Sim, os dados são o novo petróleo na economia digital
Existem duas formas de controlar os mercados de dados. Primeiro, você pode tentar restringir o uso de dados. Esta abordagem era utilizada na Europa antes do RGPD. Em segundo lugar, você poderia tente para partilhar dados livremente. Esta abordagem era utilizada antes do RGPD. No entanto, ambas as abordagens têm problemas. Restringir a utilização de dados significa que as pessoas não vão inovar porque não vão ter nenhuma novidade ideias . Partilhar dados livremente significa que as pessoas podem perder alguma privacidade. Por conseguinte, devemos combinar as duas abordagens. Devemos permitir que as pessoas partilhem dados livremente, mas limitar como Muitos dados podem ser compartilhados.
O que são dados?
Em poucas palavras, dados são informações. É tudo o que pode ser representado usando números e letras. Por exemplo, se eu quiser saber o que meu amigo gosta, eu pergunto diretamente a ele. Se ele ou ela não responder, então eu pergunto aos seus amigos. Se ninguém sabe, então olho para a sua página de Facebook. Neste caso, estou a recolher dados sobre o meu amigo. Quanto mais dados recolhermos, melhor será a nossa compreensão.
Por que precisamos de dados?
Precisamos de dados por muitas razões. Primeiro, os dados nos ajudam a entender as coisas. Por exemplo, podemos ver que há muitas pessoas que gostam do mesmo filmes como eu. Também podemos ver quais filmes são populares. Este conhecimento ajuda-nos a decidir se queremos assista os filmes .
Também precisamos de dados que nos ajudem a tomar decisões. Por exemplo, podemos não saber se vale a pena gastar dinheiro em um filme bilhete. Mas se sabemos que a maioria das pessoas gosta assistindo Então, podemos tomar uma decisão informada.
Por último, precisamos de dados para melhorar os produtos e serviços . Por exemplo, quando estamos a planear uma viagem, podemos verificar a previsão do tempo para descobrir onde está melhor Locais Para visitar são. Quando reservamos um quarto de hotel, podemos escolher um quarto com bom Wi-Fi para que não percamos e-mails importantes enquanto viagens .
Quantos dados devemos recolher?
A quantidade de dados recolhidos depende do tipo de produto ou serviço sendo oferecido. Por exemplo, se oferecermos um aplicativo móvel, provavelmente coletaremos muitos dados do usuário. Por outro lado, se vendermos livros online, provavelmente recolheremos apenas dados limitados.
A quantidade de dados recolhidos depende também da tamanho do mercado. Por exemplo, se o mercado é pequeno, então provavelmente precisaremos de menos dados do que se o mercado for grande.
Os dados são realmente o novo petróleo no século 21?
Os dados são o novo petróleo. É valioso, mas não pode ser usado a menos que seja refinado. Tem de ser convertido em energia, plástico, produtos químicos ou outros produtos úteis. Então, os dados precisam ser processados antes de poderem ser usados? Há quem diga que sim, há quem diga que não. Mas a maioria concorda que os dados precisam ser processados antes de serem úteis. É por isso que usamos computadores e bancos de dados. Eles são ótimos no processamento de dados.
Então, se os dados precisam ser processados, então não deveríamos simplesmente permitir que qualquer pessoa processasse dados? Não. O processamento de dados é caro. E o processamento de dados requer habilidades especiais. As pessoas que não são qualificadas o suficiente não conseguem lidar com todas as tarefas envolvidas no processamento de dados.
Portanto, só devemos permitir que pessoas qualificadas o suficiente processem dados. Como determinamos quem é suficientemente qualificado? Bem, devemos basear a nossa decisão na sua educação. Por exemplo, se alguém tem um doutoramento em computador ciência, então devemos confiar neles para processar dados.
De que tipos de dados precisamos?
Existem três tipos de dados: estruturados, não estruturados e semiestruturados. Os dados estruturados incluem dados que podem ser facilmente armazenados numa base de dados. Os exemplos incluem registros de clientes, demonstrações financeiras e registros de funcionários. Os dados não estruturados incluem tudo o resto. Por exemplo Texto documentos, imagens, vídeos, arquivos de áudio e páginas da web. Os dados semiestruturados incluem dados estruturados e não estruturados. Por exemplo, mensagens de e-mail, tweets e blogue postagens.
Por que estamos falando de dados?
Porque os dados estão em todo o lado! Está dentro de cada site, de cada Smartphone , todas as televisões e todos os carros. Na verdade, existem mais dados agora do que nunca. A economia mundial gera cerca de 4,5 zettabytes (4,5 x 1021 bytes) de dados a cada ano. Isso é quatro vezes mais dados do que havia em 2010.
