Índice
- O que é modelagem de dados?
- Qual é o papel da modelagem de dados na tomada de decisões de negócios?
- Quais são os tipos de modelagem de dados?
- Como a modelagem de dados ajuda a tomar decisões comerciais mais estratégicas?
- Conheça algumas ferramentas de modelagem de dados
A tomada de decisões inteligentes é um dos principais objetivos no universo dos investimentos. Afinal, fazer as escolhas corretas é o que garante a lucratividade nesse segmento. Uma ferramenta essencial para alcançar os resultados esperados é a modelagem de dados.
Por meio de uma abordagem analítica, é possível compreender o cenário de maneira holística para identificar tendências e padrões e antecipar as consequências. Como efeito, o investidor pode realizar as melhores aplicações, saber quando retirar o seu dinheiro e sair na frente de seus concorrentes.
Se você quer saber como utilizar a modelagem de dados para aprimorar o processo de triagem e encontrar oportunidades de investimentos, chegou ao lugar certo. Neste artigo, saiba como aplicar esse recurso e conheça os principais tipos de modelagem de dados.
O que é modelagem de dados?
Modelagem de dados é um processo no qual são criadas representações abstratas de situações reais. Para tal, são coletados e avaliados dados de maneira sistemática, o que permite prever situações futuras e tomar decisões com alto potencial de acerto.
No mercado de investimentos, nesse procedimento são criados modelos de dados com base no histórico real de padrões do mercado financeiro.
Leia mais: Entenda o conceito e por que fazer gestão de investimentos
Ou seja, é feita uma avaliação prévia do comportamento de ativos para observar sua volatilidade diante de diferentes condições. Gerando, assim, insights para realizar movimentações e transações que sejam benéficas para o investidor, como a criação de modelos preditivos e otimização de portfólio.
Veja as etapas da modelagem de dados:
- Análise de requisitos: definição de regras baseadas nas necessidades do negócio/cliente.
- Modelagem conceitual: organização dos requisitos ordenados em quatro elementos: entidades, relacionamento, cardinalidade e atributos.
- Modelagem lógica: adição de novas informações e chaves para determinar a lógica do sistema.
- Modelagem física: transformação em um modelo físico, no qual é criado o banco de dados.
Qual é o papel da modelagem de dados na tomada de decisões de negócios?
No ambiente corporativo, a modelagem de banco de dados é um recurso de grande valia. Isso porque, assim como nos investimentos, o objetivo final são os ganhos financeiros. Para tal, é preciso tomar as decisões certas.
Uma das principais vantagens do uso desse instrumento nas empresas é o gerenciamento de riscos. A análise realizada permite quantificar e avaliar as ameaças associadas ao negócio, permitindo uma melhor alocação de recursos, escolhas certeiras em fusões e aquisições, entre outras ações fundamentais para o sucesso da companhia.
Em termos mais simples, a modelagem de dados ajuda no planejamento estratégico do negócio. Isso é realizado por meio de modelos preditivos que preveem tendências e permitem otimizar processos internos, mitigar riscos e desenvolver melhores estratégias de marketing, por exemplo.
Quais são os tipos de modelagem de dados?
Apesar de existir uma vasta gama de modelagem de dados (inclusive algumas que são criadas para situações específicas), há aquelas consideradas principais. A seguir, conheça quais são as técnicas mais utilizadas.
Modelagem de dados relacional
Considerado o tipo mais tradicional, a modelagem de dados relacional consiste no armazenamento das informações em registros fixos organizados em tabelas compostas por linhas e colunas. Ou seja, estabelece uma relação entre as entidades do banco de dados.
Modelagem de dados dimensional
A modelagem de dados dimensional, por sua vez, é voltada para uma análise contextual. Isso quer dizer que favorece processos de simplificação de dados multidimensionais. E isso facilita a composição de relatórios e dashboards para que seja realizada a avaliação das informações de acordo com a necessidade da empresa.
