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Interpretação de dados com IA generativa: Transformando informações em insights
No mundo acelerado e orientado por dados de hoje, a capacidade de interpretar eficientemente grandes volumes de informação tornou-se um diferencial competitivo crucial. Entra em cena a Inteligência Artificial Generativa (IA Generativa), uma tecnologia revolucionária com o potencial de transformar o mar de dados em um oceano de insights acionáveis.
Numa pesquisa recente encomendada pela IBM, realizada com os profissionais de TI de grandes empresas (com mais de mil funcionários) da: Argentina, Brasil, Chile, Colômbia, México e Peru, afirmam que 67% de suas organizações aceleraram a implantação de inteligência artificial nos últimos dois anos.
 

 
Fundamentos da IA generativa
A IA Generativa refere-se a algoritmos de inteligência artificial capazes de criar conteúdo novo e original a partir de grandes conjuntos de dados.
Utilizando técnicas avançadas, como Redes Geradoras Adversárias (GANs) e modelos de linguagem profundos, a IA aprende a produzir resultados que podem ser indistinguíveis dos dados originais.
Desde a geração de imagens realistas até a composição de textos coerentes, a IA Generativa está remodelando o que as máquinas podem criar.
Interpretação de dados tradicional vs. IA generativa
Tradicionalmente, a interpretação de dados dependia fortemente do julgamento humano e de processos analíticos manuais, frequentemente limitados pela capacidade individual de processamento e análise. Embora a expertise humana continue sendo inestimável, os métodos tradicionais podem ser lentos e sujeitos a preconceitos e erros.
A IA Generativa, por outro lado, pode analisar rapidamente vastas quantidades de dados, identificando padrões e correlações que podem passar despercebidos aos olhos humanos.
Esta capacidade de processamento e geração de dados em grande escala abre novas possibilidades para a interpretação de dados, tornando-a mais rápida, precisa e, em muitos casos, revelando insights completamente novos.
Aplicações da IA generativa na interpretação de dados
  1. Diagnóstico médico
A IA generativa tem sido aplicada para melhorar o diagnóstico de doenças através da análise de imagens médicas. Um exemplo notável é a utilização de Redes Geradoras Adversárias (GANs) para aumentar a quantidade e qualidade de imagens médicas para treinamento.
Essa tecnologia permite gerar imagens de alta resolução que podem ser usadas para treinar modelos de IA para identificar e diagnosticar condições médicas com maior precisão, como câncer, doenças cardíacas e anomalias cerebrais.
  1. Análise de sentimentos em redes sociais
Empresas utilizam IA generativa para interpretar grandes volumes de dados de redes sociais, analisando o sentimento do público sobre produtos, serviços ou temas específicos.
Modelos de linguagem treinados em enormes conjuntos de dados podem identificar padrões e nuances em opiniões expressas online, fornecendo insights valiosos sobre a percepção pública. Isso permite que as empresas ajustem estratégias de marketing, desenvolvam produtos ou respondam a crises de forma mais informada.
  1. Previsões de tendências de mercado
No setor financeiro, a IA generativa é utilizada para analisar históricos de dados de mercado e gerar previsões sobre tendências futuras. Modelos de IA podem identificar padrões em dados históricos de preços de ações, moedas e commodities, gerando insights que auxiliam na tomada de decisões de investimento.
Essa abordagem pode aumentar a precisão das previsões de mercado, oferecendo uma vantagem competitiva aos investidores.
  1. Geração de dados sintéticos para treinamento de IA
Em campos onde os dados são escassos ou sensíveis, como na saúde e finanças, a IA generativa pode ser usada para criar dados sintéticos realistas que respeitam a privacidade. Esses dados podem então ser utilizados para treinar outros modelos de IA, sem os riscos associados ao uso de dados reais de indivíduos.
Isso não apenas protege a privacidade, mas também facilita o desenvolvimento de modelos de IA em áreas críticas onde os dados são limitados.
Desafios e considerações éticas
Apesar de seu imenso potencial, a implementação da IA Generativa na interpretação de dados não está isenta de desafios.
A qualidade e a quantidade de dados necessários para treinar esses modelos são enormes, e o risco de viés nos dados é uma preocupação constante. Além disso, questões éticas sobre a privacidade dos dados e a integridade da informação gerada exigem atenção cuidadosa.
A criação de diretrizes éticas e a implementação de regulamentações rigorosas são passos fundamentais para garantir que o uso da IA Generativa na interpretação de dados beneficie a sociedade como um todo, minimizando riscos potenciais.
A IA Generativa está redefinindo o paradigma da interpretação de dados. Ao automatizar e enriquecer a análise de dados, essa tecnologia não apenas acelera o processo de tomada de decisões, mas também desbloqueia níveis de insights anteriormente inatingíveis.
O futuro da interpretação de dados, impulsionado pela IA Generativa, promete não apenas maior eficiência, mas uma nova era de descobertas e inovações.
À medida que avançamos, a colaboração entre especialistas em dados e desenvolvedores de IA será vital para explorar plenamente o potencial da IA Generativa, garantindo ao mesmo tempo que seu uso seja ético e responsável.
Hoje, como você avalia a interpretação de dados na sua empresa? Já trabalha com soluções voltadas para analytics? Visite agora nosso site e conheça nossas soluções.
 
