Hoje eu vi num post do BI na Prática, do Diego Elias, algo que há um bom tempo eu não encontrava: uma discussão sobre o relacionamento dados-conhecimento. Ele usa uma pirâmide para mostrar esse relacionamento, com os dados crús na base e conhecimento no topo, sugerindo que para muitos dados crús, temos um volume de conhecimento proporcionalmente menor. Concordo com essa escala de valores: se você sabe mil fatos a respeito de um cliente, você sabe uma coisa sobre ele – fez mil pedidos, hehe. Brincadeirinha: eu queria dizer que com milhares ou milhões de fatos sobre um cliente ou produto, você extrai um volume pequeno de conhecimento, como algumas coisas sobre o hábitos do cliente ou a sazonalidade das vendas de um produto. Muitos e muitos fatos -> algumas informações.

O galho com essa escala é que ela induz a comparação de laranjas com maçãs.

Eu trabalhei um tempo no SAS, há mais de dez anos, e eles usavam uma pirêmide invertida para tratar do assunto. Ela tinha (praticamente) os mesmos labels que a pirâmide do Diego, com uma diferença legal: a escala é de conhecimento, de cima a baixo.

A pirâmide de relacionamento de dados crús ao conhecimento. O conhecimento aumenta conforme trabalhamos os dados crús.
A pirâmide de relacionamento de dados crús ao conhecimento. O conhecimento aumenta conforme trabalhamos os dados crús.

Nesse caso, o conhecimento começa pequeno e termina grande, independentemente da quantidade de registros em bancos de dados. Percebem? Ao invés de quantificarmos o número de registros (milhares ou milhões de pedidos contra uma informação sobre os clientes), quantificamos a informação obtida. Na ponta inferior da pirâmide, na qual temos os dados crús, a informação é pequena. A quantidade de pedidos de um cliente, por exemplo, nos diz apenas que esse cliente fez X pedidos – nada sobre seu perfil ou sobre seu lifetime value.

No nível seguinte já temos alguma informação – podemos ver a sazonalidade da interação do cliente com a empresa, podemos analisar a vazão das linhas de produção ou a lucratividade de nossos produtos ao longo do tempo.

Finalmente, no último nível, aplicamos nosso conhecimento sobre o negócio e geramos a informação tal como ela pode ser aproveitada para as estratégias da empresa. Coisas como “dado o que sabemos, o que vai acontecer?” ou “quem mirar para obter o maior retorno?” e assim por diante. Esse conhecimento sobre o negócio é gerado pelas soluções de Inteligência de Negócio, coisas que vão muito além do relatório ou do dashboard.

Podemos traduzir essa figura por outra, indicando claramente alguns dos exemplos famosos de BI:

Pirâmide completa, com exemplos de soluções de BI que geram conhecimento sobre o negócio.
Pirâmide completa, com exemplos de soluções de BI que geram conhecimento sobre o negócio.

Assim a solução de CRM dá informações sobre o cliente, SCM ajuda a incrementar o valor agregado na cadeia de fornecimento e Riscos mostra quais existem e como eles impactam os cenários de negócios.

E é isso. Kudos ao Diego por retomar uma discussão valiosa, e que por algum tempo esteve escanteada.

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