Um pouco sobre Small Data e o poder dos detalhes

Nos últimos anos, muito se tem falado sobre “big data” e como ele tem revolucionado a forma como as empresas tomam decisões. No entanto, existe um outro tema ao qual particularmente gosto bastante, e vejo pouco sobre ele: o “small data”. Embora possa parecer paradoxal, o small data apresenta uma abordagem complementar ao big data, oferecendo insights valiosos em conjuntos de dados menores e mais focados. Neste post, quero passar o pouco que aprendi sobre o tema, suas vantagens e como pode se tornar uma poderosa ferramenta para impulsionar o sucesso dos negócios.

O que é Small Data

Ao contrário do big data, onde temos enormes volumes de dados, o small data refere-se a conjuntos de dados menores, mais gerenciáveis e de escopo limitado. Esses dados podem ser coletados de várias formas como pesquisas qualitativas, entrevistas, observações ou até mesmo de fontes públicas, como redes sociais ou comentários de clientes. Vale ressaltar que o small data está mais relacionado ao nível de detalhe e especificidade do dado, do que ao volume em si, uma vez que a principal característica do small data é a sua qualidade e profundidade, permitindo uma compreensão mais detalhada e contextualizada.

No livro “Small Data: Como Poucas Pistas Indicam Grandes Tendências”, o autor Martin Lindstrom destaca a importância dos detalhes, daqueles dados que a primeira vista podem parecer irrelevantes, mas que conectados uns aos outros escondem insights incríveis. Como o caso da Lego, onde um tênis velho da Adidas de um menino de 11 anos ajudou a empresa a alavancar as vendas que vinham de mal a pior. Outro caso interessante é como os imãs de geladeira das casas russas ajudaram na construção de um novo negócio.

É interessante observar nesse mesmo livro, como o autor coleta e organiza os dados na busca de insights. Todos os dados coletados recebem um contexto, sem isso, os dados podem ser interpretados de forma equivocada ou gerar conclusões incorretas. Por exemplo, um pequeno conjunto de dados pode indicar uma tendência específica, mas apenas com o contexto apropriado pode-se entender se essa tendência é uma anomalia ou algo realmente relevante.

Vantagens do Small Data

  1. Acesso a insights específicos: Enquanto o big data pode fornecer informações em grande escala, o small data permite uma análise mais profunda em aspectos específicos. Isso possibilita a descoberta de insights valiosos e a compreensão de nuances e particularidades que podem passar despercebidas em grandes conjuntos de dados.
  2. Maior confiabilidade: Diferentemente do big data, que pode conter erros, ruídos e informações irrelevantes, o small data é selecionado cuidadosamente e passa por um processo de validação rigoroso. Isso aumenta a confiabilidade das análises e evita tomadas de decisões baseadas em dados questionáveis.
  3. Agilidade e eficiência: Com conjuntos de dados menores, é possível processá-los e analisá-los de forma mais rápida e eficiente. Isso pode ser especialmente útil quando há restrições de tempo ou quando se deseja obter insights quase em tempo real.

Como utilizar o Small Data:

  1. Defina uma pergunta ou problema específico: Aqui a regra é a mesma para o Big Data. Não se começa pelos dados, e sim pelo problema/pergunta. Antes de coletar dados, é essencial ter clareza sobre a pergunta ou problema que deseja responder ou resolver. Isso permitirá que você concentre seus esforços de coleta e análise nos dados relevantes.
  2. Selecione as fontes de dados adequadas: Identifique as fontes de dados que podem fornecer informações valiosas para a sua pergunta ou problema. Isso pode incluir pesquisas de mercado, dados de vendas, feedback de clientes ou até mesmo informações disponíveis publicamente, como em redes sociais.
  3. Analise os dados com contexto: Ao analisar o small data, é fundamental considerar o contexto em que os dados foram coletados. Isso inclui fatores como o momento da coleta, a demografia dos respondentes e quaisquer outras informações relevantes que possam afetar os resultados.

Conclusão

Embora o big data seja a bola da vez, e tenha revolucionado o mercado, o small data não pode ser ignorado. Sua abordagem mais focada e detalhada pode fornecer insights específicos e confiáveis, impulsionando a tomada de decisões e o sucesso dos negócios. Usar small data, é olhar aqueles detalhes que o Big Data ignora, como as empresas podem obter uma visão mais precisa e contextualizada do seu mercado e clientes, identificar oportunidades ocultas e criar estratégias mais eficazes.

