O que são dados?

As organizações reúnem dados de várias fontes e em vários formatos, incluindo dados qualitativos não numéricos (como avaliações de clientes) e dados quantitativos numéricos (como números de vendas). Outros exemplos de dados são dados públicos como estatísticas do governo e registros do censo, e dados privados como históricos de compras de clientes ou registros de saúde de uma pessoa.

Na última década, o big data, grandes e complexos conjuntos de dados de fontes como redes sociais, comércio eletrônico e transações financeiras, impulsionou a transformação digital em todos os setores. De fato, o big data ganhou o apelido de “o novo petróleo” devido ao seu valor como um gerador do crescimento e inovação das empresas.

Nos últimos anos, a ascensão da inteligência artificial (IA) aumentou ainda mais o foco nos dados. As organizações precisam de dados para treinar modelos de aprendizado de máquina (ML) e refinar algoritmos preditivos. Quanto mais dados de alta qualidade esses sistemas de IA analisam, mais precisos e eficazes eles se tornam.

À medida que o volume, a complexidade e a importância dos dados aumentam, as organizações precisam de processos eficazes de gerenciamento de dados para manterem as informações organizadas e acessíveis para a análise de dados.

Ao mesmo tempo, preocupações cada vez maiores em torno da segurança de dados e da privacidade, tanto de usuários quanto de reguladores, colocaram cada vez mais ênfase na proteção de dados e na conformidade com leis como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) e a California Consumer Privacy Act (CCPA).

Os dados vêm em muitas formas diferentes, cada uma definida por suas características, fontes e formatos exclusivos. Conhecer essas diferenças pode permitir organizações e análises de dados mais eficazes, pois tipos diferentes de dados possibilitam casos de uso diferentes.

Além disso, um único ponto de dados ou conjunto de dados pode se enquadrar em várias categorias. Por exemplo, estruturado e quantitativo, não estruturado, qualitativo e assim por diante.

Alguns dos tipos de dados mais comuns:

• dados quantitativos

• dados qualitativos

• dados estruturados

• Dados não estruturados

• Dados semiestruturados

• Metadados

• Big data

Os dados quantitativos consistem em valores que podem ser medidos numericamente. São exemplos de dados quantitativos os pontos de dados discretos (como o número de produtos vendidos) ou pontos de dados contínuos (como valores de temperatura ou receita).

Os dados quantitativos geralmente são estruturados, o que facilita a análise por meio de ferramentas e algoritmos matemáticos.

Casos de uso comum de dados quantitativos são forecasting, análise estatística, orçamento, identificação de padrões e medição de desempenho.

Os dados qualitativos são descritivos e não numéricos, capturando características, conceitos ou experiências que os números não podem medir. Exemplos são feedback de clientes, avaliações de produtos e comentários em redes sociais.

Os dados qualitativos podem ser estruturados (como respostas codificadas a pesquisas) ou não estruturados (como respostas em texto livre ou transcrições de entrevistas).

São casos de uso comuns de dados qualitativos conhecer o comportamento do cliente, as tendências do mercado e as experiências do usuário.

Dados estruturados são organizados em um formato claro e definido, geralmente armazenados em bancos de dados relacionais ou planilhas. Pode consistir em dados quantitativos (como quantidade de vendas) e qualitativos (como rótulos categóricos como “sim ou não”).

São exemplos de dados estruturados os registros de clientes e relatórios financeiros, onde os dados se encaixam perfeitamente em linhas e colunas com campos predefinidos.

A natureza altamente organizada dos dados estruturados possibilita consultas e análises de dados rápidas, tornando-os úteis para sistemas de business intelligence e processos de geração de relatórios.

Os dados não estruturados não um formato estritamente definido. Geralmente vêm em formulários complexos, como documentos de texto, imagens e vídeos. Dados não estruturados podem conter informações qualitativas (como comentários de clientes) e elementos quantitativos (como valores numéricos incorporados no texto).

São exemplos de dados não estruturados e-mails, conteúdo de redes sociais e arquivos multimídia.

Os dados não estruturados não se encaixam facilmente nos bancos de dados relacionais tradicionais e as organizações geralmente utilizam técnicas como processamento de linguagem natural (PLN) e aprendizado de máquina para agilizar a análise de dados não estruturados.

