Definição:
Dados brutos são dados na sua forma original, não processada. Não foram agregados, calculados como média, filtrados nem transformados de forma alguma.
Dados detalhados refere-se aos dados no seu nível mais detalhado — os registos, eventos e atributos individuais que estão por trás dos números resumidos que se vêem num painel de controlo.
Na prática, os dois termos são frequentemente utilizados de forma intercambiável. Ambos se referem à camada fundamental de dados que torna possível uma análise mais aprofundada e precisa.
O que são dados brutos?
Os dados brutos são recolhidos diretamente da sua fonte, como um SDK, uma API, um pipeline de dados ou um evento de dispositivo, e armazenados sem qualquer alteração. Trata-se dos dados antes de terem sido submetidos a qualquer processamento.
Por si só, um único registo de dados brutos pode não revelar grande coisa. Mas, quando agregados e quando se tem a liberdade de os consultar, filtrar, cruzar e analisar por conta própria, os dados brutos tornam-se um dos recursos mais poderosos à disposição de uma equipa de marketing móvel ou de produto.
A maioria das plataformas de análise apresenta os dados de forma agregada por predefinição. Estas plataformas utilizam os registos brutos para apresentar totais, médias e resumos que são úteis para uma análise rápida do desempenho. Os dados brutos são o que está por trás desses resumos e são o que precisa quando o resumo não é suficiente.
O que são dados granulares?
Os dados granulares são dados recolhidos ao nível mais detalhado possível. Enquanto os dados agregados fornecem um total ou uma média, os dados granulares apresentam os registos individuais que compõem esse total, cada um com o seu próprio conjunto de atributos, marcas temporais e identificadores.
Uma forma útil de entender a diferença:
| Tipo de dados | O que se vê |
| Dados agregados | Receita bruta total proveniente das compras num determinado dia |
| Dados detalhados | Cada compra individual: ID do produto, moeda, receita bruta, receita líquida, quantidade, data e hora, ID de publicidade, versão do sistema operativo e muito mais |
A visualização agregada é rápida e de fácil leitura.
A visão detalhada é onde pode analisar, segmentar e desenvolver.
Dados granulares vs. dados agregados
Os dados agregados são úteis para a monitorização. Permitem saber o que aconteceu a um nível geral e alertam quando algo parece estar errado. A maioria dos painéis de controlo baseia-se nestes dados, porque são fáceis de interpretar e permitem agir rapidamente.
Os dados detalhados são o que precisa quando quer compreender por que razão algo aconteceu, ou quando a resposta que procura não se encontra num resumo.
Algumas coisas que só se conseguem fazer com dados granulares:
- Calcule métricas personalizadas que a sua plataforma não apresenta por predefinição
- Investigar o comportamento de um utilizador específico ou uma sequência de eventos
- Juntar conjuntos de dados provenientes de duas fontes diferentes. Por exemplo, cruzar os dados de receitas de compras in-app com os dados de atribuição de instalações para perceber qual foi a rede publicitária que levou um utilizador a efetuar uma compra
- Crie relatórios e painéis personalizados, adaptados às suas necessidades específicas de negócio
- Realizar análises de coorte com um nível de detalhe que vá além do que os relatórios pré-definidos permitem
Se a sua análise exigir mais do que aquilo que um painel de controlo lhe pode mostrar, precisará de ter acesso a dados brutos e granulares.
Por que razão os dados brutos são importantes
A liberdade de fazer as tuas próprias perguntas
Os painéis de controlo respondem às perguntas que os seus criadores anteciparam. Os dados brutos permitem-lhe fazer perguntas para as quais ninguém pensou em criar um relatório e obter respostas verdadeiras.
Precisão em vez de aproximação
Os dados agregados implicam compromissos. As médias suavizam as variações. Os totais ocultam a distribuição subjacente. Os dados granulares proporcionam-lhe uma visão completa sem esses compromissos.
Cálculo de métricas personalizadas
Se precisar de uma métrica que a sua plataforma de análise não calcule de forma nativa, é nos dados granulares que a pode criar. Basta definir a lógica, aplicá-la aos registos em bruto e obter exatamente o valor de que necessita.
União de conjuntos de dados
Algumas das análises mais valiosas exigem a integração de dados provenientes de várias fontes. Para cruzar os dados de receitas do IAP com os dados de atribuição, por exemplo, são necessários registos brutos de ambas as fontes que partilhem um identificador comum, como um ID de utilizador ou um ID de dispositivo. Os dados agregados não podem ser cruzados de forma significativa.
Auditoria e Investigação
Quando uma métrica parece errada ou o resultado de uma campanha parece estranho, é aos dados detalhados que se recorre para descobrir o que realmente aconteceu. São eles que fornecem as provas.
Dados em bruto e DataVault
É precisamente por isso que a Tenjin criou o DataVault e o Raw Data Exporter. O primeiro é um serviço de armazenamento de dados que lhe permite aceder diretamente aos seus dados brutos ao nível dos eventos. O Raw Data Exporter faz o mesmo, mas é acessível diretamente a partir do painel de controlo da Tenjin.
Em vez de se limitar ao que o painel do Tenjin apresenta, o DataVault permite-lhe consultar os seus próprios dados, criar relatórios personalizados, combinar conjuntos de dados de várias fontes e realizar o tipo de análise granular que os relatórios padrão não conseguem suportar. Os seus dados permanecem na sua posse, armazenados, acessíveis e prontos a utilizar, de forma a satisfazer as necessidades da sua equipa.
Para equipas com necessidades analíticas específicas, cientistas de dados que pretendam trabalhar diretamente com registos em bruto ou qualquer pessoa que já tenha ultrapassado as limitações de um painel de controlo pré-definido, o DataVault elimina a dependência de visualizações agregadas e coloca o conjunto de dados completo ao alcance de todos.
Exemplos de dados granulares no marketing móvel
Para ilustrar melhor, eis alguns cenários em que os dados granulares são a única forma de obter a resposta de que necessita:
Inquérito Fiscal
Pode ver a receita diária total no seu painel de controlo. No entanto, para saber exatamente quanto um utilizador específico gastou num produto específico numa data específica — incluindo a moeda, a quantidade e a receita líquida após dedução das taxas —, precisará do registo bruto do evento de compra.
Análise de atribuição
Para perceber qual foi a rede de publicidade que gerou uma instalação que mais tarde se converteu num utilizador pagante, é necessário associar o registo bruto de atribuição ao evento bruto de compra, utilizando um identificador de utilizador partilhado. Nenhum dos registos é útil sem o outro.
Análise de coortes de retenção
A criação de um modelo de retenção personalizado para uma coorte de aquisição específica requer dados de sessão ao nível do evento para cada utilizador dessa coorte, e não uma taxa de retenção pré-agregada.
Investigação de fraudes
Detetar padrões invulgares nos dados de cliques ou instalações, como aqueles que possam indicar tráfego inválido, requer a análise dos registos individuais, e não dos totais. Se detetar esses padrões, pode utilizar outra das nossas ferramentas, a «Otimização do ID do site», no painel de controlo, para os bloquear ao nível do ID do site.