Sobre o autor
Eduardo Viana é head de Analytics da Wiser Tecnologia | Executivo de Dados com mais de 10 anos de experiência em Business Intelligence. 
 
Por: Eduardo Viana VER MAIS
Agentes Digitais: Como funcionam e 10 vantagens de utilizá-los no atendimento da sua empresa
Agentes digitais, também conhecidos como agentes virtuais, são programas projetados para executar tarefas específicas de forma automatizada e autônoma, muitas vezes imitando o comportamento humano em certos aspectos. 
São usados em uma variedade de aplicações e cenários para simplificar processos, melhorar a eficiência e realizar tarefas que, de outra forma, exigiram intervenção humana. 
Os agentes digitais desempenham um papel fundamental na modernização dos call centers, tornando-os mais eficientes, acessíveis e capazes de oferecer um atendimento ao cliente de alta qualidade. 
Eles complementam os agentes humanos, permitindo que estes se concentrem em interações mais complexas e personalizadas, enquanto as tarefas repetitivas e rotineiras são gerenciadas de forma eficiente pelos agentes digitais.

Como os agentes digitais funcionam?
Funcionam com o disparo de ligações automáticas por meio do reconhecimento de voz. O agente digital é programado para atender demandas comuns e solucioná-las de maneira mais rápida e efetiva. 
O robô consegue criar diálogos por meio de scripts, responder a perguntas, fornecer informações e realizar procedimentos solicitados, como o envio de boletos para pagamento, no caso de call centers de cobrança. Alguns são projetados para interagir com usuários ou outros sistemas. Isso pode ser feito por meio de interfaces de chat, e-mail, notificações ou até mesmo comandos de voz. 
Os agentes digitais são programados para coletar dados de diversas fontes realizando uma coleta de maneira sistemática e contínua, garantindo a disponibilidade de informações atualizadas. Uma vez que os dados são coletados, os agentes digitais podem processá-los usando algoritmos e regras predefinidas. 
Eles são capazes de tomar decisões com base nesses dados, executando ações específicas, como enviar alertas, realizar cálculos ou iniciar processos automatizados.

Vantagens de utilizar agente digital no atendimento

1. Disponibilidade 24/7

Agentes digitais, como chatbots e assistentes virtuais, estão disponíveis o tempo todo, o que significa que os clientes podem obter ajuda ou informações a qualquer momento, mesmo fora do horário de expediente.

2. Redução de custos

Agentes digitais podem lidar com um grande volume de consultas de clientes de forma eficiente, reduzindo a necessidade de contratar e treinar um grande número de agentes humanos. Isso leva a economias significativas de custos em longo prazo.

3. Respostas imediatas

Agentes digitais podem fornecer respostas instantâneas às perguntas dos clientes, melhorando a experiência do cliente ao eliminar tempos de espera prolongados.

4. Escala facilitada

À medida que o tráfego de consultas aumenta, os agentes digitais podem escalar facilmente para lidar com a demanda, sem a necessidade de contratar e treinar mais agentes humanos.

5. Análise de dados

Agentes digitais podem coletar dados valiosos sobre as interações dos clientes, permitindo que as empresas identifiquem tendências, melhorem seus serviços e personalizem as experiências dos clientes com base nas informações coletadas.

6. Triagem e roteamento inteligentes

Agentes digitais podem criar e rotear chamadas e consultas para agentes humanos quando a intervenção humana é necessária, economizando tempo e melhorando a eficiência.

