Embora os termos “dados”, “informação” e ” conhecimento ” sejam frequentemente usados de forma intercambiável, cada qual tem um significado distinto e importante para aprender a ganhar conhecimento e inteligência.
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O que são Dados?
Dados são unidades individuais de informação que descrevem uma qualidade (essência, natureza) ou uma quantidade de algum objeto ou fenômeno.
TIPOS de DADOS = LETRAS + NÚMEROS + IMAGENS + FOTOS + SÍMBOLOS + SONS + CHEIROS.
- Dados são conjunto de valores de variáveis qualitativas ou quantitativas.
- Podem existir de várias formas – LETRAS + NÚMEROS + IMAGENS + FOTOS + SÍMBOLOS + SONS + CHEIROS.
- Não têm nenhum “significado” (sentido) por si só, quando contextualizados
- Dados quando
- adquirem um significado são transformados em informação …
- INFORMAÇÃO = DADOS + SIGNIFICADO.
Dados são usados para fins de processamento, interpretação e comunicação pelo ser humano e computadores.
O que é Processamento de Dados?
Processamento de dados é a coleta e manipulação de dados para produzir informações significativas … e pode envolver vários componentes e etapas …
- Coleta – obter os dados de várias fontes, sensores, câmeras de tráfego, dispositivos de gravação, entrevistas, downloads, leitura, etc.
- Classificação – separar dados em várias categorias de acordo com semelhanças ou classificadores.
- Validação – limpar os dados coletados para garantir que sejam corretos e relevantes.
- Sorting – organizar e ordenar os dados para tornar o processo de pesquisa, seleção, “merging” e manipulação de dados eficiente.
- Resumo estatístico – reduzir os dados detalhados aos seus pontos principais, como média, desvio padrão, correlação e distribuição.
- Agregação – combinar vários tipos e fontes de dados, para avaliar tendências, padrões, obter insights e planejar estrategicamente.
- Análise – coletar, organizar, analisar, interpretar e apresentar os dados; ajudar a tomar decisões e operar com mais eficácia; prover novos conhecimentos, fazer previsões, aumentar a inteligência; usar a estatística.
- Relatórios – informar, listar detalhes ou dados resumidos, ao longo do processo de gerenciamento de negócios e informações.
Qualidade dos Dados.
Qualidade é o grau de utilidade esperado ou adquirido de qualquer coisa, verificável através do resultado do seu uso … é um conceito subjetivo que está relacionado com as percepções, necessidades e avaliação de resultados em cada indivíduo ou empresa … fatores, como cultura, modelos mentais, tipo de produto ou serviço prestado, necessidades e expectativas, influenciam diretamente a percepção da qualidade.
- A qualidade dos dados pode ser medida pelos seguintes indicadores: precisão, validade, consistência, relevância, completude, acessibilidade e granularidade.
- A qualidade de dados é um tradeoff que depende de vários fatores, como objetivos empresariais, modelo de negócio , estágio de crescimento, maturidade da empresa e custo / benefício.
- Grande parte dos problemas de qualidade dos dados em sistemas de informações empresariais está associada a erros humanos de entrada de dados.
- Qualidade dos Dados é um processo que exige entender a importância dos dados nos seus processos de negócios.
- Uma empresa para atingir uma boa qualidade de dados depende de maturidade e alinhamento entre processos de negócios e e comportamentos das pessoas.
A chave para manter a qualidade dos dados é saber definir o que é mais importante para o seu negócio … identificar os KPIs – indicadores principais de desempenho, como serão monitorados e quais serão as ações para atingir as metas e reações frente aos desvios.
Check List para Garantir a Qualidade de Dados
Use este check list para avaliar a qualidade dos dados dos sistemas de informação da sua empresa e empresas clientes.
