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W.E.I.R.D Data: como dados WEIRD trazem pesquisas dentro da caixa

Você sabe o que é uma pesquisa “WEIRD”? W.E.I.R.D., em pesquisa, significa: Western (ocidental); Educated (educação superior); Industrialized (industrializado/urbano); Rich (rico). Democratic (democrata).

Qual o problema dessas pesquisas? São pesquisas que só abordam determinada parcela da população. Apesar de serem 80% das pesquisas produzidas, elas representam apenas 12% da população mundial, de acordo com a American Psychological Association (APA). Elas podem ser reduzidas ao clichê de “precisamos sair da caixa” das pesquisas.

Vi no Livro Dataclysm: Who We Are by Christian Rudder. Post completo no blog Dataismo, no post “Dados fora da caixa: menos pesquisas WEIRD, mais abrangência em Business Intelligence”.

Data Strategy | Data Mining

* Este artigo faz parte de uma série de conceitos sobre dados.

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)