7. Experiência omnichannel

Agentes digitais podem ser integrados em vários canais de atendimento, como chat, email, redes sociais e voz, oferecendo uma experiência omnichannel consistente para os clientes.

8. Redução de erros

Ao automatizar tarefas, agentes digitais minimizam erros humanos, como inserção incorreta de informações ou esquecimento de etapas importantes.

9. Treinamento e aprimoramento contínuo

Agentes digitais podem ser treinados e atualizados rapidamente para melhorar seu desempenho e precisão.

10. Atendimento a demandas emergenciais

Em situações de pico de demanda ou crises, os agentes digitais podem atender a um grande número de consultas rapidamente, ajudando a empresa a lidar com situações excepcionais.

Como contratar essa solução digital? 

Os agentes digitais são aplicados em uma variedade de cenários, desde chatbots em atendimento ao cliente até assistentes virtuais em dispositivos domésticos inteligentes. Eles são fundamentais para automatizar tarefas repetitivas, melhorar a precisão, acelerar processos e permitir que as organizações atendam às demandas crescentes por serviços digitais eficientes.
Agentes digitais oferecem diversas vantagens para os call centers e empresas que buscam melhorar o atendimento ao cliente e otimizar suas operações. Para desenvolver e implementar agentes digitais eficazes, é essencial uma compreensão profunda das necessidades do negócio, bem como das tecnologias de IA, aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural. 
Com base nisso, é importante entender a necessidade de trabalhar com um parceiro tecnológico que possua profissionais especialistas para compreender a necessidade do negócio e auxiliar na escolha do tipo de agente digital. 
Aqui na Wiser, você encontra uma equipe técnica capacitada que entende a importância dos agentes digitais para otimizar o atendimento ao cliente e impulsionar a eficiência operacional. Fale conosco clicando aqui ou envie um email para solucao@wisertecnologia.com.br e saiba mais sobre essa solução digital. 
 
Por: Bruna Ramos VER MAIS
Como realizar uma gestão de dados eficiente?
O mercado empresarial acompanha a inovação e a evolução da tecnologia, do relacionamento e das boas práticas de negócio. Em meio a isso temos um grande volume de geração de dados diariamente.  
A digitalização de processos, uso de dispositivos conectados, presença online e mídias sociais, aumento da computação em nuvem, personalização, experiência do cliente, e muitas outras razões contribuem, de forma significativa, para o aumento da geração de dados. 
É por este fato que as empresas precisam se atualizar e começar a entrar no mundo dos dados de forma estratégica. Coletar dados e realizar uma gestão eficiente deles é necessidade para qualquer negócio que tem o desejo de acertar o tiro no alvo certo, ou seja, tomar decisões estratégicas com alta probabilidade de dar resultados. 
Neste artigo, vamos falar sobre a gestão de dados, as vantagens e as formas como você pode realizar uma gestão de dados eficiente. 

O que é gestão de dados?

Compreende também a coleta detalhada desses dados, bem como a organização deles, para garantir a qualidade, a integridade e a consistência.
Os dados podem ser coletados de CRMs, ERP, planilhas, redes sociais, fontes externas, como dados de mercado, além de muitas outras fontes relevantes. Esses dados, depois de coletados e estruturados, devem ser enviados para um sistema de armazenamento, como um Data Warehouse, que possa facilitar uma possível consulta e tornar o acesso mais eficiente. 
Disponibilizar esses dados com qualidade, segurança, usabilidade e organização ao longo do tempo é saber realizar uma gestão de dados eficiente. Dados íntegros oferecem mais assertividade para que tomadores de decisão possam traçar estratégias inteligentes, a fim de melhorar processos, bem como aumentar os resultados da organização. 
A prática da gestão de dados também inclui uma análise profunda das informações que foram obtidas a partir dos dados coletados e tratados. Isso inclui a categorização, o enriquecimento e a seleção criteriosa dessas informações. Possuir uma habilidade na disponibilização visual desses dados é fundamental para orientar na tomada de decisão e otimizar processos internos. 
Uma gestão de dados superficial resulta em uma leitura e interpretação de dados inconsistente e ineficiente, levando ao retrabalho da equipe, a perda tempo e de recursos importantes.Isso acontece porque, devido a ineficiência, a análise realizada não oferecerá resultado à organização, não apresentando informações consistentes e precisas. 
Utilizar as ferramentas de BI corretas possibilitam uma análise de dados facilitada, estratégica e assertiva. Atualmente, existem várias ferramentas e plataformas que empresas utilizam para melhorar processos de BI e auxiliar na gestão de dados. Dentre as ferramentas, citamos o Power BI, Alteryx, Tableau, Knime, entre outras. 

