• beatrizbenezra

Do Business Intelligence (BI) para Knowledge Discovery in Database (KDD). Como fazer a transição?


No artigo “Dados validando hipóteses ou dados gerando insights?” Mostro que existe um ciclo evolutivo que as organizações que aplicam práticas de BI devem percorrer para aplicar formas mais complexas de análise de dados como o KDD. Enquanto o BI valida as hipóteses levantadas pelo negócio o KDD responde a seus questionamentos criando insights que serão usados para a construção de novo conhecimento. Na transição de uma forma de análise de dados para a outra existe uma complexidade crescente que está determinada por um conjunto de elementos de tecnologia e do negócio que precisam estar corretamente alinhados para poder obter os resultados esperados.

Na transição deve-se considerar:


- Alinhamento Estratégico. O alinhamento estratégico deve estar presente nos questionamentos levantados pelo negócio e consequentemente na seleção dos dados que serão usados na busca de novo conhecimento.


- Apoio da alta direção. Além de precisar disponibilizar novos recursos um processo de mudança é instaurado. Esta mudança pode inclusiva afetar a estrutura organizacional.


- Alinhamento dos processos organizacionais e prontidão para a mudanças no negócio. A introdução de novo conhecimento dentro do negócio torna os processos dinâmicos.


- Desenvolvimento de novos processos. Muitos processos deverão ser criados para dar suporte a novas atividades.


- Mudança Cultural. O processo de transformação promove o desenvolvimento da cultura orientada a dados onde a introdução de novas tecnologias é apenas um dos aspectos que integram esta nova cultura organizacional. Também será necessário outro aspecto cultural voltado à valorização do conhecimento. O novo conhecimento que é criado a partir dos insights fornecidos pelos dados deverá ser aplicado, retido e , de acordo com o caráter dele, compartilhado ou protegido.


- Desenvolvimento de uma alta sinergia entre a área responsável pela análise dos dados e o negócio. A interação entre eles se torna constante.


- Comunicação. A comunicação é uma ferramenta fundamental para mostrar resultados que motivem o engajamento das diferentes áreas de negócio procurando seu alinhamento e a expansão na adoção das novas práticas. A comunicação é fator crítico de sucesso para a mudança.


- Desenvolvimento de novas competências. Estas novas competências devem habilitar as pessoas para lidar com as novas tecnologias e com as práticas vinculadas à análise de dados. Também podem surgir novos papéis.


- Avaliar a infraestrutura tecnológica para suportar as novas demandas e ferramentas.


- Avaliar todos os procedimentos realizados sobre os dados (preparação, carga, redução, etc.) garantindo que estes não gerarão conflitos com procedimentos semelhantes realizados durante a mineração de dados e que também não eliminem dados que podem ser significativos na busca de novo conhecimento.


Então, não é muitos simples, verdade? Bem...ainda complica um pouco mais quando se foca em alguns processos como o de criação do pacote de dados. Falarei sobre este assunto em outro artigo.