Antes de ir embora, da uma olhada no post anterior que escrevi sobre Governança de dados, está bem legal =D.

Um abraço e até a próxima

Um pouco sobre Governança de Dados

Hoje, onde a quantidade de dados gerados e armazenados cresce exponencialmente, a governança de dados tornou-se essencial para empresas que desejam obter valor estratégico a partir dessas informações. Mas afinal, o que é governança de dados? Neste post, irei explorar de forma simples e acessível o conceito de governança de dados e fornecer um passo a passo básico para iniciar sua implementação em uma empresa. Compreender e aplicar práticas de governança de dados é fundamental para garantir a qualidade, integridade, segurança e conformidade dos dados, impulsionando o sucesso dos negócios.

Entendendo a Governança de Dados

A governança de dados é um conjunto de práticas, políticas, processos e controles que garantem que os dados sejam utilizados de maneira adequada e eficiente em uma organização. Envolve a definição de responsabilidades, diretrizes, padrões e métricas para a gestão dos dados em toda a empresa. O objetivo final da governança de dados é assegurar que as informações sejam confiáveis, consistentes, completas e disponíveis para tomada de decisões estratégicas.

Benefícios da Governança de Dados

A implementação adequada da governança de dados traz uma série de benefícios para as empresas. Primeiramente, promove a transparência e a colaboração entre os diversos setores, estabelecendo uma linguagem comum para a compreensão dos dados. Além disso, melhora a qualidade dos dados, reduzindo erros e inconsistências, o que resulta em melhores análises e tomadas de decisão. A governança de dados também auxilia no cumprimento de leis e regulamentações, como a proteção de dados pessoais, fortalecendo a segurança e a privacidade dos dados.

Passo a passo para Implementar a Governança de Dados

Para iniciar a implementação da governança de dados em uma empresa, é importante seguir alguns passos fundamentais:

Primeiramente, é necessário identificar e mapear os dados existentes na organização, incluindo sua localização, formato e origem.

Em seguida, deve-se estabelecer um comitê de governança de dados, com representantes de diferentes áreas, para definir políticas e diretrizes. Essas políticas devem abordar aspectos como padrões de nomenclatura, definição de papéis e responsabilidades, políticas de acesso e uso dos dados, entre outros.

Implementação e Monitoramento

Com as políticas definidas, é hora de implementar as mudanças necessárias para aprimorar a governança de dados. Isso pode envolver a adoção de novas tecnologias, como sistemas de gerenciamento de dados, ferramentas de controle e monitoramento, e a capacitação dos colaboradores por meio de treinamentos específicos. É importante também estabelecer indicadores de desempenho para avaliar a eficácia da governança de dados ao longo do tempo e realizar ajustes conforme necessário.

Cultura de Dados

Por fim, a implementação bem-sucedida da governança de dados requer a criação de uma cultura de dados dentro da empresa. Isso envolve conscientizar os colaboradores sobre a importância dos dados, promover a educação sobre boas práticas de gestão e incentivar a colaboração e o compartilhamento responsável das informações. A cultura de dados deve estar alinhada aos objetivos estratégicos da empresa, permitindo que os dados sejam usados como um ativo valioso para impulsionar a inovação e a vantagem competitiva.

Conclusão:

A governança de dados é um elemento-chave para uma gestão eficiente e bem-sucedida de informações nas organizações. Este post apresentou uma visão simples e prática do conceito, além de um passo a passo básico para iniciar a implementação da governança de dados em uma empresa. Ao adotar a governança de dados, as empresas estarão melhor preparadas para lidar com os desafios e oportunidades trazidos pela era dos dados, alcançando uma vantagem competitiva sustentável no mercado atual.

Esse é um assunto bastante amplo e um tanto quanto complexo. Recomendo fortemente a leitura do livro “Governança de Dados” do Carlos Barbieri.

Antes de ir embora, dá uma olhada nesse post sobre Alfabetização de dados, ficou bem legal

Abraço e até a próxima!