Vantagens da gestão de dados

Como lemos no parágrafo anterior, a gestão de dados compreende técnicas relacionadas ao Business Intelligence e à análise de dados. A prática oferece várias vantagens para as organizações que a realizam com profissionais capacitados ou com empresas especializadas no segmento, como é o caso da Wiser Tecnologia.
A seguir, listamos 6 vantagens da gestão de dados para você entender como ela pode ajudar nos seus processos organizacionais.  

Identificação de padrões e tendências

Durante a análise de dados coletados, as organizações podem identificar tendências e padrões ocultos que não seriam facilmente perceptíveis por meio de uma análise superficial. 
Essas tendências ajudam a prever mudanças de comportamento do cliente e mudanças de mercado, fazendo com que a gestão tenha novas formas de atuar para se destacar e atingir o público-alvo de uma forma mais efetiva. 

Otimização de processos

A gestão de dados possibilita que as organizações avaliem o desempenho de seus processos internos e identifiquem áreas que precisam de melhoria. Esse processo fará com que os fluxos de trabalho sejam otimizados e desperdícios sejam reduzidos, proporcionando o aumento da eficiência operacional.  

Tomada de decisões estratégicas

Dados bem organizados, coletados e armazenados de forma correta permitem que as organizações tomem decisões mais fundamentadas e embasadas em informações concretas e consistentes, em vez de dependerem apenas de intuições ou suposições. 
A gestão de dados eficiente, então, levará que gestores realizem escolhas mais precisas e estratégicas, levando a organização a obter melhores resultados. 

Personalização da experiência do cliente

Com a análise de dados, as organizações podem compreender melhor seus clientes, suas necessidades, dores e preferências. Isso possibilita que a empresa ofereça a criação de ofertas e experiências personalizadas, aumentando a satisfação do cliente e a fidelidade da marca. 

Vantagem competitiva 

As empresas que possuem uma gestão de dados inteligente têm uma vantagem competitiva, já que podem tomar decisões mais rápidas e estratégicas em relação aos concorrentes. Além disso, possuem a capacidade de adaptar-se às mudanças do mercado e às demandas dos clientes de forma mais ágil e com base em insights reais.

Mais produtividade

O uso do BI também favorece o ambiente de trabalho. A organização de todas as informações tornam o local de trabalho mais produtivo e proveitoso, facilitando o acesso aos dados, bem como a rotina da equipe. Dessa forma, os colaboradores conseguem melhorar o rendimento nas atividades, além de ter mais interesse e foco no trabalho.

Como fazer uma gestão de dados eficiente? 

