Ciência de dados é o termo utilizado para determinar uma combinação de várias ferramentas, algoritmos e princípios de aprendizado de máquina responsáveis pela descoberta de padrões e insights a partir de dados brutos.
Em plena era do Big Data, em que as empresas enfrentam o desafio de lidar com o enorme fluxo de informações geradas pela sociedade, saber utilizar a ciência de dados passou a ser um diferencial de negócios. Ela é uma ferramenta valiosa para explorar e processar esses grandes volumes gerados por meio de diversas fontes.
Sabendo disso, preparamos este artigo para detalhar todos os tópicos importantes que envolvem esse assunto. Confira-os:
O que você vai aprender neste conteúdo:
• O que é ciência de dados?
• Para que serve e como funciona o Data Science?
• Qual a importância e por que é fundamental para os negócios?
Agilizar as tomadas de decisões
Captar e reter clientes
Otimizar processos e produtividade
Prever demandas e controlar estoques
Melhorar a logística de entregas
Aprimorar as estratégias de marketing
Melhorar o desempenho financeiro
• Qual a jornada de dados em uma empresa?
1. Coleta
2. Transporte
3. Proteção
4. Armazenamento e processamento
5. Análise dos dados
6. Compartilhamento
• Quem são os profissionais de dados?
Cientista de dados
Engenheiro de dados
Analista de dados
• Por que ter uma cultura corporativa voltada a dados?
O que é ciência de dados?
Data Science ou Ciência de dados é um campo de estudo multidisciplinar que engloba dados, algoritmos e tecnologias capazes de extrair valor de dados estruturados ou não e resolver problemas analiticamente complexos.
A partir da grande quantidade de informações brutas transmitidas e armazenadas pelas empresas, os cientistas de dados combinam uma série de habilidades, incluindo estatísticas, ciência da computação e marketing para analisar todas as fontes e obter resultados precisos.
Esse estudo revela tendências e produz informações que podem ser utilizadas pelas organizações de forma estratégica em tomadas de decisões importantes, na criação de novos produtos, serviços e outras formas inovadoras.
Embora essa área de estudo seja essencialmente multidisciplinar, suas bases são a estatística e a matemática. Por meio delas é possível construir modelos de análise para predição futura, diferenciando o Data Science dos métodos anteriores.
O início dessa ciência se deu pelo aumento inimaginável de dados não estruturados que estão disponíveis atualmente graças à digitalização da informação.
Além disso, seu surgimento foi possível devido ao avanço da capacidade de processamento em nuvem, o qual é superior ao processamento tradicional, que até então era caro e ineficiente para grandes quantidades de dados.
Desse modo, a capacidade computacional disponível em serviços na Nuvem permite a locação de hardware sob demanda e a máxima eficiência nas análises, viabilizando os projetos das corporações.
Para que serve e como funciona o Data Science?
A ciência de dados pode ser utilizada de inúmeras formas pelas empresas. Ela é aplicável nas áreas de produção, marketing, vendas, financeiro, RH e até mesmo jurídico.
Independente do ramo da empresa, a ciência de dados pode revelar informações fundamentais para a gestão interna, otimização e direcionamento de estratégias, contribuir para a compreensão de tendências do cenário econômico e seus reflexos no mercado, bem como o comportamento dos consumidores.
No entanto, para que as empresas consigam colocá-la em prática e análises aconteçam de forma bem-sucedida, o profissional de dados precisa saber capturar, armazenar e processar os dados.
É fundamental se preocupar com o armazenamento das informações e com a segurança deles, principalmente aqueles de missão crítica na Nuvem. A forma como as informações são armazenadas é crucial para o tratamento e modelagem do sistema.
Após os processos de captura e do armazenamento dos dados não estruturados, inicia-se a fase de preparação dos conteúdos, na qual acontece a validade e veracidade das informações.
O profissional de dados será responsável por atestar as fontes das informações, verificando se são confiáveis. No entanto, o trabalho de validar e direcionar adequadamente esse Big Data será dos algoritmos da ciência de dados, capaz de processar de forma ágil grandes quantidades de dados.
Qual a importância e por que é fundamental para os negócios?
Os dados se tornaram uma das principais fontes utilizadas na tomada de decisões corporativas. Graças aos avanços das análises, eles são capazes de ajudar as empresas a definirem novos investimentos, corte de gastos, otimizar processos, entre outras aplicações.
Diante disso, a ciência de dados passou a ser crucial para os negócios, pois de nada adiante ter inúmeras informações disponíveis se elas não são validadas e analisadas. Para que esse Big Data seja transformado em insights relevantes, é necessário passar pelos algoritmos do Data Science.
Ao ter em mãos os resultados de uma análise inteligente e precisa, é possível garantir o bom funcionamento da empresa, seja das atividades administrativas, operacionais ou estratégicas.