Os dados não estruturados geralmente desempenham um papel fundamental na análise de sentimentos, no reconhecimento de padrões complexos e em outros projetos de análise avançada.

Dados semiestruturados combinam elementos de dados estruturados e dados não estruturados. Eles não seguem um formato rígido, mas podem conter tags ou marcadores que facilitam a organização e a análise. Exemplos de dados semiestruturados incluem arquivos XML e objetos JSON.

Dados semiestruturados são amplamente utilizados em cenários como web scraping e projetos de integração de dados, pois oferecem flexibilidade e mantêm alguma estrutura para pesquisa e análise.

Metadados são dados sobre dados. Em outras palavras, são informações sobre os atributos de um ponto de dados ou conjunto de dados, como nomes de arquivos, autores, datas de criação ou tipos de dados.

Os metadados aprimoram a organização, a capacidade de pesquisa e o gerenciamento de dados. São essenciais para sistemas como bancos de dados, bibliotecas digitais e plataformas de gerenciamento de conteúdo, pois ajudam os usuários a classificar e encontrar mais facilmente os dados necessários.

Big data refere-se a conjuntos de dados massivos e complexos que os sistemas tradicionais não conseguem processar. Contêm dados estruturados e não estruturados de fontes como sensores, redes sociais e transações.

A análise de big data ajuda as organizações a processar e analisar esses grandes conjuntos de dados para extrair sistematicamente insights valiosos. Muitas vezes exige ferramentas avançadas como aprendizado de máquina.

Casos comuns de uso para big data incluem análise de comportamento do cliente, detecção de fraude e manutenção preditiva.

Os dados permitem que as organizações transformem informações brutas em insights práticos para prever o comportamento do cliente, otimizar cadeias de suprimentos e impulsionar a inovação.

O termo “dados” vem do plural de “datum”, uma palavra em latim que significa “algo dado”: uma definição que permanece tão relevante até hoje. Todos os dias, milhões de pessoas enviam dados para empresas por meio de interações como impressões, cliques, transações, leituras de sensores ou até mesmo navegação online. 

Organizações de todos os setores podem então utilizar esse fluxo constante de informações para impulsionar o crescimento e a inovação. Por exemplo, varejistas de comércio eletrônico utilizam vastos conjuntos de dados e análise de dados para prever a demanda, ajudando a garantir o armazenamento dos produtos certos no momento certo.

Da mesma forma, as plataformas de streaming baseadas em dados utilizam algoritmos de aprendizado de máquina não somente para recomendar conteúdo, mas também para otimizá-lo, analisando quais cenas atraem mais os espectadores para ajudar a informar futuras decisões de produção.

Os dados também são cada vez mais essenciais na era da inteligência artificial (IA), onde conjuntos de dados grandes e de alta qualidade são necessários para treinar modelos de aprendizado de máquina (veja “O papel dos dados na inteligência artificial (IA)” para mais informações).

Além disso, a capacidade de processamento de dados em tempo real da IA é crítica em áreas como cibersegurança, em que uma rápida análise de dados identifica ameaças antes que elas se intensifiquem; negociação financeira, em que decisões em frações de segundo impactam os lucros; e edge computing, em que o tratamento de dados mais próximo da origem leva a insights e tomada de decisão mais rápida, além de melhor largura de banda.

As organizações de todos os setores utilizam dados para várias finalidades, inclusive para melhorar a tomada de decisões, otimizar as operações e impulsionar a inovação.

As formas comuns pelas quais as organizações utilizaram dados em suas operações são:

• Análise de dados preditiva

• IA generativa

• Inovações em saúde

• Pesquisa em ciências sociais

• Segurança cibernética e gerenciamento de riscos

• Eficiência operacional

• Experiência do cliente

• Iniciativas do Governo

• Business intelligence (BI)

A análise preditiva é um ramo da análise avançada que prevê tendências e resultados futuros utilizando dados históricos combinados com modelagem estatística, mineração de dados e aprendizado de máquina.

