O papel da automação na captura e coleta de dados

O papel da automação na captura e coleta de dados

Quer trazer inteligência de negócio para sua operação? Sua empresa precisa automatizar a coleta de dados. Entenda! 

A captura e coleta de dados é uma das etapas mais cruciais quando entramos no universo de data. É aqui que reunimos todas as informações que farão parte da nossa base analítica, garantindo, assim, que nossas ações e decisões tenham consistência e embasamento.

Por desempenhar um papel tão estratégico e sensível na jornada BI (Business Intelligence), é muito importante que a empresa minimize ao máximo os erros e falhas nesse processo. Não só isso, que agilize a coleta para manter a atualização constante das análises e responder rapidamente às demandas.

Uma das maneiras de conseguir isso é com a automação, prática que envolve o uso de tecnologias específicas, como leitores e coletores de dados, por exemplo, para entrada e tratamento das informações. Hoje vamos entender mais sobre ela e como assegurar a confiabilidade de dados coletados.

O que é coleta de dados

A coleta de dados é um procedimento que consiste em reunir, organizar e alimentar as bases analíticas da empresa com informações oriundas de diferentes fontes. 

Nessa etapa, definimos os critérios que guiarão o que será captado, de onde virão e com que frequência e quais dados serão descartados ou aproveitados pelo time. 

A realização correta do processo é muito importante para a empresa garantir que apenas informações relevantes e confiáveis entrem no fluxo de dados.

Coleta de dados manual: os erros e custos escondidos no processo

Embora o procedimento de coleta manual seja realizado com frequência, com o time de dados buscando, organizando e inserindo informações em planilhas ou plataformas específicas, existem alguns erros invisíveis que prejudicam seriamente o processo.

Falta de padronização

O sucesso das análises depende do alinhamento dos dados e da rapidez com que eles são consolidados. A falta de padronização pode levar o processo a sofrer atrasos, inconsistências e retrabalhos que comprometem toda a cadeia analítica.

Negligência humana

Ainda que os profissionais sejam capacitados para a função de coletar dados, eles não estão livres de cometer erros humanos com digitação, interpretação e até mesmo lapsos de atenção que prejudicam a qualidade das informações. 

Acreditar que quantidade é mais importante que qualidade

Dados em grandes volumes podem fortalecer ainda mais um modelo analítico, mas isso não significa que qualquer dado vale ou é útil para os objetivos da empresa. O acúmulo desordenado de informações desnecessárias aumenta o custo de armazenamento, dificulta o processamento e pode mascarar padrões importantes.

Lentidão

Qual o valor de uma decisão em meio a um cenário caótico? Na hora em que um problema acontece na indústria, não há tempo para buscar dados manualmente, e a liderança precisa ter respostas o mais rápido possível para mitigar riscos e direcionar iniciativas. 

Duplicação

Dependendo do volume de dados que vão entrar no fluxo de análise, muitas informações podem acabar sendo inseridas duas vezes no sistema. Dados duplicados geram conflitos nas métricas, distorcem indicadores-chave e exigem tempo adicional para validação e limpeza.

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Além do dado: como a automação gera inteligência para o negócio

Há anos, adotar uma abordagem orientada a dados se tornou decisivo para modelos de negócio que querem se destacar. Sai na frente a empresa que consegue antecipar cenários, preparar-se com antecedência, entregar soluções antes mesmo de serem solicitadas pelos clientes e agir com clareza em momentos de pressão.

A questão é como conseguir isso se processos envolvendo dados são demorados ou propensos a erros?

Para que uma empresa adquira inteligência empresarial, ela precisa ser capaz de captar e tratar dados tão rápido quanto o cenário de mercado ou comportamento do cliente muda. E, para isso, não há outro jeito senão ter uma operação de coleta de dados automatizada.

Primeiros passos para implementar um projeto de coleta de dados automatizada

“Certo. Entendi que preciso implementar um projeto de coleta de dados automatizada. Por onde eu começo?”

1- Quais os objetivos da coleta?

Você precisa entender por que está coletando dados e o que você deseja alcançar com eles. Isso é importante para evitar desperdícios de esforço, com o time coletando informações irrelevantes e sem sentido para a estratégia.

2- Quais as fontes e os formatos de dados?

De onde os dados virão? Redes sociais, formulários, sistemas internos, ERPs, APIs, sensores IoT? Cada fonte pode ter formatos e frequências distintas, e isso precisa estar mapeado para que a automação funcione.

3- Qual ferramenta usar?

Soluções como leitores e coletores de dados, a tecnologia de identificação por radiofrequência (RFID), plataformas de integração, ferramentas de RPA ou até mesmo scripts personalizados podem ser adotadas para automatizar a coleta. Antes de escolher a ferramenta, avalie critérios como segurança, custo e, claro, suporte técnico.

4- Quais regras e critérios de validação?

A automação precisa de lógica, então você deve definir regras e critérios para a entrada de dados, como tipos aceitos, campos obrigatórios, limites e padrões. Isso evita que o sistema aceite informações erradas ou incompletas.

5- Como validar o processo de coleta? 

Com tudo configurado, comece com pequenos testes para identificar falhas antes de escalar para toda a operação. Valide se os dados estão sendo capturados corretamente, se os formatos estão coerentes e se o tempo de resposta da automação atende às expectativas.

O caminho para se tornar uma indústria inteligente começa a partir do processo da coleta de dados. Veja como as Label Solutions da Selbetti podem ajudar sua empresa a identificar e coletar informações.