O primeiro passo é realizar um planejamento claro. É necessário definir quais dados são relevantes para a organização, como eles serão coletados, quem será responsável por eles e como serão armazenados. Um planejamento sólido proporciona uma base para evitar a coleta excessiva de informações desnecessárias e para garantir a conformidade com regulamentos de privacidade. 
Junto a isso, o planejamento deve se atentar à segurança dos dados. Com ameaças cibernéticas em constante evolução, é importante implantar medidas de segurança, como backup imutável, criptografia, entre outras, para proteger os dados dos clientes.
Além do que foi citado, também deve-se atentar que os dados precisam ser facilmente acessíveis para os profissionais que irão trabalhar com eles, e somente acessíveis a eles. A implementação de sistemas de gerenciamento de bancos de dados eficientes e interfaces intuitivas pode melhorar a experiência do usuário e a eficiência da busca por informações.
Uma gestão de dados eficiente deve ser realizada por especialistas da área, até porque empresa alguma quer fazer investimentos em vão. Atuar com o especialista certo faz com que a organização conquiste excelentes resultados, além de usufruir de todas as vantagens do Business Intelligence. 
A Wiser Tecnologia é uma empresa que oferece várias possibilidades para ajudar você a realizar uma gestão de dados eficiente, desde a disponibilização de licença de plataformas até o profissional outsourcing. 
Uma gestão de dados eficiente é um método poderoso para alavancar a sua empresa. Fale com a gente ou envie um e-mail para solucao@wisertecnologia.com.br e conheça nossas soluções tecnológicas para o seu negócio.
Por: Eduardo Viana VER MAIS
Características e funcionalidades do Power BI e Tableau
O Power BI e o Tableau são duas ferramentas líderes no mercado de visualização de dados e análise empresarial. Ambas oferecem recursos poderosos para transformar dados brutos em informações valiosas, permitindo a tomada de decisões informadas. No entanto, existem algumas diferenças entre as características e funcionalidades dessas duas plataformas.
CARACTERÍSTICAS
TABLEAU
POWER BI
Interface de usuário intuitiva
Sim
Sim
Ampla variedade de fontes de dados suportadas
Sim
Sim
Recursos avançados de visualização
Sim
Limitado
Recursos avançados de modelagem de dados
Limitado
Sim
Recursos de criação de dashboards interativos
Sim
Sim
Integração com outras ferramentas e serviços da Microsoft
Não
Sim
Opções de implantação na nuvem e no local
Sim
Sim
Compartilhamento e colaboração de relatórios
Sim
Sim
Comunidade de usuários e recursos de aprendizado
Forte comunidade e recursos extensos
Forte comunidade e recursos extensos

Interface de usuário intuitiva entre Power BI e Tableau

  • Tableau

O Tableau possui uma interface de usuário altamente intuitiva e amigável. Permite arrastar e soltar elementos visuais, o que facilita a criação de painéis interativos e relatórios.
  • Power BI

O Power BI também tem uma interface de usuário intuitiva. Com uma aparência semelhante ao restante da suíte Microsoft, é familiar para os usuários do Microsoft Office. Possui recursos de arrastar e soltar que tornam a criação de visualizações de dados fácil e rápida.

Ampla variedade de fontes de dados suportadas entre Power BI e Tableau

  • Tableau

O Tableau oferece suporte a uma ampla variedade de fontes de dados, incluindo bancos de dados, arquivos CSV, Excel, serviços em nuvem, entre outros. Também possui conectores nativos para várias plataformas e sistemas populares.
  • Power BI

O Power BI também suporta uma variedade de fontes de dados, como bancos de dados, serviços em nuvem, arquivos CSV, Excel, entre outros. Além disso, possui uma extensa biblioteca de conectores pré construídos para integração com várias fontes de dados populares.

Recursos avançados de visualização entre Power BI e Tableau

  • Tableau

O Tableau é conhecido por seus recursos avançados de visualização. Ele oferece uma ampla gama de opções de gráficos interativos, mapas geográficos, painéis personalizados e a capacidade de criar visualizações personalizadas usando linguagem de cálculo.
  • Power BI

Embora o Power BI ofereça recursos de visualização sólidos, sua variedade de opções é um pouco mais limitada em comparação com o Tableau. No entanto, ele possui uma coleção de visualizações básicas e personalizadas que podem ser usadas para criar relatórios e painéis interativos.

Recursos avançados de modelagem de dados entre Power BI e Tableau

  • Tableau

A modelagem de dados no Tableau é relativamente mais simples em comparação com o Power BI. Ele oferece recursos básicos de manipulação de dados, mas pode ser necessário recorrer a outras ferramentas para transformações de dados complexos.
  • Power BI

O Power BI possui recursos avançados de modelagem de dados, como a capacidade de criar relacionamentos entre várias tabelas, definir medidas personalizadas usando a linguagem DAX (Data Analysis Expressions) e realizar transformações de dados avançadas usando o Power Query.

Recursos de criação de dashboards interativos entre Power BI e Tableau

  • Tableau

O Tableau oferece uma ampla gama de recursos para a criação de dashboards interativos, incluindo a capacidade de filtrar, destacar e explorar dados em tempo real. Também permite a criação de histórias interativas para apresentações.
  • Power BI

O Power BI também oferece recursos robustos para a criação de dashboards interativos. Os usuários podem criar relatórios interativos com recursos de filtragem, exploração e realce de dados. Além disso, os dashboards podem ser publicados e compartilhados com facilidade.

