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Transformar dados em informação é essencial: saiba como fazer isso

Transformar dados em informação é um passo essencial para tomar melhores decisões estratégicas. Não basta só coletar os dados — eles precisam passar por um processamento para ganharem sentido e se tornarem úteis. Vamos ver agora como usar dados e informações nas suas estratégias e por que isso é importante.

No processo de transformação digital que muitas empresas estão vivendo, os dados são elemento central. São eles que permitem automatizar tarefas e embasar decisões, que são atividades essenciais na era digital, cada vez mais ágil e competitiva. Porém, ter acesso à quantidade enorme de dados do big data não é suficiente para melhorar a performance da sua empresa. Eles só contribuem para as estratégias quando o business intelligence — ou seja, a inteligência do negócio — entra em ação para transformar dados em informação.

É essa informação que gera inteligência para as estratégias da empresa, em todas as suas áreas: marketing, vendas, finanças, RH e outras. Portanto, dados brutos não são estratégicos, mas as informações podem ser.

Então, como fazer isso no seu negócio? Como coletar dados e transformá-los em informações valiosas? É sobre isso que vamos falar neste artigo. Acompanhe:

  • Qual a diferença entre dado e informação?
  • Qual a importância de transformar dados em informação?
  • Como a transformação de dados em informação auxilia na tomada de decisões?
  • Como os dados podem ser obtidos?
  • O que uma empresa deve fazer para transformar dados em informações?

Qual a diferença entre dado e informação?

Dado e informação são termos que muitas vezes são usados como sinônimos. Mas, para trabalhar com eles na sua empresa, é importante entender a diferença.

Um dado é uma informação bruta, que inicialmente não tem valor de uso, mas guarda um potencial para isso. Já a informação é o resultado do processamento dos dados, que ganham sentido e valor, dentro de um contexto e de acordo com algum objetivo.

No marketing, por exemplo, você pode ter um banco de dados sobre os seus clientes. Porém, é preciso analisar esses dados, selecionar o que interessa, fazer cruzamentos e correlações entre eles e interpretar o que dizem para transformá-los em informações.

As informações, então, também precisam ser processadas e interpretadas para se transformar em conhecimento, que pode ser usado para diferentes objetivos — por exemplo, na criação de uma persona ou de estratégias personalizadas de marketing.

Para entender melhor a diferença entre dado e informação, podemos fazer uma analogia com a mineração. Um conjunto de dados seria como um minério. Nele, encontram-se minerais valiosos, mas também muitos materiais que são dispensáveis.

Então, é preciso extrair, selecionar, organizar e combinar com outros elementos para gerar minerais que têm valor econômico, como o ferro ou o níquel. Nessa analogia, esses minerais valiosos seriam as informações extraídas dos dados, com valor estratégico para as empresas.

Porém, assim como o ferro e o níquel ainda se transformam em materiais e produtos para o consumidor final, as informações ainda se transformam em estratégias de negócio — o produto final do processo.

Qual a importância de transformar dados em informação?

Quando falamos de big data, estamos falando de dados, não de informações. A quantidade de dados que existem é enorme, mas é preciso transformá-los em informação para que tenham utilidade nos negócios. 

Como você pode ver no gráfico abaixo, a quantidade de dados criados no mundo inteiro cresce exponencialmente e deve atingir 181 zettabytes (1000⁷ bytes) em 2025.

transformar dados em informação
Fonte: Statista

Porém, isso não quer dizer que tenhamos mais informações no mundo, porque elas dependem de inteligência e ferramentas para processar os dados. E não são todas as organizações que sabem trabalhar com o big data e transformar dados em inteligência de negócio.

Em uma pesquisa realizada pela ASG Technologies, 45% dos entrevistados disseram que a sua empresa não aproveita todo o potencial dos dados. Além disso, 38% disseram que metade, a maioria ou todos os dados da sua organização são obscuros (“dark data”), ou seja, não são usados para gerar insights e auxiliar na tomada de decisões. 

transformar dados em informação

Portanto, transformar dados em informação é essencial para lidar com o big data e atribuir sentido e valor a eles no contexto da sua organização. É com uma série de informações extraídas dos dados que você pode estabelecer melhores estratégias e tomar melhores decisões.

É o que chamamos de business intelligence ou BI, que é a área de negócio responsável pela coleta e processamento de dados para dar suporte à gestão. Embora poucas empresas tenham uma área específica para isso, ela se torna cada vez mais imprescindível para embasar as decisões de negócio, minimizar os riscos e evitar falhas.

Como a transformação de dados em informação auxilia na tomada de decisões?

Ao transformar dados em informações, e informações em conhecimento, é possível tomar melhores decisões de negócio. A seguir, vamos entender melhor que tipo de informação e decisão você pode aprimorar com esse processo.

