O gerenciamento de ativos de informações* no ambiente corporativo e no ambiente aberto da internet inclui a seleção, a utilização e a atualização de conteúdo gerado a partir de processos de trabalho, projetos, pesquisas, venda e divulgação de produtos. Embora informação e conteúdo sejam conceitos distintos, são empregados aqui como ativos que podem ser classificados, indexados e recuperados para consulta.

Ainda em 2009, em um dia, o NY Times gerava 50GB de arquivos de logs, 50 a 100 milhões de cliques, 4 a 6 milhões de usuários únicos, 7 mil páginas com mais de 100 hits. Como fazer para que dados como estes retornem para a venda de publicidade? Questões como estas são respondidas por meio de técnicas (arquivamento, recuperação de arquivos, programação, armazenamento, indexação, análise de dados, data storytelling), acompanhadas por ferramentas, para avaliação de usos, problemas, riscos, referências, oportunidades.

As informações e o conteúdo gerados dentro de uma organização podem estar em bancos de dados, documentos, diagramas, pessoas (de acordo com a formação, as experiências, as habilidades de cada um). E podem ser estar em arquivos como:

Registros financeiros e balanços contábeis

 Comunicados e políticas internas sobre atividades e projetos

Registros de práticas de excelência, como relatórios gerados durante e ao final de projetos bem sucedidos

Registros de habilidades e conhecimentos adquiridos, que podem ser encontrados em emails, wikis, posts de blogs e comunidades de prática

Catálogos e textos sobre produtos e serviços, que mostram também a motivação para sua produção e sua realização

Manuais, que explicam procedimentos para o uso, bem como o que fazer caso o produto não funcione de maneira adequada

Listas de preços, que estabelecem critérios de valoração entre produtos ou serviços

Plantas arquitetônicas, que não só mostram os resultados de projetos como registros do processo criativo ao longo da sua realização

Gráficos e mapas, ferramentas que acompanham a realização da maioria dos projetos, de diversas naturezas

Peças de acervos e de arquivos, registros históricos que mostram diferentes pontos de vista para informações, produtos, peças, traços culturais com que lidamos no dia a dia

Vídeos e áudios de palestras e treinamentos que podem ser recuperados/atualizados para novas equipes.

Busca e recuperação

Tão importante quanto analisar os dados obtidos é saber interpretá-los e aproveitá-los de modo eficaz para a otimização do tempo e a redução de custos. O crescimento das soluções tecnológicas é visível: pesquisa da Gartner indica que até 2017 o segmento de buscas corporativas deve crescer 11,2% ao ano. Entretanto, não basta ter um equipamento como o Google Search Appliance, por exemplo. É necessário aplicar práticas que garantam seu funcionamento, como o compartilhamento de informações, por exemplo.

Segundo pesquisa patrocinada pela Qlik em 2016 com 300 líderes mundiais de serviços financeiros, 83% dos entrevistados concordaram que realizar análises de suas informações financeiras e de clientes para obter maior compreensão representa um aumento de, pelo menos, 5% no faturamento anual de suas companhias. Mas menos de 20% das companhias permite o acesso às informações a todos os departamentos ou equipes. (1)

A recuperação de informações em sistemas de arquivamento obedece a requisitos como:

Objetividade: Organização dos dados e informações em ambientes com situações controladas em que seja possível a repetição de processos com respostas consistentes.

Relevância: As informações devem atender às necessidades dos usuários, seja em relação à realização de tarefas, à tomada de decisões, ao aprendizado sobre um assunto. A resposta a palavras-chave com tópicos adequados, por exemplo, de modo que os termos procurados sejam encontrados nos primeiros resultados.

Acessibilidade: Disponibilidade de informações em diferentes formatos, formas estilos, de diferentes maneiras, a partir de diferentes modelos mentais e diferentes motivações de uso

Estrutura e organização: Necessárias para a compreensão e representação das informações, levam em consideração o agrupamento de itens em categorias e as relações entre estas categorias. Evitam a duplicação dos dados nas fontes de informação e a perda de tempo na identificação das versões mais atualizadas.

As informações podem também ser analisadas, cruzadas e formatadas sob a forma de estórias (data storytelling), por meio de interfaces que constroem apresentações visuais. A visualização de enredos com encadeamento sequencial facilita a compreensão dos contextos definidos, para a elaboração sintética de análises aprofundadas. (2)

Sistemas: Estruturas conceituais em sistemas de armazenamento e comunicação, que incluem programas e equipamentos. Os sistemas de recuperação de informações devem ser integrados aos outros sistemas da companhia, para que possam indexar todos os documentos existentes. A manutenção regular desses sistemas e seus equipamentos faz com que as respostas fiquem cada vez mais rápidas e funções se mantenham compatíveis com as demandas do mercado.

Atualização: Cada tipo de informação tem seu ciclo de vida embora cada disciplina tenha aspectos mais ou menos estáveis. Os usuários devem ter contato com informações sempre atualizadas, as informações não mais válidas devem ser descartadas e encaminhadas para camadas mais profundas dos sistemas.

Cultura interna: Colaboradores que gerem demanda e gestores informados sobre a necessidade de recursos tecnológicos que respondam e aperfeiçoem permanentemente as buscas internas levam à diminuição das perdas de tempo e produtividade na recuperação de dados, informações e conteúdo.

Segundo a pesquisa da Qlik citada acima, a maioria dos entrevistados classifica sua capacidade analítica como “altamente eficaz” em captura de informações de clientes (86%) e segurança de dados (80%), mas apenas 50% dizem que sua empresa compreende bem quem necessita de qual informação. A maioria concorda que aumentar o volume e variedade dos dados disponíveis para a equipe de atendimento deve ser prioritário (55%), e que vão realizar uma grande transformação de toda a função analítica interna (52%). (1)

* Informações: Dados contextualizados. Exemplo: a frase “As Olimpíadas do Rio vão ocorrer em 2016.” (um conjunto de caracteres em um contexto). Compõem unidades de significação.

Dados: Sequências de símbolos (letras de um texto, números, fotos, figuras, sons). As palavras”Olimpíadas”, “Atenas” e os números”27″, “10” e”-5″ são exemplos de dados. Isolados, não têm significado em si mesmo.

(Atualizado em 24.10.2016)

 

Referências

2) Qual é a real diferença entre Data Storytelling e análise de dados? (CIO, acesso em 24.10.2016)

1) Colocar o BI ao alcance dos usuários aumenta receita das empresas (ComputerWorld, acesso em 25.6.2016)

A importância de guardar e organizar documentos eletrônicos, Adão Lopes (CanalTech Corporate, acesso em 5.5.2015