QUALIDADE DOS DADOS = PRECISÃO + VALIDADE + CONSISTÊNCIA + RELEVÂNCIA + COMPLETUDE + ACESSIBILIDADE + GRANULARIDADE
Precisão e Exatidão … são medida de erro observacional entre o valor medido e o valor verdadeiro; são medidas independentes.
- Nível de precisão mede a “variabilidade estatísticas” ou quão próximos os resultados de medidas estão próximos uns do outro; é uma medida de erros aleatórios ou variabilidade estatística.
- Nível de acurácia descreve erros sistemáticos , viés estatístico de uma determinada medida de tendência central ; baixa acurácia causa uma diferença entre um resultado e um valor verdadeiro ; A ISO chama isso de veracidade .
- Simpificadamente falando Acurácia é quando a media dos valores medidos está próxima do valor verdadeiro e precisão é quando o desvio padrão das medidas for relativamente pequeno.
Um sistema de medição pode ser exato, mas não preciso, preciso, mas não exato, nenhum ou ambos.
Se um experimento contêm um erro sistêmico, aumentar o tamanho da amostra tende a aumentar a precisão mas não melhorará a acurácia. O resultado seria uma sequência consistente de resultados falhos. A eliminação do erro sistemático aumenta a exatidão, mas não altera a precisão.
Umsistema de medidas é considerado válido se for preciso e acurado.
Qual a incorreção, engano ou mau comportamento? Qual o custo da precisão? Discrepância nos instrumentos de coleta ou medida?
Validade: Os dados são úteis? atuais, válidos? legítimos, dentro dos limites ou opções?
Consistência: Existe contradição nos dados, suspeita na qualidade da coleta de dados, o mecanismo de coleta e armazenagem de dados é estável?
Relevância: Qual o motivo para coletar os dados que justifique o esforço necessário? Qual o momento e período certo para coletar os dados para não distorcer uma situação e afetar a precisão completude?
Completude: Todos os dados estão sendo retratados para retratar a realidade da situação? Existem lacunas de dados? A visão geral e a precisão estão sendo afetadas?
Acessibilidade: O acesso aos dados é fácil e confiável? A decodificação, fluência e compreensão dos dados é fácil? Está disponível nos momentos necessários?
Granularidade: O nível de detalhe em que os dados são coletados está adequado? As agregações e resumos de dados coleções agregadas, resumidas e manipuladas de dados apresentam significado diferente dos dados implícitos em um nível inferior?
Observações
Qualidade de dados determina a confiabilidade na tomada de decisão e depende da limpeza e disponibilização para toda a empresa.
Dados de alta qualidade possibilitam que a integração de todos os dados forneça uma visualização completa da empresa.
Os dados são um ativo valioso e devem ser gerenciados conforme são manipulados e transferidos entre pessoas e empresas.
Quanto mais fontes e transferências de informações, mais iniciativas de conformidade, integração, reutilização de informações são necessárias.
O que é Análise de Dados?
Análise de dados são “procedimentos para analisar dados, técnicas para interpretar os resultados de tais procedimentos, formas de planejar a coleta de dados para tornar sua análise mais fácil, mais precisa ou mais exata e todo o maquinário e resultados de ( estatísticas matemáticas) que se aplicam à análise de dados”. Tuckey
A análise de dados objetiva descobrir informações úteis para apoiar a tomada de decisões.
É fundamental na tomada de decisões mais complexas e científicas.
É usada em diferentes negócios, ciências e domínios das ciências sociais.
Os dados são coletados e analisados para responder perguntas, testar hipóteses ou refutar teorias.
Depois que os dados são analisados, são visualizados e comunicados de forma clara e eficiente; tabelas são úteis para pesquisar números específicos, enquanto gráficos ajudam a explicar as mensagens quantitativas contidas nos dados.
Tipos de Análise de Dados
As principais técnica são … estatística descritiva, análise exploratória, teste de hipóteses, mineração de dados e análise de negócios.
