Em todo negócio há geração de dados – números, registros, palavras, posição em um mapa, trajetos, imagens etc. – que são capturados por meio de algumas ferramentas ou sistemas, e armazenados em locais específicos. O fluxo de dados em uma empresa envolve o mapeamento, análise e compreensão de como os dados se movem e são processados, desde a sua coleta e armazenamento até sua análise e utilização para decisões estratégicas.
Sumário
Como uma empresa gera dados?
Uma empresa gera dados de várias formas, dependendo das atividades e operações do negócio. Isso inclui:
- Transações de Vendas: cada venda que a empresa realiza gera dados sobre o que foi vendido, a quem, quando e por quanto.
- Interações com Clientes: qualquer interação com clientes, como e-mails, chamadas ou mensagens em redes sociais, gera informações sobre as preferências e comportamentos dos clientes.
- Operações Internas: dados são gerados internamente por meio das atividades de produção, logística e recursos humanos.
- Tecnologia: dispositivos conectados à Internet das Coisas (IoT) e sensores coletam dados em tempo real sobre equipamentos e ambientes de trabalho.
- Marketing: campanhas de marketing online e offline produzem dados sobre como os clientes respondem a anúncios e promoções.
Onde os dados são armazenados?
Chamamos de fontes de dados os locais onde os dados ficam armazenados. Pode ser um banco de dados, um arquivo de texto ou uma planilha Excel.
Alguns exemplos de fontes de dados:
- PDV, ou “Ponto de Venda”, refere-se ao local onde uma transação comercial é concluída e onde é feito o pagamento pelo bem ou serviço. O termo é frequentemente usado no varejo e em outros setores comerciais para descrever o local físico, como uma caixa registradora ou checkout, onde o cliente efetua o pagamento. As informações transacionadas ficam salvas no banco de dados da ferramenta para a persistência desses dados.
- ERP (Enterprise Resource Planning) é um sistema de informação que interliga todos os dados e processos de uma empresa em um único lugar, para viabilizar a gestão empresarial. Totvs, SAP, Linx, Oracle, Nomus, Omie, NBS são alguns exemplos de ERP.
- CRM (Customer Relationship Management), ou Gestão de Relacionamento com o Cliente, é um sistema projetado para gerenciar as relações e interações de uma empresa com seus clientes e potenciais clientes. Exemplos: Salesforce, Pipedrive, HubSpot.
Em um CRM ou ERP a empresa faz as especificações para controlar o seu negócio e, como no PDV, os dados ficam salvos num banco transacional.
- Além disso, existem dados que são gerados manualmente e podem ser armazenados em formatos como planilhas eletrônicas (Excel), arquivos CSV, ou arquivos XML.
- Também é possível integrar sistemas externos usando APIs, uma metodologia comum para acessar ferramentas de mercado. Essa abordagem representa outra maneira eficaz de obter dados.
Como os dados transitam para análises mais profundas?
Os sistemas como PDV, ERP e CRM, apesar de fundamentais, não funcionam como bancos de dados por si só. Eles utilizam bancos de dados transacionais para armazenar e gerenciar informações. Embora esses bancos sejam eficientes para operações diárias, eles não são os mais adequados para análises complexas devido à sua natureza voltada para transações rápidas e frequentes. Para realizar análises mais profundas, os dados desses sistemas precisam ser transferidos para plataformas especializadas, como Data Warehouses.
Um Data Warehouse é um sistema estruturado utilizado para armazenar dados coletados de diversas fontes dentro da empresa, facilitando análises e relatórios detalhados. Ele é especialmente projetado para suportar consultas complexas e carregar grandes volumes de dados sem impactar os sistemas operacionais, tornando-o ideal para análises que exigem integridade e consistência de dados.
Essas plataformas de armazenamento e processamento são essenciais para a transformação de grandes volumes de dados em insights valiosos, permitindo que as empresas realizem análises detalhadas e tomem decisões informadas baseadas em dados confiáveis e acessíveis.
Movimentação de dados de um banco transacional para um DW
A movimentação de dados de um banco de dados transacional para um Data Warehouse (DW) é um processo complexo e estruturado, geralmente realizado por meio de um pipeline de dados, que utiliza o método ETL (Extract, Transform, Load). Vamos entender um pouco mais sobre esses conceitos:
Pipeline de dados é uma série de passos sequenciais projetados para mover e transformar dados de uma origem para um destino final. Esse processo é essencial para garantir que os dados não apenas cheguem ao seu destino, mas que também sejam acessíveis e prontos para uso, suportando assim as necessidades de análise de informações.
ETL, que significa Extract, Transform, Load, é um modelo clássico dentro dos pipelines de dados, essencial em situações onde os dados coletados precisam passar por limpeza e transformação antes de serem armazenados. Este método envolve três etapas fundamentais:
- Extração: onde os dados são coletados de suas fontes originais.
- Transformação: momento em que os dados são limpos e formatados.
- Carregamento: fase em que os dados transformados são enviados para o data warehouse.
Através do ETL, o processo de movimentação de dados não apenas prepara esses dados para análise, mas também assegura que as informações sejam precisas e atuais.
Como um BI (Business Intelligence) se encaixa no fluxo de dados de uma empresa?
Até aqui, abordamos como as empresas coletam, processam, transferem e armazenam os dados gerados em suas operações diárias. Após essa etapa de preparação e organização, os dados estão prontos para serem analisados e visualizados, etapas cruciais tanto para a operação cotidiana quanto para a formulação de estratégias da empresa.
Nesse estágio, ferramentas de Business Intelligence (BI) desempenham um papel fundamental ao converter esses dados em informações compreensíveis e aplicáveis. Isso é realizado através de relatórios detalhados, dashboards interativos e análises que fornecem insights sobre padrões, tendências e o desempenho do negócio. Essas informações permitem que os gestores e decisores formulem estratégias baseadas em evidências concretas, facilitando decisões precisas e fundamentadas.
No mundo atual, repleto de informações, as empresas que sabem interpretar dados de maneira estratégica se destacam. As ferramentas de Business Intelligence (BI) são essenciais, pois convertem dados brutos em insights úteis. Com o BI, as empresas não só entendem eventos passados, mas também preveem tendências e ajustam suas estratégias, ganhando uma vantagem competitiva significativa em seus mercados.
Conclusão
Compreender e planejar o fluxo de dados é fundamental para uma empresa utilizar suas informações de forma eficaz e produtiva. Uma estrutura de dados bem definida permite uma tomada de decisão ágil e fundamentada, além de ajudar a otimizar processos ao eliminar ineficiências e redundâncias. Esse cuidado com o fluxo de dados melhora a eficiência operacional e torna a empresa mais adaptável e menos propensa a erros.
Além disso, gerenciar de forma estratégica o fluxo de dados é indispensável para manter a conformidade com as legislações de proteção de dados e assegurar a segurança das informações. Esse controle eficaz dos dados não apenas fortalece a segurança e conformidade, mas também eleva a capacidade de resposta da empresa às mudanças rápidas de dados, permitindo a implementação de ajustes operacionais que são cruciais para manter a relevância e eficiência no ambiente de negócios em constante evolução.
