Estrutura de dados – como assegurar uma contribuição positiva para o negócio?

Artigo de Beatriz Ribeiro, consultora em Gestão e Engenharia Industrial no INEGI.

Vivemos na era da informação, e o sucesso de qualquer negócio depende, por isso, da organização e qualidade da informação que tem ao seu dispor. Mas atenção! Quantidade não é sinónimo de qualidade.

A nossa experiência em projetos de consultoria em Gestão e Engenharia Industrial permite-nos a afirmar que, uma empresa que detém uma enorme quantidade de dados, não detém necessariamente (provavelmente!) o seu equivalente em termos qualitativos. Mas então, como assegurar uma contribuição positiva para o negócio?

Acima de tudo, há que saber que a qualidade dos dados é, apenas e só, determinada pelos resultados extraídos da sua análise. Só quando esta análise se torna numa base sólida para a tomada de decisões estratégicas podemos dizer que existe qualidade. Qualidade que se traduzirá em ganhos para o negócio - eventuais reduções de custo e tempo, o lançamento bem-sucedido de novos produtos e serviços, entre outros potenciais resultados.

Ferramenta de gestão de dados tem de estar à altura das metas de negócio

Edward Curry¹ , especialista em data science na Universidade Nacional da Irlanda, esclarece que existem cinco etapas distintas a ter em conta durante o processamento dos dados:

1. Aquisição – colheita, em tempo real, dos dados que serão filtrados, submetidos a limpeza e, por fim, estruturados.
2. Análise – tratamento e modelação dos dados, permitindo a sua homogeneização, leitura adequada e extração de resultados.
3. Curadoria – manutenção de dados, atestando quer a sua qualidade, quer a sua adequabilidade aos fins a que deverão servir.
4. Armazenamento – organização e análise com vista à conservação dos dados.
5. Uso – utilização em si, focada na estratégia de negócio e como suporte às decisões que lhe estão adjacentes.

Cada uma destas fases é de igual importância para o sucesso da solução final, pelo que só uma ferramenta informática adequada - isto é, de capacidade proporcional às necessidades do quotidiano da empresa - suportará uma avaliação ponderada da distribuição do trabalho e das necessidades de aprovisionamento, produção, armazenagem, expedição e distribuição.

Assim, primeiramente dever-se-ão medir as necessidades e os objetivos a atingir, e de seguida, dever-se-á proceder ao desenho dos processos implicados na cadeia de abastecimento e, por fim, consultar o mercado de modo a pesar a solução de suporte mais apropriada.

Gestão eficaz dos dados acrescenta valor em várias áreas de negócio

Por outro lado, o autor Doug Laney² desdobra a big data em cinco caraterísticasprincipais, tendo estas sido denominadas como os Cinco Vs do big data:

• Volume – referente à enorme quantidade de dados gerada a cada segundo e à sua tendência para aumentar.
• Velocidade – alusiva à elevada velocidade com que se geram dados e com que os mesmos dados se tornam desatualizados. Razão pela qual, quanto mais rápido for o seu processamento, maior a probabilidade de se desenharem soluções baseadas em dados úteis.
• Variedade – relativa ao facto de que os dados recolhidos provêm de uma grande diversidade de fontes, o que torna a sua heterogeneidade compreensível, implicando a necessidade de agilizar o seu processamento, bem como de desenvolver um modo de os homogeneizar.
• Veracidade – respeitante à existência de dados atualizados e dados desatualizados no elevado volume de dados recolhidos. Conseguir distinguir uns de outros é a chave para tomar decisões baseadas em factos verídicos e que não condenem o negócio.
• Valor – aponta para que nem todos os dados circulantes agregam valor para a empresa, pelo que, para além de analisar a veracidade dos dados, é também fulcral perceber a sua importância e utilidade no universo do negócio.

Podemos, portanto, concluir que compreender e traduzir os dados são tarefas a completar praticamente em tempo real. É, então, imprescindível disponibilizar a capacidade de processamento e organização necessária através de ferramentas à altura das metas de negócio.

Deste modo, a correta leitura e organização dos dados acrescentará valor ao negócio em várias frentese várias áreas de negócio – quer estejam relacionadas com a redução de custos, melhoria de processos ou, mesmo, com a análise de novas oportunidades de negócio e/ou. Por outro lado, a duplicação de dados, a inconsistência, a validade, a desadequação e até uma metodologia de análise dos dados desadequada pode estar na base de uma gestão imprópria e ineficaz que pode condenar gradualmente o futuro do seu negócio.

2 Patgiri, R.; Ahmed, A. (2016). Big Data: The V’s of the Game Changer Paradigm. 18th IEEE High Performance Computing and Communications. Disponível em: https://www.researchgate.net/publication/311642627_Big_Data_The_V%27s_of_the_Game_Changer_Paradigm. Sydney, 2016.

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