Aqui no GutCheck, falamos muito sobre os 4 V’s dos Grandes Dados: volume, variedade, velocidade e veracidade. Há um “V” que enfatizamos a importância de sobre todos os outros – a versatilidade. A veracidade dos dados é a única área que ainda tem potencial de melhoria e representa o maior desafio quando se trata de grandes dados. Com tantos dados disponíveis, garantir que sejam relevantes e de alta qualidade é a diferença entre aqueles que usam com sucesso dados grandes e aqueles que estão lutando para entendê-los.
A compreensão da importância da veracidade dos dados é o primeiro passo para discernir o sinal do ruído quando se trata de dados grandes. Em outras palavras, a veracidade ajuda a filtrar o que é importante e o que não é, e no final, gera uma compreensão mais profunda dos dados e de como contextualizá-los para tomar medidas.
Qual é a Veracidade dos Dados?
Veracidade dos dados, em geral, é o quão preciso ou verdadeiro um conjunto de dados pode ser. No contexto de grandes dados, no entanto, ele adquire um pouco mais de significado. Mais especificamente, quando se trata da precisão de grandes dados, não é apenas a qualidade dos dados em si, mas o quão confiável é a fonte de dados, tipo e processamento dos mesmos. Removendo coisas como viés, anormalidades ou inconsistências, duplicação e volatilidade são apenas alguns aspectos que contribuem para melhorar a precisão dos grandes dados.
Felizmente, algumas vezes a volatilidade não está dentro do nosso controle. A volatilidade, às vezes referida como outro “V” de grandes dados, é a taxa de mudança e vida útil dos dados. Um exemplo de dados altamente voláteis inclui as redes sociais, onde os sentimentos e tópicos de tendências mudam rápida e frequentemente. Dados menos voláteis se parecem mais com tendências climáticas que mudam menos frequentemente e são mais fáceis de prever e rastrear.
O segundo lado da veracidade dos dados implica garantir que o método de processamento dos dados reais faça sentido com base nas necessidades do negócio e que o resultado seja pertinente aos objetivos. Obviamente, isto é especialmente importante ao incorporar pesquisas de mercado primárias com grandes dados. Interpretar grandes dados da maneira correta garante que os resultados sejam relevantes e acionáveis. Além disso, o acesso a grandes dados significa que você poderia passar meses classificando a informação sem foco e sem um método para identificar quais pontos de dados são relevantes. Como resultado, os dados devem ser analisados de forma oportuna, como é difícil com os grandes dados, caso contrário, os insights não seriam úteis.
Por que é importante
Dados grandes são altamente complexos, e como resultado, os meios para compreendê-los e interpretá-los ainda estão sendo totalmente conceitualizados. Enquanto muitos pensam que a aprendizagem de máquinas terá um grande uso para a análise de grandes dados, métodos estatísticos ainda são necessários para garantir a qualidade dos dados e a aplicação prática de grandes dados para os pesquisadores de mercado. Por exemplo, você não baixaria um relatório da indústria da Internet e o utilizaria para tomar medidas. Em vez disso, você provavelmente o validaria ou o usaria para informar pesquisas adicionais antes de formular seus próprios resultados. Grandes dados não são diferentes; você não pode tomar grandes dados como eles são sem validá-los ou explicá-los. Mas, ao contrário da maioria das práticas de pesquisa de mercado, os grandes dados não têm uma base sólida com estatísticas.
É por isso que gastamos tempo entendendo plataformas de gerenciamento de dados e grandes dados para continuar a ser pioneiros em métodos que integram, agregam e interpretam dados com precisão de grau de pesquisa como os métodos experimentados e verdadeiros aos quais estamos acostumados. Parte desses métodos inclui indexar e limpar os dados, além de usar dados primários para ajudar a contextualizar e manter a veracidade das percepções.
Muitas organizações não podem gastar todo o tempo necessário para realmente discernir se uma grande fonte de dados e um método de processamento mantém um alto nível de veracidade. Trabalhar com um parceiro que tem uma compreensão das bases para grandes dados em pesquisa de mercado pode ajudar. Para saber como um cliente nosso aproveitou insights baseados em pesquisas e dados (grandes) comportamentais, dê uma olhada no estudo de caso abaixo. Você também verá como eles foram capazes de conectar os pontos e desbloquear o poder da inteligência de audiência para conduzir uma melhor estratégia de segmentação do consumidor.