Melhorar a eficiência operacional

A coleta de dados pode servir para monitorar a eficiência e produtividade da empresa, tanto de máquinas quanto de funcionários. Com esses dados, é possível identificar gargalos de produção, atrasos nas entregas, gaps de competências e outras oportunidades de melhoria da eficiência operacional.

Otimizar a gestão do estoque

A gestão do estoque é uma área sensível das empresas. É preciso manter um estoque equilibrado, que não apresente indisponibilidade ao consumidor, mas também não gere gastos excessivos de armazenamento. Por isso, gerenciar o estoque com base em dados é essencial, já que eles permitem fazer previsões de demanda e calcular o estoque mínimo necessário.

Identificar tendências do mercado

A coleta recorrente de dados permite manter um histórico do comportamento do mercado. No processamento e análise desse histórico, é possível identificar padrões que tendem a se repetir no futuro. Assim, a análise preditiva dos dados, por meio de algoritmos e estatísticas, revela previsões e tendências do mercado para que as empresas preparem suas estratégias.

Redefinir estratégias de marketing e vendas

O marketing deve estar sempre de olho nas respostas do mercado às suas estratégias. Os dados de acessos, conversões e vendas devem se tornar informação para embasar a mudança de rumos quando uma estratégia não está gerando os resultados esperados. Com o agile marketing, os ajustes nas estratégias se tornam ainda mais rápidos.

Otimizar os investimentos de marketing

O monitoramento de métricas do marketing ajuda a identificar quais investimentos estão valendo mais a pena para o negócio. Métricas como receita, taxa de conversão, custo de aquisição de clientes (CAC) e retorno sobre investimento (ROI) direcionam as decisões de alocação da verba de marketing, com foco nas estratégias que dão mais resultados.

Entender os movimentos da concorrência

Você também pode espionar a concorrência por meio dos dados. Existem ferramentas que coletam dados sobre os seus concorrentes — sem violar sua privacidade, é claro — e ajudam a entender as suas estratégias de marketing digital, SEO, social media e outras. Assim, você pode ajustar suas estratégias e se antecipar aos movimentos deles para ganhar competitividade.

Entender o comportamento do consumidor

Entender o comportamento do consumidor é essencial para definir o público-alvo do seu negócio e das suas campanhas e criar a persona para as suas estratégias de marketing. Com esses elementos bem definidos, você consegue criar conteúdos e anúncios alinhados às pessoas que você quer atingir.

Personalizar a experiência do consumidor

A coleta e o processamento de dados sobre o consumidor também permitem criar estratégias personalizadas, muitas vezes automatizadas. Dados sobre o perfil do consumidor, histórico de navegação, compras e interações se transformam em informação para personalizar email marketing, recomendações de produtos e conteúdos interativos, por exemplo, que geram mais conversões.

Como os dados podem ser obtidos?

Os dados estão por todos os lugares. No mundo hiperconectado em que vivemos, qualquer atividade de rotina pode gerar dados, como uma corrida na rua ou uma viagem de carro. Mas é preciso saber como ter acesso a esses dados, não é?

Para as empresas, existem diversas ferramentas que coletam dados e disponibilizam em forma de gráficos e relatórios. Ou seja, elas já transformam os dados em informações para você usar nas suas estratégias e decisões. Mas você também pode coletar outros tipos de dados primários e secundários. Vamos ver algumas dicas a seguir:

Ferramentas de analytics

Ferramentas de analytics coletam dados sobre as atividades dos usuários para que você entenda quem são eles e como interagem com seus canais e estratégias.

Uma ferramenta de web analytics, como o Google Analytics, coleta dados de uso de sites. Uma ferramenta de social analytics, como o Instagram Insights, coleta dados de uso de redes sociais. Você também pode coletar dados que não são dos seus canais, em ferramentas como SEMrush e SimilarWeb, para fazer análises de concorrentes.

Ferramentas de gestão

Ferramentas de gestão também são fontes de dados valiosos para avaliar suas estratégias, em diferentes áreas de negócio. Geralmente elas incluem ferramentas de análise com relatórios gerenciais, para você controlar suas atividades e manter um histórico de desempenho.

Uma ferramenta de CRM, por exemplo, gera dados sobre o perfil e comportamento dos seus clientes. Uma ferramenta de ERP pode informar sobre o seu histórico de vendas e faturamento para auxiliar a gestão financeira.

Pesquisas de mercado

Pesquisas de mercado procuram entender a realidade externa à empresa para traçar suas estratégias. Para isso, você pode coletar dados com diferentes públicos, como consumidores, clientes, concorrentes e fornecedores.

