Na hora de analisar dados e extrair deles informações realmente úteis para o cumprimento dos objetivos estabelecidos em cada estratégia, equipe ou área da empresa, existem certos detalhes que não podem ser negligenciados.
Alguns desses detalhes, como os tipos de análises de dados, a abordagem ética no tratamento de dados e o volume de dados já foram abordados aqui no blog. Hoje, o assunto é diferente.
Confira, abaixo, 3 detalhes importantes sobre análise de dados que precisam ser levados em consideração por gestores de todas as áreas.
Características externas dos dados, ou simplesmente metadata, incluem atributos como volume, estrutura e atualidade de dados.
Um exemplo de metadata são as propriedades que descrevem os dados ou, ainda, informações técnicas. Elementos como título, assunto, data de criação, licença de uso, tamanho e compressão são exemplos de metadata.
Em outras palavras, as características externas auxiliam na tarefa de classificar os dados, sendo fundamental para a análise de dados. São utilizados, por exemplo, na missão de identificar problemas na qualidade dos dados coletados.
Quando falamos de coleta e análise de dados na prática, é preciso observar que conjuntos de dados, de maneira geral, não existem de forma isolada. O que acontece é que os dados são armazenados em estruturas como data lakes ou data warehouses.
Algo bastante comum, quando se trata de big data, é a derivação de um conjunto de dados em outro. Dados não estruturados são transformados em dados estruturados, por exemplo. Ou então, grupos distintos de dados incompletos são unificados para dar origem a um volume mais completo e atualizado de dados.
Nada existe no vácuo, não é mesmo? Ainda mais hoje em dia, na era da hiperconectividade, precisamos sempre levar em conta as relações e as interações existentes. O mesmo acontece quando falamos sobre análise de dados. Nesse caso, as interações podem acontecer entre máquinas ou entre máquinas e humanos.
As interações entre máquinas incluem, por exemplo, quando robôs crawlers captam dados diretamente em marketplaces, ou então quando dados são duplicados ou movidos de lugar de maneira automatizada.
Por outro lado, as interações entre máquinas e humanos acontecem quando gestores analisam planilhas ou gráficos sobre os dados coletados, ou quando cientistas de dados criam novos modelos de análise ou de aprendizado de máquina.
E agora, que você tem essas informações em mãos, o que fazer? O universo do big data é extenso e, se você não souber o que está fazendo, pode acabar perdendo tempo e dinheiro. Mas isso não precisa acontecer com você.
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Aqui na Crawly, nossa especialidade está em fornecer todos os dados que você precisa, da forma que você quiser, e em tempo real. Com mais de 20 bilhões de consultas realizadas e entregues aos nossos clientes, garantimos conformidade total à LGPD, além de informações atualizadas e verificáveis.
