quantidade de informações em insights valiosos que podem revolucionar a forma como você faz negócios. Vamos começar?
Neste artigo, entenda como extrair o potencial dos dados não estruturados, melhorar a tomada de decisões e impulsionar a inovação. Continue lendo!
O que são dados não estruturados?
Enquanto dados estruturados, como tabelas e bancos de dados, são amplamente explorados, uma vasta quantidade de informações valiosas permanece oculta em dados não estruturados. Ignorar esses dados é desperdiçar oportunidades.
Imagine poder entender melhor seus clientes a partir de suas interações nas redes sociais, prever tendências de mercado analisando notícias e artigos, ou até mesmo melhorar a eficiência operacional ao explorar o sistema.
O potencial é imenso! Mas, afinal, o que são os dados não estruturados?
Eles não seguem um formato ou modelo, normalmente não se encaixam em tabelas ou bancos de dados tradicionais, e podem vir de diversas fontes. Por isso, são mais complexos para armazenar, analisar e interpretar.
Os dados não estruturados estão em postagens, artigos de blogs, vídeos, áudios, fotos, logs em servidores e até em chats, por exemplo. Por isso, são gerados em grandes volumes.
Dados não estruturados x dados estruturados
Ao utilizar os dados do mercado para embasar decisões, a sua empresa pode reduzir incertezas, ter bons insights e validar estratégias ou planejamentos completos. Assim, a organização não estará apenas baseada em achismos, suposições ou intuições.
Entretanto, os dados podem ser classificados em estruturados, semiestruturados e não estruturados. Entenda:
● Não estruturados
Como você sabe, eles não têm estrutura definida, rígida, estabelecida previamente. Por isso, são mais flexíveis, dinâmicos e encontrados em diversos formatos. Por isso, costumam ser mais complexos e precisam de tecnologias específicas.
● Estruturados
Os dados estruturados possuem um padrão, uma arquitetura rígida, muito comum nos bancos de dados organizados em tabelas com apenas uma classificação para as informações disponíveis. Essas estruturas são pensadas antes da existência dos próprios dados.
● Semi-estruturados
Eles são uma mistura dos dois tipos, com algumas características muito bem definidas, e outras não, sem apenas uma estrutura rígida. O seu padrão não é pensado previamente, e, por suas variações, não são armazenados em tabelas, mas em XML.
Principais desafios na gestão de dados não estruturados
Os dados não estruturados são essenciais, mas existem alguns obstáculos que você as empresas costumam enfrentar ao lidar com a gestão deles, como:
1. Volume e escalabilidade
Os dados não estruturados geralmente são gerados em volumes massivos, tornando difícil o armazenamento e o processamento sem a tecnologia certa, com a escalabilidade adequada. Além disso, eles vêm em diferentes formatos e de várias fontes, o que dificulta a padronização e a análise.
2. Qualidade dos dados
Dados não estruturados são diversos, por isso frequentemente contêm certos ruídos, inconsistências ou informações irrelevantes, afetando a qualidade dos insights. Então, a empresa deve garantir os processos de limpeza, remoção de cópias, erros e a devida validação.
3. Segurança
Garantir a segurança e a privacidade dos dados não estruturados pode ser complicado devido à sua natureza dispersa. A empresa deve contar sempre com a criptografia para proteger os dados, manter políticas de proteção para controlar o acesso, usar tecnologias que obedeçam aos regulamentos nacionais e internacionais de segurança das informações e mais.
4. Extração e armazenamento
Extrair insights valiosos de dados não estruturados é muitas vezes uma tarefa complexa que requer técnicas avançadas, como algoritmos de machine learning para identificar padrões e tendências. Além disso, o armazenamento deve permitir o backup e a organização.
5. Análise em tempo real
A análise em tempo real de dados não estruturados é difícil devido ao volume e à complexidade dos dados - mas também é necessária. Novamente, é preciso contar com a tecnologia certa, flexível, escalável, em nuvem e capaz de gerar agilidade.
6 passos para extrair valor de dados não estruturados
Agora, descubra os passos essenciais para extrair valor de dados não estruturados:
1. Identifique as fontes
Comece mapeando todas as fontes de dados não estruturados que sua empresa possui. Isso inclui e-mails, redes sociais, documentos, vídeos e muito mais. Se preciso, combine seus dados não estruturados com dados estruturados para obter uma visão mais completa e contextualizada do cenário.
2. Processe e extraia
Após a coleta dos dados, é hora do pré-processamento, ou seja, da limpeza dos dados, correção, organização, remoção de erros, normalização e mais. Deve-se extrair características relevantes, como palavras-chave, entidades ou padrões. Assim, os dados ficam prontos para análise e podem virar informações úteis.
3. Analise e faça a modelagem
É hora de realizar análises avançadas e construir modelos para gerar insights. Nessa fase, é possível aplicar diversas técnicas para que os dados possam ser interpretados, como a análise de sentimento, as classificações, clusterização e mais - tudo depende da sua estratégia.
Quer entender mais desse processo? Conheça a modelagem de dados!
4. Visualize e monitore
Use ferramentas de visualização de dados para garantir insights complexos de fácil compreensão. Lembre-se que a análise de dados não é uma tarefa única, já que deve ser monitorada e ajustada continuamente para garantir que a empresa está no caminho certo.
5. Planeje e capacite
Como você viu, os dados não estruturados são dispersos demais para gerar insights com maior agilidade. Por isso, simplesmente armazená-los, sem ter uma estratégia por trás, não é eficiente.
Determine onde os dados podem ser usados, como monitorar a presença e variação de preços, descobrir informações demográficas, analisar fornecedores, reduzir custos, identificar variações, documentações e mais. A empresa deve ter uma organização desse processo de coleta, filtragem e interpretação, além de capacitar a equipe para seguir a operação.
6. Adote as tecnologias necessárias
O desafio principal é ter os sistemas para comportar os dados e viabilizar o gerenciamento deles em escala, gerando retorno em tempo hábil. Para lidar com tanta complexidade, você precisa das tecnologias certas.
Ferramentas de NLP (Processamento de Linguagem Natural) ajudam a extrair informações úteis de texto, como sentimentos, tópicos e entidades mencionadas. Além disso, as plataformas de big data são essenciais para armazenar e processar tantos dados não estruturados.
Por fim, ao contar com sistemas que incluem algoritmos de machine learning, você pode identificar padrões e tendências nos dados não estruturados que não são visíveis a olho nu.
Como você viu, a complexidade e a diversidade desses dados exigem abordagens inovadoras e tecnologias avançadas. Mas qual sistema consegue reunir todos os recursos que você viu aqui?
O Zoho Analytics tem tudo o que você precisa. Essa ferramenta de business intelligence permite a análise e visualização de dados estruturados e não estruturados.
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Há a funcionalidade de machine learning integrada ao Zoho Analytics para criar modelos preditivos e identificar padrões, com a geração de relatórios, painéis intuitivos para acompanhar os dados em tempo real e focar nas métricas certas.
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Afinal, como os dados não estruturados podem crescer rapidamente, adaptar a solução também precisa ser fácil. Assim, você pode transformar dados brutos em insights acionáveis com facilidade. Conheça o Zoho Analytics!
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