Empresas de comércio eletrônico frequentemente utilizam análise preditiva de dados para antecipar comportamentos de compra de clientes com base em transações passadas. Na manufatura e no transporte, a análise preditiva de dados possibilita a manutenção preditiva, analisando dados de máquinas em tempo real para prever quando o equipamento provavelmente falhará e recomendar a manutenção proativa.

A IA generativa, também conhecida como gen AI, é a inteligência artificial (IA) que pode criar conteúdo original como texto, imagens, vídeo, áudio ou código de software em resposta a um prompt ou uma solicitação do usuário.

A IA generativa depende de modelos sofisticados de aprendizado de máquina chamados modelos de deep learning. Esses modelos são treinados em vastos conjuntos de dados, o que possibilita que façam coisas como entender as solicitações dos usuários, gerar conteúdo de marketing personalizado e escrever código.

A análise de dados pode ajudar os prestadores de serviços de saúde a melhorar o atendimento aos pacientes, prever surtos de doenças e aprimorar os protocolos de tratamento.

Por exemplo, o monitoramento de pacientes por meio de dados de séries temporais, como o rastreamento de sinais vitais de pacientes ao longo do tempo, apresentam informações em tempo real sobre as condições dos pacientes. Isso, por sua vez, possibilita intervenções mais rápidas e tratamentos mais personalizados.

Os pesquisadores de ciências sociais analisam frequentemente dados quantitativos e qualitativos de pesquisas, relatórios de censos e redes sociais. O exame desses conjuntos de dados possibilita que estudem comportamentos, tendências e os impactos de políticas.

Por exemplo, os pesquisadores podem utilizar dados do censo para rastrear mudanças populacionais, respostas de pesquisas para medir a opinião pública e dados de mídia social para analisar tendências emergentes.

À medida que os ataques cibernéticos e as violações de dados ficam mais frequentes, as organizações estão recorrendo cada vez mais à análise de dados para identificar e responder às ameaças com mais rapidez, minimizando os danos e reduzindo o downtime.

Por exemplo, os sistemas de gerenciamento de eventos e informações de segurança (SIEM) podem ajudar a detectar e responder a anomalias em tempo real, agregando e analisando alertas de segurança de toda a rede.

Algoritmos de aprendizado de máquina, treinados em grandes conjuntos de dados, podem ajudar organizações a aumentar a eficiência operacional otimizando a logística, prevendo demanda, melhorando o agendamento e automatizando fluxos de trabalho.

Por exemplo, empresas de comércio eletrônico frequentemente coletam e analisam dados de vendas em tempo real para informar o gerenciamento de estoque, reduzindo a probabilidade de falta de estoque ou excesso de estoque.

Os dados são a base das experiências personalizadas do cliente, especialmente em marketing, onde as organizações podem utilizar a análise de dados para adaptar o conteúdo e os anúncios a diferentes usuários.

Por exemplo, os serviços de streaming dependem de algoritmos de aprendizado de máquina para analisar os hábitos de visualização e recomendar conteúdo.

Governos de todo o mundo frequentemente utilizam políticas de dados abertos para tornar conjuntos de dados valiosos acessíveis publicamente, incentivando empresas e organizações a utilizar esses recursos para pesquisa e inovação.

Por exemplo, a plataforma Data.gov do governo dos EUA fornece acesso a diversos conjuntos de dados em saúde, educação e transporte. Esse acesso ajuda a promover a transparência e permite que empresas de diversos setores desenvolvam soluções baseadas em dados com base em informações publicamente disponíveis.

Business intelligence (BI) é um conjunto de processos tecnológicos para coletar, gerenciar e analisar dados, transformando dados brutos em insights que podem orientar as decisões de negócios.

A análise de negócios complementa o BI ajudando as organizações a interpretar e visualizar dados por meio de gráficos, dashboards e relatórios, facilitando a identificação de tendências e a tomada de decisões informadas.

A coleta de dados é o processo sistemático de coleta de dados de várias fontes, ajudando a garantir sua qualidade e integridade. Normalmente realizado por cientistas de dados e analistas, é a base da análise de dados precisa e confiável.

A coleta de dados começa com a definição de objetivos claros e a identificação de fontes relevantes. Os dados são então adquiridos, limpos e integrados em um conjunto de dados unificado. Os sistemas de armazenamento de dados e as verificações de qualidade contínuas ajudam a garantir que os dados coletados sejam precisos e confiáveis.