Modelagem de dados entidade-relacionamento (E-R)
Já a modelagem de dados entidade-relacionamento (também conhecida como E-R) é uma estrutura gráfica. Nesse modelo, cada linha representa uma entidade que se relaciona com diferentes dependências ou associações.
Modelagem de dados hierárquica
Nesse tipo de modelagem de dados, há uma estrutura hierárquica para os dados, que são conectados a elementos superiores. Normalmente são utilizadas configurações de árvores ou diretórios.
Modelagem de dados de rede
A modelagem de dados de rede traz a possibilidade de múltiplas conexões entre os elementos e dados analisados. Isso permite a formação de uma rede complexa de relacionamentos entre os itens para a composição de grafos.
Como a modelagem de dados ajuda na tomada de decisões comerciais mais estratégicas
O uso correto e bem organizado de dados simplifica e facilita o trabalho de segmentação de mercado ou de clientes para uma prospecção extremamente eficiente, tanto no âmbito tático quanto operacional.
Na prática, as ferramentas de Big Data Analytics dão precisão à elaboração das estratégias preditivas, embasando as ações de marketing e vendas.
A modelagem dos dados permite, por exemplo, que sejam reunidas várias informações – internas e externas – para determinar uma probabilidade ou uma tendência, estabelecendo um prognóstico mais sólido para cada ação.
Esse tipo de sistema permite o acesso rápido e descomplicado às informações internas da empresa para, por exemplo, definir o perfil da carteira de clientes, segmentando por porte, tipo e periodicidade de produto/serviço consumido, localização etc.
Mas a tecnologia do Big Data vai além e amplia as possibilidades de segmentação ao incluir informações externas provenientes de fontes públicas. Esses insumos são permanentemente atualizados e possuem segurança jurídica para seu uso.
Assim, a empresa pode acrescentar mais variáveis à segmentação escolhida, determinando com precisão o perfil dos clientes e mercados a serem prospectados e até descobrir nichos ainda não explorados.
A tecnologia também possibilita conhecer qual é a real penetração do negócio, entendendo onde (território) a empresa atua e onde pode crescer (potencial de expansão) – inclusive por localização geográfica e volume estimado.
Pelo cruzamento de dados, pode fazer uma ampliação da carteira de clientes, encontrando mais perfis semelhantes aos que já atende. Por exemplo, é possível saber como o mercado está se comportando em uma determinada região para planejar a abertura de uma nova filial ou mesmo a expansão para outras cidades, estados e até países.
Conheça algumas ferramentas de modelagem de dados
A Neoway possui soluções que trazem indicadores financeiros e modelagem preditiva para pessoas físicas e pessoas jurídicas, além de dados que permitem a segmentação de clientes para produtos de investimentos, utilizando dados únicos.
Existem ainda outras soluções específicas para o mercado de capitais, que foram desenvolvidas especialmente para o setor financeiro.
O uso da tecnologia de inteligência artificial é essencial para conferir mais precisão, apontar cenários e endereçar os complexos desafios da indústria financeira e de capitais.
Com essas soluções, é possível:
- acessar dados de indicadores financeiros, veiculares e da Neoway;
- criar um mapa de primeiro investimento de acordo com o porte e a sazonalidade do negócio;
- comparar carteiras a partir do histórico dos indicadores;
- analisar mercado de bolsa de maneira aprofundada;
- gerar novos negócios dentro da carteira (cross-sell e upsell);
- implementar planos de compliance eficientes;
- entre muitos outros.
Existe ainda a Segmentação de Investidores, em que é possível acessar a base de dados de empresas do Brasil para estratégias de marketing, inteligência comercial e prospecção qualificada.
Ela disponibiliza dados como:
- CNAE;
- MEI;
- porte;
- faturamento estimado;
- número de funcionários;
- entre outros disponíveis na ferramenta.
Além disso, essas soluções podem ser customizadas em dashboards, que atendam às principais necessidades do negócio, e podem ser entregues por meio de uma API.
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