O que é descoberta de dados?

Durante a descoberta de dados, os profissionais de dados identificam e extraem dados brutos de todos os bancos de dados, aplicações, arquivos internos e outros repositórios de uma organização. Elas examinam as características, o formato, a linhagem, a qualidade e os usos potenciais dos dados (um processo chamado de criação de perfis de dados), estabelecendo as bases para uma ingestão de dados bem-sucedida. Os insights descobertos durante o processo de descoberta de dados são usados para informar e otimizar decisões de negócios em áreas como estratégias de marketing, experiências do cliente e operações da cadeia de suprimentos.

A análise exploratória de dados (EDA) é uma abordagem amplamente usada para a descoberta de dados. Na EDA, métodos e algoritmos estatísticos são implementados para investigar conjuntos de dados e resumir suas principais características. Essas descobertas ajudam os cientistas de dados a determinar a melhor forma de manipular as fontes de dados para obter insights valiosos.

Além de ajudar as organizações a identificar e aproveitar todas as suas fontes de dados, a descoberta de dados também aprimora a segurança de dados, melhora a precisão de dados e auxilia na conformidade com determinadas regulamentações de privacidade de dados. Quando ampliada por técnicas de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML), pode dar às organizações ainda maior visibilidade e controle sobre seus ativos de dados.

À primeira vista, a descoberta de dados e a análise de dados podem parecer sinônimos. No entanto, são processos distintos de gerenciamento de dados que funcionam melhor quando usados juntos.

A descoberta de dados frequentemente ocorre primeiro. É uma fase exploratória que ajuda as organizações a localizar e entender todos os dados disponíveis, inclusive as informações isoladas ou ocultas. Nessa etapa, os analistas podem não saber exatamente quais dados estão procurando.

Quando encontrarem os dados, poderão iniciar a análise de dados. Esse processo envolve o uso de técnicas e consultas específicas para interpretar os dados e descobrir insights significativos.

Considere esta analogia: a descoberta de dados é semelhante à pesquisa de ingredientes em sua cozinha, incluindo aqueles escondidos no fundo do armário. A análise de dados envolve o uso dos ingredientes que você encontrou para criar uma refeição nutritiva e de alta qualidade. Quanto mais completa for sua descoberta, melhor será o resultado.

Os dados são críticos para as empresas modernas. Todos os dias, elas coletam grandes quantidades de informações de um ecossistema em expansão de fontes que abrangem departamentos, unidades de negócios e regiões geográficas. Esses dados são manipulados por vários usuários e armazenados em repositórios de dados e dispositivos de funcionários díspares.

Mas, quando os dados estão em toda parte, fica mais difícil encontrá-los, acessá-los e usá-los. Na verdade, estima-se que 68% dos dados empresariais permaneçam sem uso. A falha em analisar todos os tipos de dados leva a insights perdidos e oportunidades inexploradas. Por exemplo, e se a chave para melhorar a retenção de clientes estiver oculta em notas de reuniões e encadeamentos de e-mails, mas a equipe de vendas confiar apenas nos dados de seu sistema de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM)?

Não saber quais dados você tem e onde eles residem também expõe a organização a riscos, como a não conformidade com a crescente lista de regulamentações de privacidade de dados que regem os dados pessoais. No entanto, a descoberta de dados é uma preocupação tanto com a privacidade de dados quanto com a segurança de dados. Se você não sabe onde estão seus dados confidenciais, também não pode protegê-los adequadamente.  

A descoberta de dados ajuda as organizações a explorar e aproveitar todos os dados disponíveis, apoiando os seguintes benefícios:

• Melhora na tomada de decisões
• Maior precisão e qualidade de dados
• Segurança de dados reforçada
• Conformidade completa

Dados não descobertos e não gerenciados (frequentemente chamados de dados ocultos) representam um risco significativo à segurança, especialmente quando contêm informações confidenciais. De acordo com o relatório do custo das violações de dados de 2024 da IBM, as violações de dados envolvendo dados ocultos representam um terço de todos os incidentes e custam em média US$ 5,27 milhões — 16% a mais do que o custo médio das violações calculado no relatório.

O essencial para proteger todos os dados organizacionais é entender como e onde eles entram na rede e como e onde são compartilhados e armazenados. Portanto, processos robustos de descoberta de dados são elementos cruciais da segurança de dados e da proteção de dados. O uso de IA e ML para treinar sistemas para identificar automaticamente arquivos que contêm dados confidenciais pode impulsionar ainda mais esses esforços.