Sem a coleta adequada de dados, as organizações correm o risco de basear suas análises em dados incompletos, imprecisos ou enganosos, levando a insights e tomada de decisões comprometidos.

Algumas fontes de dados comuns incluem:

• Interações de mídias sociais: dados em tempo real de plataformas como Twitter e Facebook podem ser usados para acompanhar o envolvimento da marca, avaliar a opinião pública e descobrir o sentimento do consumidor.

• Dados públicos: conjuntos de dados de governos e organizações disponíveis gratuitamente, como dados do censo e indicadores econômicos, podem ajudar a apresentar contexto para mudanças demográficas, segmentação de mercado e análise financeira.

• Conjuntos de dados abertos: conjuntos de dados de instituições acadêmicas e governos sobre tópicos como mudanças climáticas e dados geoespaciais são frequentemente utilizados em pesquisas e formulação de políticas.

• Dados transacionais: dados de transações comerciais, como registros de vendas, faturas e informações de pagamento, podem ajudar as empresas a acompanhar o desempenho, otimizar os preços e melhorar a experiência do cliente.

• Pesquisas e questionários: dados qualitativos ou quantitativos reunidos por meio de feedback de clientes ou pesquisas podem apresentar informações sobre preferências, opiniões e tendências.

• Análise da web: dados de interações do site, como visualizações de página e taxas de cliques, ajudam as empresas a conhecer o comportamento do usuário, otimizar o conteúdo e melhorar as experiências do usuário.

• Dispositivos de IoT: dados de dispositivos da Internet das Coisas (IoT), como medidores inteligentes e rastreadores vestíveis, podem possibilitar análises em tempo real e manutenção preditiva, além de evitar downtime do equipamento.

As organizações lidam com grandes quantidades de dados em vários formatos espalhados por nuvens públicas e nuvem privada, tornando a fragmentação e a má gestão de dados desafios consideráveis.

De acordo com o IBM Data Differentiator, cerca de 82% das empresas enfrentam dificuldades com silos de dados que atrapalham os fluxos de trabalho e 68% dos dados não são analisados, o que limita todo o seu potencial.

Gerenciamento de dados é a prática de reunir, processar e utilizar dados de forma segura e eficiente para melhorar os resultados dos negócios. Lida com desafios críticos como o gerenciamento de grandes conjuntos de dados, a quebra de silos e o tratamento de formatos de dados inconsistentes.

As soluções de gerenciamento de dados geralmente se integram à infraestrutura existente para ajudar a garantir o acesso a dados utilizáveis e de alta qualidade para cientistas de dados, analistas e stakeholders. Essas soluções geralmente incorporam data lakes, data warehouses ou data lakehouses, combinados em uma malha de dados unificada. 

• Data lakes são ambientes de armazenamento de baixo custo que abrigam dados não estruturados que podem ser processados e analisados posteriormente.

• Data warehouses armazenam dados estruturados de várias fontes, otimizados para tarefas de mineração e análise de dados.

• Data lakehouses combinam os melhores aspectos de data warehouses e data lakes, oferecendo uma solução unificada para gerenciar dados estruturados e não estruturados.

Esses sistemas ajudam a criar uma base sólida de gerenciamento de dados, alimentando dados de alta qualidade em ferramentas de business intelligence (BI), dashboards e modelos de IA, incluindo aprendizado de máquina (ML) e IA generativa.

Além disso, a IA está transformando a maneira como as organizações lidam com dados. O gerenciamento de dados de IA é a prática de utilização da inteligência artificial (IA) e do aprendizado de máquina no ciclo de vida do gerenciamento de dados. São exemplos a aplicação de IA para automatizar ou simplificar a coleta, a limpeza, a análise, a segurança e outros processos de gerenciamento de dados.

Como empresas de todos os setores dependem cada vez mais dos dados para impulsionar a tomada de decisões, melhorar as operações e aprimorar as experiências dos clientes, a demanda por profissionais de dados qualificados aumentou.

Duas das funções mais importantes na área da ciência de dados são as de cientista de dados e analista de dados.