Integração com outras ferramentas e serviços da Microsoft entre Power BI e Tableau

  • Tableau

O Tableau não possui uma integração nativa com outras ferramentas e serviços da Microsoft. No entanto, é possível realizar integrações personalizadas usando conectores e APIs.
  • Power BI

O Power BI é fortemente integrado com outras ferramentas e serviços da Microsoft, como Excel, Azure, Power Apps e Power Automate. Isso permite uma colaboração mais estreita e o compartilhamento fácil de dados entre as diferentes plataformas.

Opções de implantação na nuvem e no local entre Power BI e Tableau

  • Tableau

O Tableau oferece opções de implantação tanto na nuvem (Tableau Online) quanto no local (Tableau Server). A implantação na nuvem permite acesso fácil aos relatórios e painéis em qualquer lugar, enquanto a implantação no local oferece maior controle e segurança dos dados.
  • Power BI

O Power BI também oferece opções de implantação tanto na nuvem (Power BI Service) quanto no local (Power BI Report Server). A implantação na nuvem permite uma colaboração fácil e o compartilhamento de relatórios, enquanto a implantação no local oferece controle adicional sobre os dados e a infraestrutura.

Compartilhamento e colaboração de relatórios entre Power BI e Tableau

  • Tableau

O Tableau permite o compartilhamento fácil de relatórios e painéis por meio do Tableau Server ou do Tableau Online. Os usuários podem colaborar, compartilhar insights e atualizar os dados em tempo real.
  • Power BI

O Power BI oferece recursos avançados de compartilhamento e colaboração de relatórios. Os usuários podem compartilhar relatórios e dashboards com outras pessoas dentro ou fora da organização e também podem colaborar em tempo real.

Comunidade de usuários e recursos de aprendizado entre Power BI e Tableau

  • Tableau

O Tableau tem uma comunidade de usuários estabelecida e ativa, com uma base de usuários significativa e envolvida em todo o mundo. A comunidade do Tableau é conhecida por sua vasta gama de recursos, incluindo fóruns de suporte, grupos de usuários, blogs, tutoriais, cursos online e conferências dedicadas.
  • Power BI

A comunidade de usuários do Power BI cresceu significativamente nos últimos anos e agora está bem estabelecida. Ela conta com uma base de usuários robusta e ativa, com fóruns de suporte, grupos de usuários, blogs, tutoriais, cursos online e conferências dedicadas. A comunidade do Power BI oferece um ambiente rico para compartilhar conhecimentos, aprender com especialistas e obter suporte.
 
Por: Eduardo Viana VER MAIS
A importância da governança de dados em BI e como implementá-la

A governança de dados é uma parte crítica de qualquer estratégia de Business Intelligence (BI) bem-sucedida.

Isso ocorre porque, sem governança de dados, os dados podem se tornar imprecisos, incompletos ou até mesmo irrelevantes, prejudicando assim a tomada de decisões de negócios.
Além disso, a governança de dados ajuda a garantir que os dados sejam protegidos e gerenciados de forma segura e privada. Isso é especialmente importante em um mundo onde as violações de dados são uma preocupação constante.
É essencial que as informações usadas em uma estratégia de BI sejam precisas e confiáveis. Muitos setores, como o financeiro e o de saúde, têm requisitos específicos de conformidade que devem ser atendidos. A governança de dados pode ajudar a garantir que os dados sejam usados ​​de maneira apropriada e que as políticas de privacidade e segurança sejam seguidas.
Ela também ajuda a garantir que os dados sejam gerenciados de forma eficiente. Isso significa que os dados são coletados, armazenados e gerenciados de forma organizada e padronizada. Isso ajuda as empresas a evitar problemas como dados duplicados ou inconsistentes, o que pode afetar a qualidade das análises de BI.
Além disso, a governança de dados pode  garantir que as informações sejam entregues aos usuários finais de forma oportuna e eficiente.
Agora que entendemos por que a governança de dados é importante em BI, vamos falar sobre como implementá-la. Existem várias etapas que as empresas podem seguir para implementar a governança de dados em seus sistemas de BI. Confira a seguir.

Etapas para implementar a Governança de Dados

1. Definir políticas e procedimentos para governança de dados
As empresas devem definir políticas claras para governança de dados, incluindo quem é responsável pelos dados e como eles devem ser gerenciados. Essas políticas devem ser documentadas e comunicadas claramente aos usuários finais.

