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Business Intelligence: ontologia, semântica e análise de dados

* Este artigo é a segunda publicação sobre ontologia e business intelligence aqui no Dataísmo. O primeiro artigo foi “Business Intelligence e ontologia: definições e apontamentos”, e este segundo fala de aplicações, modelo semântico e análise de dados. 😸

 

Aplicações ontológicas em business intelligence
(Ou como os dados podem ser ontológicos)

Em business intelligence, analisar dados consiste em processar o que está acontecendo. Quando falamos em ontologia, falamos em método e em todo o caminho para processar esses dados.

Já utilizada em linguagens de programação, a ontologia considera cada dado como parte ou objeto para a formação de uma estrutura, como se fosse um código criado por meio de indivíduos e classes.

Em business intelligence existem duas formas de lidar com os dados: a informacional e a estrutural. Se, por um lado, a estrutural foca na ferramenta, no modo informacional podemos analisar esses dados extraídos.

Ao ser aplicada para a web, a ontologia passa pelas definições de “semântica” ou “significado”:

semântica

substantivo feminino

  1. ling estudo sincrônico ou diacrônico da significação como parte dos sistemas das línguas naturais.
  2. ling num sistema linguístico, o componente do sentido das palavras e da interpretação das sentenças e dos enunciados.

 

Por significado, entende-se:

significado

substantivo masculino

  1. relação de reconhecimento, de apreço; valor, importância, significação, significância.
  2. m.q. SIGNIFICAÇÃO (‘representação mental’).

 

Depois de minerarmos os dados e começarmos a analisá-los, o próximo passo é a criação de KPIs (Key Performance Indicators, ou indicadores de desempenho).

 

KPIs e o significado dos dados

Para traçarmos os KPIs, podemos começar por perguntas que façam sentido para aquele projeto:

  • Quais métricas podemos analisar, ou o que pode ser medido?
  • Que ações podemos traçar a partir destes dados?
  • Estes dados respondem às minhas perguntas principais?
  • Estes dados são suficientes para a minha análise?
  • Qual a abordagem mais adequada para a minha análise?

O significado ontológico dos dados passa pela identificação do que é mais comum (padrões) e do que está entrando em evidência. Em outras palavras, seria a explicação de dados por meio de contexto e conhecimento:

Os conceitos e relacionamentos unidos são conhecidos como uma ontologia do modelo semântico que descreve conhecimento. Modelos semânticos permitem que os usuários façam perguntas da informação de uma forma natural e ajudar a identificar padrões e tendências desta informação e descobrir as relações entre peças diferentes de informações.

Dr. Mohammed Ahmed Turki AlSudairy na publicação Knowledge on demand approach using Business Intelligence and Ontology

 

Muito ainda precisa ser feito para desenvolvermos ferramentas cada vez mais inteligentes e que apresentem dados mais minerados, mas já é possível, hoje em dia, irmos direto para algumas etapas da análise de dados. É aí que entram a inteligência e os insights mais rápidos, acompanhando a velocidade das informações que produzimos ou observamos.

Potiguar, retirante e dataísta. Marketing Digital com foco em Business Intelligence, estratégia e monitoramento de mídias sociais.

Data Strategy | Data Mining

Data Mining ou mineração de dados

* Este artigo é a segunda publicação de uma série sobre conceitos sobre dados aqui no Dataísmo. O primeiro foi sobre Meta Dados. Acompanhe-nos para ver mais sobre mais assuntos relacionados, como Data Analysis e Data Sharing, nas próximas publicações. 😉

 

📊  Parte 2/3 > Data Mining ou “mineração de dados”

Após a primeira parte da coleta e armazenamento dos dados, é o momento de olhar para o que foi coletado e definir o que irá ou não entrar na pesquisa e/ou na apresentação. O processo de obter os dados e “minerá-los” é comumente chamado de Data mining e seu sentido original refere-se à forma de coleta de grandes dados, que passam pela extração, armazenamento, análise e estatística.

 

📊  Análise quantitativa

É durante o processo de Data Mining que ocorre a análise quantitativa. Este processo pode ser dividido em dois tipos. Um é a observação do “discret data”, com pequenas segmentações, cujo resultado é mais especializado;  o outro tipo é “continuous data”, cuja análise é contínua e os dados analisados tornam-se informação acionável.  É o momento de observar cada número, relevar a sua importância e começar, de fato, a analisar.

O Data Mining é fundamental pois atua no processo quantitativo que vai gerar conhecimento, a chamada análise quantitativa: interpretações e novos caminhos a partir de um aglomerado de números.

A partir daí os dados “saem para o mundo”. E é aí que entra a  performance e o planejamento, o monitoramento e a mensuração; o entendimento da organização de grafos (social network analysis); regras e responsabilidades e, ao final, os relatórios de performance.

Por último, e talvez o maior desafio na produção da análise dos dados, está gerar a inteligência, ou o Business Intelligence. Ele é composto dos goals x objetivos.

 

📊  Aplicação de Data Mining ou mineração de dados

Durante a aplicação de Data Mining, nem todos os dados coletados podem ganhar uma utilização, mas ainda assim fazem parte da pesquisa e são relevantes. Sua aplicação imediata não é o fator mais importante para deletar. Considerando que nem sempre os meios de obter as informações são baratos e muito menos rápidos, isso toma ainda mais importância. Durante a análise é comum que queiramos nos livrar de abas do Excel ou algum dado extra. Mas…

“Os dados armazenados são como as roupas em um armário; mesmo que não acessemos em dois anos, ainda não devemos jogá-los fora – e assim vale a pena lembrar durante formulação uma estratégia de dados”. (Mike Schiff)

 

* Continue de olho no dataismo para ver os próximos passos de uma estratégia de dados: Data Analysis e Data Sharing. Acompanhe o Twitter e o Facebook para receber novas publicações em primeira mão. 🙂

Potiguar, retirante e dataísta. Marketing Digital com foco em Business Intelligence, estratégia e monitoramento de mídias sociais.
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