Tire proveito da análise e interpretação de dados ocultos

O big data não é o único desafio que as empresas enfrentam na governança de dados atualmente. A análise e interpretação de dados ocultos, que ficam espalhados em diversas fontes na web e guardam valiosas informações de mercado, também é parte da lista de preocupações das empresas.

Esses dados são difíceis de encontrar e acessar por quem poderiam fazer uso deles. O termo “oculto” é usado porque esses dados ficam “escondidos” na web e, encontrá-los e interpretá-los de maneira precisa pode consumir tempo e exigir habilidades mais específicas.

Como são de difícil acesso, aqueles que localizam e acessam essas informações rotineiramente ganham uma séria vantagem competitiva. No entanto, muitas empresas ainda nem começaram a implementar uma estratégia de análise e interpretação de dados ocultos.

As soluções de integração de dados geralmente trabalham com dados estruturados internos e a maioria tem pouca (ou nenhuma) capacidade de captar dados da web e as ferramentas usadas pelos os profissionais de TI também têm restrições em melhorar o uso dos dados de fontes da web.

Para lidar com essa restrição, novas ferramentas que trabalham como robôs que vasculham sites específicos da web podem automatizar o processo de coleta de dados ocultos e expandir o escopo dos dados usados para análise, alertando e dando suporte às decisões.

Por que esses dados importam

Os dados ocultos são valiosos porque dão às empresas informações e insights inéditos, principalmente quando os dados são obtidos de uma fonte ou de uma combinação de fontes capazes de revelar tendências e relacionamentos que, de outra maneira, seria de difícil identificação.

Esses dados podem ser encontrados dentro do firewall corporativo, mas, geralmente, está em algum lugar da nuvem. Eles podem ser, por exemplo, dados da indústria coletados por um grupo e disponível apenas para seus membros, uma lista de produtos coletada de sites concorrentes, dados contidos em notas de rodapé de documentos financeiros não coletados pelas ferramentas de dados e tabelas.

Enquanto o maior desafio do big data é o uso de poderosas ferramentas de analytics para lidar com grandes volumes de dados estruturados e não estruturados e de profissionais de ciências de dados para conseguir obter insights, a maior dificuldade dos dados ocultos na web é identificar e localizar fontes úteis de informação e conseguir coletá-las de maneira eficiente.

Para tornar possível a análise e a interpretação de dados ocultos, são necessários softwares que possam ser usados pelos próprios usuários, pois as ferramentas devem poder ser programadas para coletar informações de páginas específicas da web.

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Com Smart Data Collective