Muito se fala sobre como é valiosa a tarefa de coletar dados. Essa atividade, que hoje é executada de maneira automatizada por web crawlers e web scrapers, é o ponto inicial para realizar análises de dados objetivas, elaborar estratégias de Business Intelligence e, de maneira geral, definir os próximos passos de empresas e organizações.
Acontece que, para que o trabalho de coleta seja bem-sucedido, é preciso pensar, também, na qualidade dos dados que estão sendo coletados e que serão, posteriormente, analisados. Em outras palavras: o sucesso das estratégias que você pretende colocar em prática, a partir da coleta de dados, está diretamente relacionado à qualidade dos dados que você tem em mãos.
De acordo com a pesquisa Report on 2021 Data Health Survey, 78% dos executivos que lidam regularmente com dados enfrentam dificuldades em utilizá-los de forma prática, enquanto que mais de um terço deles, mesmo com a incorporação de dados no dia a dia, ainda tomam decisões baseando-se apenas em feeling.
Dados são considerados de alta qualidade quando se encaixam no que uma organização precisa em termos operacionais, tomadas de decisões e planejamento. Sem esse conceito em mente, o que acontece é exatamente o que a pesquisa aponta: dados coletados e acumulados, mas sem aplicação prática no dia a dia das organizações.
O resultado disso, então, são empresas que enfrentam dificuldades para alocar recursos de maneira inteligente, muitas vezes desperdiçando tempo e dinheiro em ações que poderiam ter sido evitadas caso dados de qualidade tivessem sido utilizados desde o começo do processo.
Machine Learning, ou Aprendizado de Máquina em português, é o ramo da computação que estuda as possibilidades dos robôs realizarem tarefas que seriam feitas por seres humanos. Acontece que, para que esse aprendizado aconteça de maneira satisfatória, é preciso que as máquinas tenham dados de qualidade à disposição.
O mesmo também é válido quando falamos em Inteligência Artificial: segundo projeção da consultoria empresarial Gartner, 85% dos projetos de IA desenvolvidos em 2022 devem obter resultados insatisfatórios, e uma das principais causas para isso está na má qualidade dos dados utilizados.
O mercado reconhece que possuir dados de qualidade é vital para o desenvolvimento saudável de negócios dos mais diversos tipos. Por isso, foram criados mecanismos que ajudam a garantir a qualidade dos dados. Confira alguns dos principais, listados abaixo:
Já está mais do que claro que procurar realizar uma curadoria de dados por conta própria, num processo de tentativa e erro, é algo bastante prejudicial e que pode resultar em diminuição de lucros, perda de market share e abalar a confiança dos clientes no seu negócio, entre outros prejuízos.
A melhor solução, então, é contar com um time de experts capazes de assegurar a qualidade da coleta e dos dados. Dessa forma, você pode focar em trazer inovações que façam a sua organização alcançar novos ares.
Ao contar com um time externo para cuidar da coleta de dados de qualidade, sua organização economiza tempo e recursos, além de estar melhor preparada para lidar com ferramentas de Inteligência Artificial e Machine Learning. Entre em contato hoje mesmo com nossos especialistas e dê o próximo passo na transformação digital da sua organização.
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