Confira a seguir como a ciência de dados contribui diretamente para o sucesso dos negócios:
Agilizar as tomadas de decisões
Como já falamos anteriormente, as decisões baseadas em dados precisos se tornam mais efetivas. Além disso, a ciência de dados pode torná-las ainda mais ágeis.
Na prática, isso é possível por meio do acesso mais rápido aos dados disponíveis, tendências, previsões e outros conteúdos validados que poderão ser utilizados para direcionar suas ações.
Captar e reter clientes
Outra forma de utilizar o Data Science nos negócios é na captação e retenção de clientes. Realizar essas duas tarefas de forma intuitiva está cada vez mais difícil, pois os consumidores estão mais exigentes em relação ao que consomem.
Portanto, as análises são fundamentais para que as organizações consigam estudar o comportamento dos consumidores, identificar tendências no mercado e fatores importantes de influência.
No dia a dia, as empresas podem contar com tecnologias como o chatbot que, por ser automatizado, consegue dar respostas mais ágeis, deixando os consumidores mais satisfeitos e coletando informações úteis que poderão ser utilizadas pelas empresas.
A partir disso, você conseguirá elaborar estratégias mais direcionadas e otimizar seus produtos e atendimento de acordo com as novas demandas para engajar seu público-alvo.
Otimizar processos e produtividade
Além de contribuir com as estratégias externas, a ciência de dados ajuda na otimização de processos internos. Por meio da sistematização dos dados analisados, é possível identificar a situação do cenário interno e tomar melhores decisões referentes a ele.
Assim, a empresa consegue identificar falhas em suas atividades e pontos que estão atrasando a sua equipe. Com esses dados em mãos, é possível otimizar todos os processos e melhorar a produtividade do time.
Prever demandas e controlar estoques
Quando o grande fluxo de dados coletado é tratado corretamente, as empresas conseguem utilizá-lo para ter um maior controle sobre as mudanças de mercado e, com isso, melhorar a previsão de suas demandas.
A partir dos insights extraídos, elas conseguirão antecipar quando determinados produtos serão mais buscados pelos consumidores e quando houver uma queda na procura.
Por exemplo, por meio da análise de Big Data, uma empresa com várias filiais pode acompanhar de perto o lançamento de um determinado produto. Ela consegue rastrear em quais pontos esse produto está saindo mais e até se em algum local nenhuma venda foi feita. Assim, poderá entrar em contato e garantir que a equipe resolva a situação.
Com essas previsões, é possível controlar melhor a produção, evitando desperdícios de recursos com produtos parados e também a perda de negócios por não os ter disponíveis.
Melhorar a logística de entregas
Assim como pode aprimorar o controle de estoques, a ciência de dados é uma grande aliada nas decisões de logística. Por meio de análises eficientes, as empresas conseguem descobrir quais são as melhores rotas, ter maior precisão no tempo de entrega, evitando contratempos e utilizando os meios de transportes mais eficientes para cada situação.
Por exemplo, por meio dos dados coletados do GPS de um caminhão de entrega, é possível gerar um relatório constante de quanto tempo a entrega está levando para chegar até o comprador. Além de ser muito útil para os clientes, isso auxilia as empresas a identificarem padrões que podem ser usados para otimizar as estratégias de entrega.
Aprimorar as estratégias de marketing
Com a quantidade de informações disponíveis atualmente, sem uma análise efetiva, é praticamente impossível tomar as decisões certas diante dos clientes. Portanto, é possível utilizar o Data Science também a favor das estratégias de marketing.
A empresa consegue, por exemplo, coletar informações importantes como de comportamento, perfil de compra, rendimento financeiro, escolaridade, entre outros e assim traçar estratégias de marketing bem estruturadas e decisivas.
Por meio disso, é possível ofertar os produtos mais buscados pelo mercado e fazendo as promoções certas para ficar à frente da concorrência.
Melhorar o desempenho financeiro
Quando uma empresa tem uma maior capacidade analítica, é possível otimizar seus resultados financeiros e tomar melhores decisões como um todo para os negócios.
A ciência de dados implica em melhores e mais ágeis decisões, aumento da produtividade, redução de gastos, desperdícios e maior engajamento e atração dos clientes. Isso tudo, consequentemente, contribui para que o desempenho financeiro aumente.
Qual a jornada de dados em uma empresa?
Para que seja possível colocar Data Science em prática, primeiramente, é fundamental conhecer como a jornada de dados acontece dentro da empresa. Há inúmeros passos que eles precisam percorrer antes de serem transformados em insights relevantes para os negócios.
Essa jornada segue uma sequência lógica composta por seis etapas. São elas: coleta, transporte, proteção, armazenamento e processamento, análise e o compartilhamento.
Entenda cada uma delas melhor a seguir:
1. Coleta: o primeiro passo é quando os profissionais de dados vão reunir os dados vindos das mais diversas fontes de dados, como dos sistemas ERPs, CRMs, planilhas, dispositivos IoT, Nuvem, entre outros.