Como os dados estão em todos os lugares, está se tornando cada vez mais difícil para as empresas gerenciá-los. Se você quer ganhar dinheiro, então você tem que saber como lidar com dados. Você precisa entender o que significa dados, como armazená-los, como acessá-los, como analisá-los e como convertê-los em algo útil.
Se quiser manter o seu negócios competitivo, então você precisa aprender a lidar com dados de forma eficaz. Caso contrário, você pode perder clientes para os concorrentes que o fazem.
Mas o que significa "dados"?
Quando falamos de dados, queremos dizer informação. Informação é tudo o que pode ser gravado. Por exemplo, números, letras, palavras, imagens, sons e vídeo . Quando registamos informações, ligar que registam os dados.
Os dados precisam ser refinados
Os dados devem ser limpos antes de serem processados. Isso inclui a exclusão de valores inválidos ou incorretos. Os valores em falta também devem ser preenchidos. Os dados devem ser representativos da população que representam. A coleta de dados é a primeira etapa de qualquer projeto de análise preditiva. A coleta de dados é importante porque, sem eles, não haverá informações suficientes para fazer previsões. Para obter resultados precisos, você precisa reunir o máximo de informações possível sobre seu público-alvo. Ao coletar dados, pense em que tipo de informação você precisa para prever resultados e como você usará essas informações. Por exemplo, se você estiver criando um mecanismo de recomendação, convém saber se alguém comprou um produto antes ou depois de visualizar outro produto. Esse tipo de dados pode ajudá-lo a determinar se uma pessoa provavelmente comprará um determinado item ou não. Você pode obter informações precisas sobre quantas pessoas estão comprando quais produtos usando os resultados da pesquisa. Você também pode usá-los para ajudar a direcionar futuras campanhas de marketing. Você pode até combinar as informações de pesquisas com o histórico de compras dos clientes para criar um banco de dados fácil de usar que está pronto para análise. A recolha de dados é uma parte importante da construção de um sistema de recomendação. É necessário que haja algum tipo de verificação de confiabilidade antes que qualquer dado seja usado. Além disso, deve haver uma quantidade razoável de precisão. Finalmente, queremos saber o que as pessoas pensam sobre o nosso produto ou serviço. Isso significa que precisamos criar uma pesquisa fazendo perguntas a eles. As pesquisas são uma ótima maneira de coletar informações sobre as opiniões dos usuários sobre um produto ou serviço. Eles também são uma boa maneira de descobrir quais recursos são mais valiosos para os usuários. A recolha de dados é um dos passos mais importantes na criação de um sistema de recomendação. Isso nos ajuda a descobrir o que as pessoas gostam e não gostam em nosso produto ou serviço para que possamos melhorá-lo. A recolha de dados é a chave para fazer recomendações. Sem dados, não conseguiríamos fazer nenhuma recomendação. Estaríamos apenas adivinhando. Mas a recolha de dados nem sempre é fácil. Por vezes, temos de pedir diretamente a opinião das pessoas. Outras vezes, talvez precisemos olhar através dos registros para ver o que eles dizem. Seja como for, a recolha de dados é essencial. A recolha de dados é a pedra angular de qualquer sistema de recomendação. Se não tivermos dados confiáveis, não poderemos construir um modelo que recomende itens com precisão. Por isso, temos de começar por obter os dados certos. Depois, precisamos de limpo e organizá-lo corretamente. Uma vez feito isso, podemos começar a analisá-lo.
O petróleo é consumido, mas os dados são criados
O petróleo é queimado quando é usado como combustível. Os dados são criados e não precisam ser destruídos. As ações humanas diárias criam dados todos os dias. Os dados são um ativo que não precisa desaparecer e permanece útil por muito tempo Hora , mesmo que seja recolhido por empresas de tecnologia. As empresas podem utilizar os dados para melhorar os seus produtos e serviços. Eles podem usá-lo para entender melhor os clientes e fornecer experiências mais personalizadas. E eles podem usá-lo para conduzir decisões de negócios. Os dados são um recurso que pode ser reutilizado repetidamente. É verdade que se consome petróleo, mas a criação de dados está em curso. Toda vez que interagimos com algo novo, criamos dados. Isso significa que os dados não vão a lugar nenhum. Vai continuar a crescer e a evoluir. Enquanto continuarmos interagindo com as coisas, continuaremos gerando dados. Os dados podem ser armazenados em bancos de dados, planilhas, documentos e outros locais. Pode ser partilhado online ou mantido privado. Pode ser analisado e utilizado de diferentes formas. Os dados podem ser usados para fazer qualquer coisa, desde prever o tempo até ajudar as empresas a funcionar de forma mais eficiente.
