Inteligência de Dados > O Que É e Como Trabalhar na Área

Escrito em 06 de Dezembro de 2021 por Redação iugu

Atualizado em 24 de Agosto de 2023

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.

 

O que é inteligência de dados?

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. 

 

Análise preditiva

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.

 

Análise prescritiva

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.

 

Reconhecimento de padrões

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.

 

Qual a importância do Data Intelligence?

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.

 

Por que investir em cultura data-driven?

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.

 

Inteligência de Dados e Segurança da Informação

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 que um profissional de Data Intelligence deve saber?

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.

 

Ferramentas de suporte e análise de dados

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.

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