2. Identificar os dados importantes para a empresa

As empresas devem identificar os dados que são importantes para seus negócios e definir como esses dados devem ser gerenciados. Isso pode incluir dados financeiros, informações de clientes ou dados de desempenho da empresa.

3. Gerenciar a qualidade dos dados

As empresas devem implementar processos para garantir a qualidade dos dados. Isso pode incluir a limpeza de dados duplicados, a padronização de formatos de dados e a validação de dados para garantir sua precisão.

4. Implementar segurança e privacidade de dados

As empresas devem implementar medidas de segurança para garantir que os dados sejam protegidos contra acesso não autorizado. Isso pode incluir a criptografia de dados, o gerenciamento de acesso a dados e a implementação de políticas de privacidade para proteger informações confidenciais.
Espero ter ajudado  você a entender um pouco que governança de dados é essencial para qualquer projeto de BI e que cuidar dos seus dados é uma etapa importante na cultura de data driven.
 
Por: Eduardo Viana VER MAIS
Os benefícios do uso de dashboards para visualização de dados em BI

Com o grande volume de dados gerados pelas empresas, torna-se cada vez mais importante ter uma forma de organizá-los e transformá-los em insights úteis para a tomada de decisões. Nesse contexto, os dashboards para visualização de dados em Business Intelligence (BI) têm se tornado cada vez mais populares.
Neste artigo, discutiremos os benefícios do uso de dashboards em BI e como eles podem ajudar as empresas a tomar decisões melhores e mais rápidas.

O que são dashboards de visualização de dados em Business Intelligence?

Os dashboards são painéis interativos que exibem dados em tempo real, permitindo que os usuários identifiquem rapidamente tendências e insights. Eles são umas das principais ferramentas de BI usadas pelas empresas atualmente. Esses dashboards apresentam informações importantes em um formato visual fácil de entender, permitindo que os usuários compreendam rapidamente as tendências e insights ocultos nos dados.

Benefícios do uso de dashboards de visualização de dados em Business Intelligence

  1. Tomada de decisões mais rápida e precisa: os dashboards de visualização de dados permitem que os usuários vejam rapidamente as informações mais relevantes para o seu negócio. Isso permite que as empresas tomem decisões mais rápidas e com base em dados mais precisos.

  2. Identificação rápida de tendências e insights: os dashboards permitem que os usuários identifiquem rapidamente tendências e insights ocultos nos dados, permitindo que as empresas ajustem suas estratégias e tomem decisões mais informadas.
  3. Comunicação efetiva dos insights: os dashboards permitem que os usuários compartilhem informações importantes com outros membros da equipe ou com a liderança da empresa de maneira eficaz, permitindo que todos estejam na mesma página e tomem decisões com base nos mesmos insights.
  4. Monitoramento contínuo do desempenho: os dashboards de visualização de dados em BI permitem que as empresas monitorem continuamente seu desempenho em tempo real e identifiquem áreas que precisam ser melhoradas.
  5. Personalização de visualizações: os dashboards permitem que os usuários personalizem as visualizações de acordo com suas necessidades e preferências, permitindo que as empresas criem uma visualização de dados que atenda às suas necessidades exclusivas.

Como implementar dashboards de visualização de dados em Business Intelligence?

Para implementar um dashboard de visualização de dados em BI, é importante seguir algumas etapas:

  1. Definir os objetivos e requisitos: defina os objetivos de negócio que você quer alcançar com o dashboard e identifique quais dados e métricas são relevantes para atingir esses objetivos.

  2. Selecionar as ferramentas de BI apropriadas: selecione uma plataforma de BI que atenda às suas necessidades e requisitos.
  3. Coletar e integrar dados: colete os dados de diferentes fontes e integre-os em uma plataforma de BI.
  4. Criar visualizações relevantes: crie visualizações que mostrem as informações mais relevantes e permitam que os usuários interajam com os dados.
  5. Testar e refinar: teste o dashboard com usuários e refine-o com base no feedback para garantir que ele atenda às suas necessidades e objetivos.

 

Concluindo, os dashboards são uma ferramenta poderosa para as empresas tomarem decisões informadas e rápidas com base em dados precisos e relevantes.

Com a capacidade de identificar tendências e insights e monitorar continuamente o desempenho, os dashboards permitem que as empresas ajustem suas estratégias e atinjam seus objetivos de negócios com maior eficiência. 

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Por: Eduardo Viana VER MAIS
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