• Cientista de dados: cientistas de dados realizam tarefas complexas e fundamentais de dados. Por exemplo, criam modelos e algoritmos para encontrar insights em grandes conjuntos de dados, geralmente utilizando ferramentas avançadas, como aprendizado de máquina e modelagem preditiva.

• Analista de dados: analistas de dados se concentram em tarefas práticas e imediatas. Eles utilizam estatísticas para analisar dados e responder a perguntas específicas de negócios. Seu principal objetivo é encontrar insights úteis que ajudem nas decisões e estratégias diárias.

Ambas as funções abrangem a coleta de dados, modelagem, análise e garantia de alta qualidade dos dados. Analistas e cientistas podem utilizar várias metodologias e ferramentas para discutir e preparar dados, incluindo Microsoft Excel, Python e linguagem de consulta estruturada (SQL).

Podem também utilizar técnicas de visualização de dados, como dashboards e gráficos, para ajudar a descobrir tendências, correlações e insights nos dados, embora de maneiras diferentes.

Por exemplo, um cientista de dados pode desenvolver um modelo preditivo utilizando aprendizado de máquina para prever o comportamento futuro do cliente. Esse modelo pode ajudar a empresa a antecipar tendências, personalizar campanhas de marketing e tomar decisões estratégicas de longo prazo embasadas. 

Como comparação, um analista de dados no mesmo projeto pode utilizar uma ferramenta de visualização para criar um painel mostrando padrões de comportamento do cliente ao longo do tempo. Essa capacidade de traçar tendências históricas de vendas juntamente com métricas de engajamento pode ajudar a equipe a otimizar as estratégias de marketing atuais ou ajustar as ofertas de produtos para aumentar os lucros.

Proteção de dados é a prática de proteger informações confidenciais contra perda, roubo e corrompimento de dados. A proteção de dados é cada vez mais importante à medida que as organizações lidam com volumes maiores de dados confidenciais em ambientes complexos e distribuídos.

O risco crescente de ameaças cibernéticas e as regulamentações de privacidade de dados mais rígidas também tornaram a proteção de dados uma prioridade para empresas e consumidores. De acordo com um estudo recente, cerca de 81% dos americanos estão preocupados com a forma como as empresas utilizam os dados coletados sobre eles.¹

Também há um forte argumento comercial para priorizar a proteção de dados. A violação de dados média custa a uma organização USD 4,88 milhões de dólares entre perda de negócios, downtime do sistema, danos à reputação e esforços de resposta, de acordo com o Relatório do custo das violações de dados da IBM. 

A proteção de dados tem dois subcampos críticos: segurança de dados e privacidade de dados. Ambos desempenham funções distintas, porém complementares, na proteção e no gerenciamento de dados.

A segurança de dados envolve a proteção de informações digitais contra acesso não autorizado, corrupção ou roubo. Engloba diversos aspectos da segurança da informação, abrangendo physical security, políticas organizacionais e controles de acesso.

A privacidade de dados concentra-se em políticas que apoiam o princípio geral de que uma pessoa deve ter controle sobre seus dados pessoais, inclusive a capacidade de decidir como as organizações coletam, armazenam e utilizam seus dados.

Os dados enfrentam muitas vulnerabilidades e possíveis ameaças cibernéticas, principalmente à medida que os recursos de IA avançam.

Algumas das ameaças mais comuns são:

• Ameaças internas: funcionários ou contratados com acesso autorizado podem representar riscos consideráveis. De acordo com o relatório do custo das violações de dados, as violações de dados iniciadas por agentes internos maliciosos custam, em média, USD 4,99 milhões.

• Engenharia social: agentes de ameaças frequentemente utilizam ataques de engenharia social, como phishing, para explorar fraquezas humanas e induzir pessoas a revelarem informações sensíveis. As ferramentas de IA generativa agora podem criar e-mails de phishing altamente convincentes, aumentando a taxa de sucesso desses ataques.

• Ransomware: os cibercriminosos utilizam ransomware para criptografar os dados de uma organização e exigem um resgate em troca da chave de descriptografia. Sistemas de saúde, instituições financeiras e agências de dados do governo são particularmente vulneráveis a esses ataques.

