Em nossa jornada pelo Brasil como empreendedores de Advanced Analytics e Inteligência Artificial, notamos que uma das principais dificuldades dos clientes é a estruturação de projetos de data analytics e compreensão da informação (natureza dos dados) pelos times envolvidos.

Estruturar = Compartilhar informações

A estruturação de projetos de data analytics depende, obrigatoriamente, de um sólido e compartilhado conhecimento entre as equipes sobre as características dos dados que serão analisados, seja em qualquer setor ( veja alguns exemplos: Setores para Aplicar Análise Dados e Dados Necessários). Sem isso, há uma grande probabilidade de que a informação fique fragmentada em bancos de dados dispersos (chamamos de BANDO de dados), confusos e com baixo valor estratégico.

Portanto, acreditamos que:

Conceitos simplificados sobre a natureza dos dados tornam as ferramentas de análise mais fáceis, integráveis e tangíveis para os perfis não técnicos.

Na figura abaixo está um esquema do entendimento da Aquarela sobre a genética de dados, a gênesis ou o gênesis (como o primeiro livro da bíblia). Para chegarmos ao consenso deste modelo houve muita discussão, muita incoerência e muitas ideias. Porém, esse processo foi muito importante, pois embasa todos os outros processos dos projetos que desenvolvemos, sejam de análise de dados e estatística até a construção das ferramentas de IA para análise.

Natureza dos dados

Natureza de dados estruturados – Aquarela 2018

A natureza dos dados

Para completar (e explicar) a informação acima, segue um trecho de uma apresentação de nosso CTO, Joni Hoppen, transmitida via Facebook pelo pessoal da Wegov no dia 5 de maio de 2017 em Florianópolis:

No final do vídeo foi comentando sobre um problema típico nos escritórios: o sequestro do trabalho ou de processo de decisão pelo “Menino do Excel”. Aqui no sul chamamos tradicionalmente de “Piá do Excel ou “Guri do Excel”, escrevemos sobre ele no artigo Os dramas da implementação da cultura de Data Analytics – confira aqui.

Quem nunca foi sequestrado e teve que ficar esperando ele (Menino do Excel) aparecer para dar uma mão com uma fórmula mágica? Isso é um tema da área de gestão do conhecimento e será abordado futuramente.

Esperamos que estas informações, embora bastante introdutórias, possam ser úteis para todos aqueles que buscam desafiar seus conhecimentos sobre a realidade do mundo a partir de análises de dados. Caso você já está com o desafio de implementar um projeto de Data Analytics, elaboramos um infográfico com 5 passos para um projeto de sucesso, aqui.

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Autores
Joni Hoppen
Fundador da Aquarela, professor e palestrante na área de Ciência de Dados, mestre em Sistemas de Informação, focado em processos de rápida prototipação de Big Data Analytics e cultura de dados.