À primeira vista, dado e informação parecem ser a mesma coisa. Mas não é bem assim.
É verdade, os dois conceitos têm muito em comum. Afinal de contas, é por meio deles que somos capazes de construir conhecimento. Entretanto, os dados são conhecimento bruto, constituem a matéria-prima da informação. Podem ser números, símbolos, caracteres, palavras, código e gráficos.
A informação, por sua vez, é a organização destes dados, de modo a produzir conhecimento relevante. São dados colocados em um determinado contexto para que nós, humanos, façamos alguma coisa com ela, como por exemplo, tomar uma decisão ou fazer uma previsão.
Um indivíduo possui uma quantidade quase ilimitada de dados associados a si mesmo. Esses dados são de pouca utilidade para os negócios em sua forma bruta e desorganizada. Só depois que os dados são formatados ou compilados em algo significativo é que a empresa consegue, então, obter informações sobre o indivíduo.
Você já pensou na quantidade de dados que você mesmo gera? Cada vez que você faz uma compra, inscreve-se em um curso, cadastra o seu currículo em um site, abre uma conta em um banco, contrata algum serviço, os seus dados são rastreados e informações são formuladas a seu respeito.
O uso de dados nos negócios
Há um tempo atrás, pensávamos sobre o valor dos negócios em termos de ativos – propriedades, fábricas, equipamentos, estoque e até mesmo recursos humanos. A explosão da tecnologia na última década nos fez repensar o que é valioso.
Hoje, o que as empresas consideram ser seu bem mais valioso não pode ser segurado em suas mãos. É a informação gerada pela coleção de bilhões de bits de dados.
As empresas estão tratando a internet como um grande armazém de dados e usando técnicas de mineração de dados para reunir dados não apenas sobre os clientes existentes, mas também sobre os clientes em potencial (Para saber mais sobre o que é data mining, leia o nosso artigo sobre o assunto).
Ferramentas de mineração de dados permitem que as empresas aprendam mais sobre clientes, concorrentes, comparem preços e até mesmo encontrem novos clientes e metas de vendas.
Tipos de dados nos negócios
As informações fluem para dentro e para fora de uma empresa em muitas direções diferentes. O tipo de dados que uma empresa coleta é informado pelas metas e objetivos de uma empresa. Os sistemas de computação podem coletar uma grande variedade de dados sobre o mundo ao nosso redor. As empresas devem decidir que tipo de dados precisam para informar suas decisões de negócios e, em seguida, determinar onde e como esses dados podem ser coletados. Os tipos de dados que as empresas coletam podem ser divididos em 5 grandes categorias: processo de negócios, observações do mundo físico, dados biológicos, dados públicos e dados pessoais.
- Dados do processo de negócios:
Para se manterem competitivas, as empresas devem encontrar maneiras de aumentar a eficiência e, ao mesmo tempo, manter os padrões de qualidade para seus produtos, bens e serviços. Para melhorar continuamente suas operações, as empresas coletam dados sobre seus processos de negócios.
Esses dados podem variar desde a coleta de dados sobre o número de dias que seus clientes levam para pagar as faturas até a ligação que leva para montar e embalar um produto. Para coletar esse tipo de dados, muitas empresas empregam sistemas de planejamento de recursos empresariais, entre eles os sistemas ERP. Outra fonte são os sistemas de Ponto de Venda (POS).
- Observações do mundo físico:
A tecnologia possibilitou que as empresas capturassem dados em tempo real sobre o mundo físico. Esses dados são coletados pelo uso de dispositivos como identificação por radiofrequência (RFID), câmeras remotas sem fio, GPS, tecnologia de sensor e pontos de acesso sem fio. Ao inserir chips de computador em quase todos os objetos, as empresas são capazes de rastrear os movimentos daquele item e, em alguns casos, controlar o objeto.
- Dados biológicos:
Se você tem um smartphone mais recente, é possível desbloquear o telefone simplesmente olhando para a tela. Isso é possível graças ao software de reconhecimento facial. Desbloquear seu laptop com sua impressão digital é outro exemplo de dados biológicos disponíveis para empresas. Embora coisas como reconhecimento de voz e rosto, varreduras de retina e assinaturas biométricas sejam usadas atualmente principalmente para fins de segurança, pode ser possível no futuro que esse tipo de dados permita a personalização de produtos e serviços.
- Dados públicos:
As empresas têm uma fonte quase infinita de dados disponível gratuitamente de fontes públicas. Sempre que você se conecta à internet, usa mensagens instantâneas, envia e-mails, uma pegada eletrônica é deixada para trás. Por enquanto, esses dados são considerados “públicos” e as empresas coletam, compartilham e até vendem esse tipo de dados todos os dias.
No Brasil, já existe a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) para proteger os usuários do mau uso desses dados. Para saber mais sobre a lei, acesse o nosso artigo.
- Dados pessoais:
Assim como os dados considerados “públicos”, à medida que usamos a tecnologia, fornecemos uma grande quantidade de dados pessoais que as empresas podem usar para revelar muito sobre nossas preferências pessoais, hábitos, passatempos, gostos e desgostos. Por exemplo, o Facebook usa informações que as pessoas fornecem – como idade, sexo e interesses – para direcionar anúncios a um público específico. Os anunciantes informam ao Facebook quais dados demográficos desejam alcançar e, em seguida, o gigante da mídia social coloca os anúncios em contas relacionadas.
Os dados e a sua empresa
O volume de dados disponíveis para as empresas continua a aumentar exponencialmente e à medida que mais e mais dados se tornam disponíveis, a coleta, o armazenamento e a análise desses dados se tornam cada vez mais complexos.
É mais do que claro que os dados e, consequentemente, as informações, são usados por muitas empresas para obter vantagens competitivas, com o objetivo de tornar os seus produtos ou serviços superiores às outras opções que existem no mercado. A pergunta é: a sua empresa já consegue traduzir os dados que você coleta de maneira eficiente?
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