Entrevistas, questionários, grupos focais e observações são métodos usados na coleta de dados primários em pesquisas de mercado. Um tipo de pesquisa de mercado bastante comum é a pesquisa de satisfação, geralmente realizada depois de uma venda, a fim de colher o feedback dos clientes sobre a experiência com a marca.

Relatórios e estudos de terceiros

Além da pesquisa com dados primários, você também pode trabalhar com dados secundários, que já foram coletados e processados por terceiros. O que você deve fazer, então, é coletar esses dados já processados e aplicar ao contexto da sua empresa.

Entre as fontes, você pode consultar:

  • trabalhos acadêmicos;
  • artigos científicos;
  • relatórios de governos;
  • estudos de empresas;
  • institutos de pesquisa;
  • jornais e revistas especializadas.

O que uma empresa deve fazer para transformar dados em informações?

Vamos ver agora algumas dicas de como gerar informações a partir dos dados, de maneira que eles sejam úteis para tomar melhores decisões e aprimorar suas estratégias. Confira:

Desenvolva uma cultura data-driven

O primeiro passo é uma mudança de mentalidade e postura na empresa. É preciso criar uma cultura data-driven, para que toda decisão, em qualquer área de negócio, seja orientada por dados.

Dessa maneira, a equipe consegue compreender a importância dos dados e de utilizá-los da melhor forma, a favor das estratégias do negócio.

Treine gestores e equipes para utilizar corretamente os dados

Não basta ter uma cultura data-driven e entender a importância dos dados. É preciso aprender a transformar os dados em informações, e as informações em estratégias para a empresa.

De acordo com a pesquisa da ASG Technologies, as habilidades limitadas da equipe são uma das principais barreiras para aproveitar todo o potencial dos dados.

Esse aprendizado requer treinamentos e cursos sobre big data, coleta, tratamento, processamento e análise de dados. É importante que isso aconteça entre gestores e funcionários, em vez de concentrar apenas na diretoria ou em uma área de negócio.

transformar dados em informação

Estabeleça uma política de dados alinhada à LGPD

Para transformar dados em informações, é importante também estabelecer uma política de dados. Esse documento deve abordar os objetivos, métodos e ferramentas para a coleta, processamento e análise de dados, bem como as medidas de segurança e proteção a eles.

A política de dados deve ser alinhada à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), que é o principal marco regulatório do Brasil voltado para a privacidade e a proteção de dados pessoais, em meios online e offline.

Atente-se para a qualidade dos dados

Para gerar informações de qualidade, é preciso ter dados de qualidade, já que são eles que embasam as decisões da empresa.

Data Quality ou Qualidade dos Dados é o processo que avalia e aprimora o nível de precisão e confiabilidade dos dados coletados pelas organizações. Eles precisam ser coletados de forma planejada, de fontes confiáveis, para que reportem a realidade. A coleta também deve ser legal e autorizada pelos usuários, de acordo com a LGPD, para a empresa não correr riscos.

Defina objetivos para a coleta e o tratamento de dados

Você sabe que pode coletar uma infinidade de dados do mercado. Mas essa enorme quantidade também pode demandar muitos recursos de processamento e tempo da equipe, sendo que apenas uma parte é realmente usado pelo negócio.

Então, é importante definir os objetivos para a coleta e o tratamento de dados, ou seja, para que eles vão ser usados. Assim, você foca apenas em dados úteis. A própria LGPD, no Inciso I do Art. 6º, define que o tratamento dos dados deve ter um propósito legítimo, específico, explícito e informado aos usuários.

Integre as ferramentas de dados

Os dados podem gerar insights mais poderosos quando são combinados, cruzados e interpretados. Por isso, a integração entre ferramentas de dados, que mostramos antes, ajuda a transformá-los em informações mais valiosas.

Ao integrar os dados sobre a sua marca em diferentes redes sociais, por exemplo, é possível ter uma visão completa da sua estratégia de social media, não apenas de uma plataforma ou outra.

Crie análises e visualizações para identificar padrões

O ser humano é habituado a reconhecer padrões e fazer conexões de dados aleatórios no seu dia a dia. É isso também que deve fazer no tratamento e análise de dados no business intelligence, a fim de identificar tendências e gerar informações inteligentes.

Porém, ferramentas de data visualization, como o Google Data Studio, ajudam a potencializar o reconhecimento de padrões que os olhos humanos podem não perceber.

Com essas dicas, você vai qualificar o trabalho com dados na sua empresa. Assim, você não vai mais ter um grande conjunto de dados brutos sem utilidade para o seu negócio — eles se tornam informações estratégicas para tomar melhores decisões. Portanto, agora você já sabe a importância de transformar dados em informação. Aproveite para ler agora sobre como criar uma estratégia de marketing de conteúdo baseada em dados para ter mais resultados.

Fonte: RockContent

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