As práticas de descoberta de dados também podem ajudar a reduzir a superfície de ataque de uma organização. Uma superfície de ataque são todas as vulnerabilidades, caminhos ou métodos de uma organização que hackers podem usar para obter acesso não autorizado a dados confidenciais ou lançar um ataque cibernético. Por meio da descoberta de dados, os dados não utilizados ou duplicados são eliminados, deixando apenas os dados confidenciais mais necessários. Assim, as organizações podem priorizar e adaptar as medidas de segurança de dados para esses ativos críticos.

A descoberta de dados é uma combinação de processos técnicos, ferramentas e estratégias que podem ser agrupados nas seguintes etapas:

• Escopo do objetivo
• Coleta e integração de dados
• Data preparation
• Visualização de dados
• Análise de dados

Essa primeira etapa normalmente envolve a definição das metas do processo de descoberta de dados. Esses objetivos devem estar alinhados com a estratégia geral de dados da organização. Aqui, os líderes da diretoria executiva e das unidades de negócios trabalham juntos para determinar quais insights desejam encontrar, o que ajuda a orientar a exploração de dados.

Em seguida, são coletados dados de várias fontes usando métodos de extração, como consulta a bancos de dados, extração de arquivos remotos ou recuperação de dados por meio de interfaces de programação de aplicativos (APIs). Os dados coletados são ingeridos, integrados e transformados em um formato unificado e consistente para residir em um catálogo de dados (um inventário detalhado dos ativos de dados dentro de uma organização).

Depois de coletados e combinados, os dados passam por vários processos de garantia de qualidade para ajudar a garantir que os dados estejam livres de erros, inconsistências e outros problemas de integridade de dados. Essa preparação pode incluir validação de dados, limpeza de dados e técnicas de padronização.

As equipes de dados podem criar representações visuais dos dados preparados (como gráficos, tabelas, dashboards e infográficos) que exibem relações de dados complexas em interfaces fáceis de usar.

As ferramentas de visualização de dados podem até ser compatíveis com a análise de dados de autoatendimento. Essas ferramentas permitem que usuários não técnicos acessem e analisem visualizações, ajudando a impulsionar a tomada de decisão baseada em dados. Análise de dados avançada também pode ser aplicada nesse estágio, que utiliza modelagem preditiva e outras técnicas sofisticadas para gerar previsões.

Durante todo o processo, uma forte gestão de dados ajuda a garantir a integridade de dados e a segurança dos dados. Ela define e implementa as políticas, as normas e os procedimentos para coleta, propriedade, armazenamento, processamento e uso de dados.

O uso de IA, ML e processamento de linguagem natural (NLP) na descoberta de dados acrescenta velocidade e inteligência ao processo. Essas tecnologias proporcionam às organizações maior visibilidade e controle sobre seus dados. Exemplos e casos de uso importantes incluem:

• Descoberta automatizada de dados: essas ferramentas realizam varreduras automáticas em dispositivos de rede e sistemas de armazenamento de dados, indexando novos dados e metadados quase em tempo real, para uma identificação de ativos mais rápida.
  
  
• Classificação automatizada de dados: essa funcionalidade automatiza a marcação de novos dados com base em regras predefinidas, como níveis de confidencialidade, controles de acesso a dados e regras de conformidade.
  
  
• Pesquisa inteligente: a pesquisa impulsionada por IA usa NLP para interpretar as consultas de pesquisa do usuário, entender a intenção e, em seguida, fornecer resultados de dados relevantes. Os assistentes de IA podem fornecer orientação intuitiva em linguagem natural.
  
  
• NLP para dados não estruturados: ferramentas de NLP, incluindo grandes modelos de linguagem (LLMs), podem extrair dados estruturados de fontes de dados não estruturados, como documentos, e-mails e transcrições de chats.

Integrando IA, ML e NLP em fluxos de trabalho de descoberta de dados acelera o tempo de obtenção de insights, aumenta a precisão e pode ajudar a fortalecer a conformidade regulatória. À medida que os volumes de dados continuam crescendo, a descoberta de dados impulsionada por IA se tornará um recurso essencial e uma vantagem competitiva.