Informações acionáveis para apoiar o crescimento
A economia mundial tem vindo a mudar rapidamente desde a Revolução Industrial. A tecnologia permitiu-nos desenvolvermo-nos mais rapidamente do que nunca. As empresas tornaram-se mais eficientes e eficazes. Mais bens e serviços estão disponíveis para todos. E mais pessoas estão a trabalhar em conjunto para criar riqueza. Todas estas mudanças significam que a economia mundial está a crescer. Mas o ritmo da mudança também está a aumentar. Para estadia competitivas, as empresas têm de se adaptar rapidamente. Devem adquirir novas competências e adotar novas tecnologias. Têm de inovar. Para permanecerem bem-sucedidas, as empresas precisam de insights acionáveis. Esses insights permitem que eles aproveitem as oportunidades, evitando riscos. Ajudam-nos a fazer inteligente decisões. Dão-lhes a capacidade de agir eficazmente. Com insights acionáveis, as empresas podem:Tomar decisões informadas. Ao saber o que está acontecendo no mercado, as empresas podem fazer escolhas mais inteligentes. Podem escolher entre vender aos consumidores ou vender aos retalhistas. Podem decidir se investem dinheiro em investigação e desenvolvimento ou se se concentram na produção de produtos de alta qualidade. Eles podem ter certeza de que estão oferecendo o melhor valor para seus clientes. Faça movimentos estratégicos. As empresas podem usar informações acionáveis para tomar melhores decisões sobre onde gastar seus recursos. Eles podem alocar capital para áreas que oferecem o maior retorno. Podem fazer investimentos em novos projetos e iniciativas. Ou podem cortar custos reduzindo as despesas gerais. Aproveite as tendências. Quando as empresas sabem como o mercado está evoluindo, elas podem tomar melhores decisões sobre quais mercados entrar e quais evitar. Eles podem antecipar as necessidades do cliente e responder de acordo. Eles podem identificar tendências emergentes e capitalizá-las. Mantenha-se à frente da concorrência. Quando as empresas usam insights acionáveis, elas podem ficar um passo à frente dos concorrentes. Eles podem ver quais estratégias funcionam e quais não funcionam. Eles podem detetar fraquezas em suas próprias linhas de produtos e encontrar maneiras de fortalecê-las. Podem identificar novas oportunidades e aproveitá-las antes que os outros o façam.
Os dados por si só não são o novo petróleo
Vimos isso filme antes. Nos primórdios da computação, havia muito hype em torno dos computadores. As pessoas estavam entusiasmadas com a rapidez com que podiam calcular. Os computadores pareciam mágicos. Eles podiam realizar tarefas que os humanos não conseguiam. A ideia de armazenar informações digitalmente parecia mágica. Pensávamos que os computadores iriam substituir o papel e o lápis. Pensávamos que os dados seriam o nosso ativo mais valioso. Pensávamos que os dados eram o novo petróleo. Mas então a realidade se instalou. Os computadores provaram ser tão lentos quanto esperávamos. O papel e o lápis não desapareceram. Em vez disso, aprendemos a escrever programas que poderiam manipular dados. Descobrimos que, afinal, os dados não eram o novo petróleo. Acontece que os dados não são a chave para o sucesso. Os dados só são úteis quando combinados com outros tipos de conhecimento. É por isso que os dados por si só não fornecem insights acionáveis. Insights acionáveis vêm da combinação de dados com outras formas de conhecimento. Isso inclui: Conhecimento de negócios. As empresas compreendem a sua indústria e o seu ambiente empresarial. Eles sabem o que torna a sua empresa única. Sabem quem são os seus clientes e o que os motiva e sabem o que os seus concorrentes estão a fazer. É o refinamento desses dados que os torna úteis para o negócio.
Dados + Conhecimento = Soluções
Quando dados e conhecimento se combinam, você obtém soluções. Você obtém respostas para suas perguntas. Você obtém informações sobre seus problemas. Você obtém respostas para perguntas como: O que devo vender? Que produtos vão querer os meus clientes? Quanto lucro devo esperar? Onde devo colocar os meus recursos limitados? Como posso melhorar a minha linha de produtos? Em que mercados posso expandir? Que clientes devo segmentar? Que produtos devo produzir? A que fornecedores devo comprar? Que canais de marketing devo utilizar?
A resposta a cada pergunta depende da situação específica. Cada decisão requer uma análise de diferentes fatores. Alguns fatores incluem:Seu volume de vendas atual. O seu nível de rentabilidade atual. Seus níveis atuais de estoque. A sua quota de mercado atual. A sua base de clientes atual. Os seus planos futuros. As ações do seu concorrente. Os dados dizem-lhe para onde vai e o que deve fazer para atingir os seus níveis alvo.