• Segurança na nuvem: com a adoção generalizada de serviços de nuvem, configurações incorretas, APIs inseguras e controle de acesso deficiente podem levar ao vazamento público de dados. De acordo com o Relatório do custo das violação de dados, as violações de dados envolvendo nuvens públicas são as mais caras, custando em média USD 5,17 milhões.

As organizações utilizam várias tecnologias de proteção de dados para se defenderem contra agentes de ameaças e ajudar a garantir a integridade, a confidencialidade e a disponibilidade dos dados.

Algumas das soluções mais populares são:

• Criptografia utiliza criptografia simétrica ou assimétrica para proteger os dados durante o armazenamento e a transmissão, impedindo que invasores os leiam ou os utilizem indevidamente. A criptografia de ponta a ponta (E2EE) criptografa especificamente os dados antes de transferi-los para outro endpoint, mantendo-os seguros durante todo o percurso.

• Backups de dados criam e armazenam regularmente cópias de dados críticos, permitindo uma restauração rápida em caso de perda ou corrupção e minimizando o tempo de inatividade.

• Os firewalls monitoram e controlam o tráfego de rede, atuando como a primeira linha de defesa para bloquear o acesso não autorizado.

• Autenticação e autorização verificam as identidades dos usuários e controlam o acesso a informações confidenciais. A autenticação multifator (MFA) adiciona uma camada extra de segurança, exigindo que os usuários forneçam várias formas de verificação.

• Gerenciamento de acesso e identidade (IAM) gerencia como os usuários acessam recursos digitais e o que eles podem fazer com esses recursos para reduzir ameaças internas e evitar acessos não autorizados.

• Ferramentas antivírus e anti-malware detectam, impedem e removem software maliciosos, como vírus, spyware e ransomware, que podem comprometer dados.

• Ferramentas de data loss prevention (DLP) monitoram a atividade do usuário e sinalizam comportamento suspeito para impedir acesso não autorizado, transmissão ou vazamento de informações confidenciais.

72% dos CEOs concordam que ter uma vantagem competitiva depende de quem tem a IA generativa mais avançada. No entanto, ter IA de edge é apenas parte da equação. Sem dados devidamente gerenciados e acessíveis, mesmo as ferramentas de IA mais poderosas não podem alcançar todo o seu potencial.

Os dados são a base para o avanço e o sucesso da inteligência artificial. Os sistemas de IA, especialmente os modelos de aprendizado de máquina, dependem de dados para aprender, adaptar e agregar valor em todos os setores.

Os modelos de aprendizado de máquina são treinados em vastos conjuntos de dados e utilizam esses dados para identificar padrões e tomar decisões.

A diversidade e a qualidade de dados de treinamento de um modelo de IA afetam diretamente seu desempenho. Se os dados forem tendenciosos ou incompletos, as produções de IA podem se tornar imprecisas e não confiáveis.

Por exemplo, na área da saúde, modelos de IA treinados em conjuntos de dados tendenciosos podem sub-representar certos grupos raciais, levando a resultados diagnósticos ruins. Da mesma forma, na contratação, a baixa qualidade de dados pode resultar em previsões erradas, possivelmente reforçando os estereótipos raciais ou de gênero e criando modelos de IA que favorecem determinados grupos demográficos em detrimento de outros.

Em suma, a IA é tão boa quanto os dados que ela processa.

Garantir inputs de alta qualidade por meio de validação e limpeza abrangentes de dados é essencial para construir sistemas de IA éticos e confiáveis que evitem a perpetuação de vieses.

Embora a IA generativa possa criar conteúdo valioso, também apresenta novos desafios. Os modelos de IA podem gerar dados falsos ou enganosos, que os invasores podem explorar para enganar sistemas ou pessoas.

A autenticidade e a segurança dos dados são cada vez mais motivo de preocupação. Um relatório recente revelou que 75% dos profissionais seniores de cibersegurança estão vendo mais ataques cibernéticos, sendo que 85% atribuem o aumento a agentes mal-intencionados que utilizam IA generativa.²

Para combater essas ameaças, muitas organizações estão recorrendo à segurança da informação, utilizando a própria IA para automatizar a detecção, a prevenção e a resposta, além de aprimorar a proteção de dados.