- Estatística descritiva – resumir uma coleção de dados – tamanho, média, desvio padrão, mediana, moda, dispersão, distribuição, etc.
- Análise exploratória – formular hipóteses (explicação de fenômenos), identificar pontos fora da curva, tendências e padrões em dados.
- Análise e teste de hipóteses – confirmar hipóteses estatísticas e processo de geração de dados.
- Mineração de dados – usar modelagem estatística para fazer previsões para grandes quantidades de dados..
- Análise de negócios – business intelligence – gerar relatórios, analises, mineração de dados, painéis, desempenho de negócios, análise preditiva e prescritiva.
“Ser bom em análise de dados significa ser capaz de examinar um grande volume de dados, ir além da leitura e compreensão dos dados, dar sentido a esses dados, gerar informação, conhecimento, inteligência e destacar os padrões e tendências para os tomadores de decisão“.
Saiba mais. Processo de análise, KPI – indicadores operacionais, Tradeoffs, Formulação de objetivos e metas, Análise de SWOT,
Resumo sobre Dados
- Embora os termos “dados”, “informação” e ” conhecimento ” sejam frequentemente usados de forma intercambiável, cada um tem um significado distinto e afeta o seu conhecimento e inteligência.
- Dados são unidades individuais de informação que descrevem uma qualidade (essência, natureza) ou uma quantidade de algum objeto ou fenômeno … dados contextualizados e analisados viram informação, que trabalhadas viram conhecimento e inteligência.
- Existem vários TIPOS de DADOS = LETRAS + NÚMEROS + IMAGENS + FOTOS + SÍMBOLOS + SONS + CHEIROS.
- O processamento de dados reune métodos de coleta e manipulação de dados para transformar em informações significativas … e pode envolver vários componentes e etapas
- A qualidade dos dados pode ser medida pelos seguintes indicadores: precisão, validade, consistência, relevância, completude, acessibilidade e granularidade.
- O fator chave é saber definir quais desses indicadores são mais importante para o seu negócio, como serão monitorados e quais serão as ações atreladas para ações / reações frente aos desvios e atingimento das metas.
- A análise de dados reúne procedimentos para interpretar padrões, tendências, resultados … planejar a coleta de dados, tornar a análise mais fácil, mais precisa e um maquinário estatístico e matemático.
- Existem muitas técnicas de análise, tais como, estatística descritiva, análise exploratória, análise para teste de hipóteses, mineração de dados, análise de negócios.
- Ser bom em análise de dados significa ser capaz de examinar um grande volume de dados, ir além da leitura e compreensão dos dados, dar sentido a esses dados, gerar informação, conhecimento, inteligência e destacar os padrões e tendências para os tomadores de decisão.
Conclusão
Dados são a gasolina da nova economia digital … gera informação que gera conhecimento … existem vários tipos e a qualidade dos dados é fundamental e o fator chave é conhecer os indicadores de negócio mais importantes para fazer a análise de dados e ganhar inteligência para o processo de tomada de decisão.
Palavras chave – dados, informação, conhecimento, inteligência, tipos de dados, processamento de dados, qualidade dos dados, análise, análise de dados, análise de SWOT, técnicas de análise, tomada de decisão, tradeoff.
Teste seu Conhecimento sobre Dados
- Qual o conceito de “dados”?
- Cite alguns exemplos de dados?
- Porque os dados são considerados a gasolina da nova economia digital?
- Qual a relação entre dados, informação e conhecimento?
- Qual a importância dos dados para as empresas e pessoas?
- Quais são as principais etapas dos sistemas de processamento de dados?
- O que é qualidade de dados, como pode ser medida e melhorada?
- Qual o fator chave para definir os indicadores de qualidade mais adequados para o seu negócio?
- Qual o papel da análise de dados e quais são os seus principais componentes?
- Cite 3 técnicas de análise de dados mais frequentes no mercado.
- Qual a importância da habilidade de análise de dados para empresas e profissionais?
