O enriquecimento de dados transforma dados básicos em ativos estratégicos valiosos, maximizando seu impacto em diversas áreas organizacionais.
O enriquecimento de dados é o processo de aumentar o valor e a utilidade de um conjunto de dados adicionando informações complementares ou mais detalhadas provenientes de diversas fontes para tornar os dados mais ricos e acionáveis, fornecendo contexto, precisão ou insights adicionais que podem ser usados para tomar melhores decisões, novos produtos e criar uma experiência diferenciada.
Por que enriquecer dados?
- Para aprimorar análises e relatórios.
- Criar uma experiência de cliente mais personalizada e impactante.
- Melhorar a eficiência operacional devido a dados mais precisos e completos.
- Aumentar a competitividade ao usar dados ricos para tomada de decisões estratégicas.
Os objetivos do Enriquecimento de Dados incluem
- Melhorar a qualidade dos dados: Corrigir dados incompletos, inconsistentes ou desatualizados.
- Dados originais: Nome, endereço de e-mail.
- Dados enriquecidos: Nome, endereço de e-mail, gênero, preferências de compra, histórico de interações, localização geográfica, faixa etária.
- Adicionar contexto aos dados: Associar dados básicos a informações adicionais que ajudam na análise.
- Dados originais: Um endereço simples.
- Dados enriquecidos: O endereço acompanhado de dados como latitude, longitude, área demográfica, ou proximidade de pontos de interesse.
- Personalização: Proporcionar experiências mais relevantes para clientes ou usuários com base em dados mais completos.
- Dados originais: Lista de leads com e-mails e números de telefone.
- Dados enriquecidos: Leads enriquecidos com informações como cargo, setor da empresa, tamanho da empresa ou comportamento em campanhas anteriores.
- Insights mais profundos: Aumentar a capacidade analítica de um conjunto de dados.
- Dados originais: Nome do produto e código.
- Dados enriquecidos: Nome, código, especificações técnicas, avaliações de clientes, estoque disponível e tendências de vendas.
Quais as fontes de dados que podemos usar para enriquecimento?
- Fontes internas: Informações já disponíveis dentro da organização (ex.: CRM, ERP).
- Fontes externas: Dados obtidos de terceiros, como APIs, parceiros, fornecedores de dados ou bancos de dados públicos.
- Dados públicos: Informações disponíveis de órgãos governamentais, redes sociais ou fontes de open data.
- Machine Learning: Modelos que geram predições ou inferem atributos com base em dados históricos.
Processos e desafios envolvidos no enriquecimento de dados
- Coleta de Dados: Identificação e obtenção das fontes de dados relevantes.
- Integração: Combinar os dados complementares com o conjunto de dados original.
- Transformação: Padronizar, limpar e estruturar os dados para garantir que sejam utilizáveis.
- Validação: Garantir a precisão e relevância dos dados enriquecidos.
Importância na Governança de Dados
O enriquecimento de dados está intimamente ligado a qualidade e governança de dados, pois exige Políticas claras para assegurar que os dados adicionados sejam confiáveis; Mapeamento de fontes para garantir rastreabilidade e conformidade com regulamentações (ex.: LGPD, GDPR) e Monitoramento contínuo para evitar desatualizações e inconsistências.
Comments are closed