2. Transporte: em seguida, todos esses conteúdos são movidos entre usuários, dispositivos e aplicações por meio das redes corporativas e centralizados para que seja possível executar os próximos passos.
3. Proteção: garantir que apenas pessoas autorizadas tenham acesso aos dados é fundamental para que eles fiquem em segurança durante todo o processo. Portanto, durante essa etapa, os profissionais responsáveis irão precisar de uma estrutura eficiente para detectar e eliminar anomalias. Assim, as informações corretas poderão chegar até os tomadores de decisão da empresa.
4. Armazenamento e processamento: para que os dados possam ser validados, precisam ser movidos para infraestruturas capazes de armazená-los e processá-los corretamente. A melhor opção para que as empresas consigam lidar com grandes fluxos de dados é utilizar um serviço em Nuvem.
5. Análise dos dados: após passar por todas os passos anteriores, a jornada dos dados segue para a análise. É aqui que o trabalho dos algoritmos e outras disciplinas da ciência de dados começa. Por meio delas, é extraído insights estratégicos e contextualizados a partir de todos os dados brutos coletados.
6. Compartilhamento: por último, os resultados são compartilhados entre os profissionais da empresa para que seja possível aplicar os insights em diversas situações e, assim, encontrar soluções inteligentes. O compartilhamento dos resultados é fundamental para que a análise seja realmente efetiva e colabore para as tomadas de decisão.
É fundamental que todas as etapas da jornada dos dados sejam realizadas corretamente. Isso é vital para que as informações obtidas sejam direcionadas para as reais necessidades da empresa.
Essa jornada ainda é longa e complexa e, por isso, exige muito dos profissionais responsáveis pela ciência de dados. É necessário que eles estejam focados na otimização de todas os estágios para que seja possível atingir resultados cada vez mais precisos.
Quem são os profissionais de dados?
Como você pôde perceber no tópico anterior, os profissionais de dados possuem um trabalho complexo que exige muita preparação para garantir que a jornada dos dados seja bem-sucedida.
Portanto é importante sabermos quem são esses profissionais. O cientista de dados, de modo geral, é aquele profissional que estuda e trabalha com a ciência de dados.
Ele é responsável por projetar os modelos e mecanismos que serão utilizados nas análises de dados. Para isso, é necessário que ele tenha algumas habilidades técnicas e conhecimento em matemática, estatísticas e tecnologia.
O profissional de dados deve ter um perfil multidisciplinar, que abrange tanto a questão técnica, quanto a subjetiva, por meio de um pensamento estratégico. Ele irá precisar ser capaz de interpretar os resultados das análises e compreender como eles podem ser aplicados nos negócios.
Há diversas carreiras que esse profissional pode seguir na ciência de dados, entre elas estão:
- Cientista de dados: a pessoa deve ter experiência com ciência da computação, matemática e estatística. Ela será responsável por analisar e extrair insights de Big Data. É a carreira mais ampla na área;
- Engenheiro de dados: outro caminho a seguir é a engenharia de dados. Você irá detectar tendências nos conjuntos de dados analisados e desenvolver os algoritmos utilizados para tornar o processo ainda mais preciso. Além disso será responsável por projetar sistemas e estruturas para reunir todos os dados;
- Analista de dados: esse profissional realiza a coleta, análise e interpretação dos insights utilizados nas tomadas de decisões, auxiliando os demais setores a utilizarem da melhor forma os resultados.
Por que ter uma cultura corporativa voltada a dados?
Saber lidar com o Big Data disponível hoje, não é uma tarefa fácil, realizar as análises exige muito preparado, recursos e pessoal capacitado. Portanto, muitas empresas ainda desperdiçam a grande parte das informações que poderiam ser estratégicas para os seus negócios.
É aí que entra a ciência de dados. Aquelas organizações que são capazes de realizar todos esses processos e seguir de forma bem-sucedida a jornada de seus dados, conseguirão se destacar, saindo na frente do mercado.
Mas como iniciar todo esse processo? Por meio de uma cultura corporativa voltada a dados. É necessário envolver todos os colaboradores no processo e difundir a importância que as informações possuem atualmente para garantir o sucesso de um negócio.
Afinal, de nada adiantará a realização de inúmeras análises de dados inteligentes se os próprios colaboradores não conseguirem utilizar os resultados no dia a dia. Portanto, é necessário estimular a análise de dados por todas as equipes, envolvendo os colaboradores em todos os esforços dessa jornada.
Para isso, a empresa deve tornar os dados universalmente disponíveis, estimular o desenvolvimento das habilidades necessárias e influenciar cada colaborador a perceber a importância dos dados em cada tarefa de sua rotina para que eles possam realmente utilizá-los de forma criativa e estratégica.
A chave para o sucesso de uma empresa atualmente é a sua capacidade de inovar e acompanhar as mudanças do mercado por meio dos dados disponíveis. Por isso, invista nas ferramentas certas e em uma parceria confiável para que possa acompanhar o seu negócio em toda a jornada de dados.
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