Alfabetização em dados: Isso vai mudar a sua carreira

A alfabetização em dados, também conhecida como data literacy, envolve desenvolver habilidades para entender, interpretar e comunicar informações com base em dados. Essas habilidades capacita as pessoas a analisar e questionar informações, identificar tendências, padrões e insights ocultos nos dados. Isso é crucial para tomar decisões eficazes e estratégicas em diversos contextos, como desenvolvimento de produtos, marketing, previsão de demanda, políticas públicas e tomada de decisões pessoais.

Em um mundo cada vez mais orientado por dados, a alfabetização em dados é uma habilidade essencial para enfrentar os desafios e aproveitar as oportunidades que surgem.

Abaixo deixo algumas dicas para quem deseja iniciar:

Compreenda os conceitos básicos:

Dados: Entenda o que são dados e como são coletados. Aprenda sobre os diferentes tipos de dados, como dados numéricos, categóricos e textuais.

Análise de dados: Familiarize-se com as técnicas básicas de análise de dados, como resumir dados, encontrar padrões e identificar correlações.

Visualização de dados: Explore os princípios da visualização de dados, incluindo a escolha de gráficos adequados para diferentes tipos de dados e a criação de visualizações claras e informativas.

Aprenda estatística básica:

Média: É a soma de todos os valores dividida pelo número total de valores. Ajuda a entender o valor médio de um conjunto de dados.

Mediana: É o valor que separa a metade inferior da metade superior de um conjunto de dados ordenado. É útil para entender a tendência central dos dados.

Moda: Refere-se ao valor mais frequente em um conjunto de dados. Ajuda a identificar valores que ocorrem com mais frequência.

Desvio padrão: Mede a dispersão dos dados em relação à média. Indica o quão diferentes os valores estão em relação à média.

Distribuição normal: É uma distribuição simétrica em torno da média, onde a maioria dos valores se concentra perto da média. É um conceito importante para muitas análises estatísticas.

Explore ferramentas de análise de dados:

Microsoft Excel: É uma ferramenta amplamente utilizada para análise de dados. Possui recursos para manipulação de dados, fórmulas, tabelas dinâmicas e gráficos.

Google Sheets: É uma alternativa baseada na web ao Excel. Permite colaboração em tempo real e também possui recursos de análise de dados.

Tableau: É uma poderosa ferramenta de visualização de dados que permite criar painéis interativos e gráficos avançados.

Desenvolva habilidades em programação:

Python: Aprender Python pode ser útil na manipulação e análise de dados. Bibliotecas como Pandas, NumPy e Matplotlib são amplamente utilizadas para tarefas relacionadas a dados.

R: R é uma linguagem popular para análise estatística e visualização de dados. Possui uma vasta coleção de pacotes especializados em análise de dados.

Procure cursos e recursos online:

Coursera: É uma plataforma de aprendizado online que oferece uma ampla variedade de cursos relacionados a dados, desde introdução à ciência de dados até análise estatística avançada.

Udemy: Oferece uma variedade de cursos sobre análise de dados, visualização e ferramentas específicas.

DataCamp: É uma plataforma focada em cursos interativos de ciência de dados e análise de dados, abrangendo desde conceitos básicos até tópicos avançados.

Pratique com projetos reais:

Encontre conjuntos de dados interessantes: Procure por conjuntos de dados disponíveis gratuitamente em repositórios online, como o Kaggle, o UCI Machine Learning Repository, Portal da transparência e Dados.gov.

Defina perguntas: Estabeleça perguntas específicas que deseja responder com base nos dados disponíveis.

Análise e visualização: Utilize as ferramentas e técnicas aprendidas para explorar, analisar e visualizar os dados em busca de insights e respostas às suas perguntas.

Mantenha-se atualizado:

Blogs: Siga blogs especializados em análise de dados, ciência de dados e visualização de dados para se manter atualizado sobre as últimas tendências e práticas.

Comunidades online: Participe de fóruns, grupos de discussão e comunidades relacionadas a dados, onde você pode compartilhar conhecimento e aprender com outros profissionais.

Conferências: Acompanhe conferências e eventos relacionados a dados, como a Data Science Conference e a Tableau Conference, para ficar por dentro das novidades e conhecer especialistas da área.

E depois?

Lembre-se de que a prática constante e a aplicação dos conceitos e técnicas aprendidos são fundamentais para aprimorar suas habilidades. Por isso, tente incorporar o máximo possível dessas dicas ao seu dia-a-dia.

Espero que tenham gostado!

Abraço e até a próxima!