O Data Science já é utilizado por diversas empresas, uma vez que o uso de dados científicos direcionado para o mundo corporativo é um grande diferencial com potencial para se tornar uma necessidade com rapidez. Ou seja, o uso correto de dados, para gerar informações valiosas e modificá-las em conhecimento, se inclina para ser um fator comum para todos os negócios.

Entretanto, para algumas organizações, ainda é complicado persuadir, por exemplo, alguns colaboradores sobre a importância da sua utilização. Isso porque é muito comum as pessoas, que são responsáveis por tomar decisões ou estruturar planejamentos sem a ajuda de dados, resistirem a esse tipo de mudança.

Sendo assim, para tentar desmistificar esse assunto e ainda ajudar na sua compreensão, esse conteúdo vai abordar os principais tópicos sobre o Data Science.

 Boa leitura!

Mas o que é Data Science?

O Data Science (ciência de dados) é o estudo disciplinado das informações e dados pertencentes ao negócio e todas as visões que podem estar relacionadas a um assunto específico.

Por isso, essa é uma ciência que estuda as informações, seu processo de captura, transformação, geração e, posteriormente, análise de dados.

E, inicialmente, a ciência de dados envolve as seguintes áreas: matemática, estatística, ciência da computação e conhecimento do negócio.

Já no cotidiano, os profissionais de Data Science precisam lidar com diversos conjuntos de elementos, sejam eles estruturados ou não. Para isso, eles contam tanto com Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados, como editores de código, quanto com o Visual Studio Code.

Dessa maneira, o processo começa pelo entendimento da complexidade do desafio proposto e, a partir dele, é preciso encontrar dados que ajudem a trazer soluções. Para tal objetivo, é preciso iniciar os seguintes procedimentos:

– Limpeza e avaliação exploratória dos dados;

– Escolha de variáveis e recursos;

– Modelagem dos dados;

– Treinamento, avaliação e validação dos modelos baseados em Machine Learning;

– Report dos resultados.

Falando em Machine Learning, é relevante uma observação, já que não é sempre que ele é, de fato, necessário. Isso porque o uso de modelos mais simples é suficiente e totalmente funcional. Além disso, os profissionais dessa área também precisam decidir qual será o método mais viável para cada caso.

E quando o processo é realizado de maneira eficiente, você converte dados em informações valiosas, gera conhecimento, insights e constrói estratégias diferenciadas.

Por que o Data Science é importante para as empresas?

Essa é uma pergunta bem fácil de responder.

Conforme o volume de dados chega ao estágio do chamado Big Data, é fundamental adotar métodos mais sofisticados para lidar com ele.

Logo, as empresas não podem ignorar a análise científica dos dados que seus parceiros, clientes e ela, em si, produzem. Afinal de contas, essa abordagem apresenta direções que, sem ela, permanecem ocultas ou se mostram depois de um longo período.

Portanto, esse não é um recurso que não pode ser ‘jogado fora’ em meio a alta procura pela diferenciação competitiva de mercado que existe atualmente. E, por isso, o Data Science é tão significativo para os negócios.

Quais são as principais vantagens da Ciência de Dados?

Como não poderia ser diferente, a aplicação do Data Science em uma empresa traz grandes vantagens. Confira as principais:

Segurança da informação

Não só no Brasil, mas o mundo está sofrendo com eventos relacionados a intercepção e vazamento de informações. E, assim, as empresas precisam, cada vez mais, implementar artifícios que asseguram a privacidade de dados.

Então, para estarem alinhadas a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados), é essencial que os negócios constatem as suas fraquezas em suas arquiteturas. É fundamental cuidar da influência da imagem, pois, do contrário, é comprometida a credibilidade da marca diante os colaboradores, parceiros e clientes.

Por isso, é extremamente importante demonstrar que a empresa tem plenas condições de tratar os dados que estão em sua responsabilidade da maneira certa.

Para isso, a adoção de medidas eficazes passa tranquilidade para as pessoas envolvidas, tendo como resultado a expansão de uma base de clientes mais sólida, forte e fidelizada.

Cenários possíveis

Toda empresa deseja encontrar as melhores soluções antes dos seus concorrentes, certo?

Com todo o avanço da tecnologia, apareceram mecanismos com a capacidade de melhorar a inteligência preditiva praticada pelas organizações. E o Data Science exerce uma função cada vez mais decisiva nesse processo.

Desse modo, ao invés de encaminhar somente formulários para os seus clientes para saber o que eles pensam sobre um assunto, é mais eficiente encontrar as respostas pelas pistas que são deixadas pelo caminho.

Portanto, com as informações corretas, é possível:

– Elaborar segmentações com alto grau de especificidade;

– Esboçar perfis comportamentais de consumo;

– Reconhecer campanhas de marketing que convertem;

 – Estruturar estratégias sazonais;

– Customizar serviços ou produtos ofertados;

– Identificar tendências de mercado com antecedência e precisão.

Melhor avaliação de dados complexos

Há também alguns casos em que o alto volume de dados é somado ao nível de complexidade dos elementos em questão.

Assim, se a quantidade em excesso já inviabiliza uma interpretação apurada, a impossibilidade de tratar certos dados em tempo hábil comprova que o Data Science é indispensável para as empresas.

Em vista disso, investindo em inovação e tecnologia, além de boas equipes de ciência de dados, os detalhes que se perderiam acabam se convertendo em novas oportunidades de negócios. Isso se deve ao fato de que os gestores passam a ter uma visão privilegiada da empresa e das dinâmicas que movimentam o mercado que ela faz parte.

Data Science: como usar nos negócios?

Saiba que para começar a aproveitar os benefícios citados anteriormente, é preciso contar com todos os setores da sua empresa. Dessa forma, todos os colaboradores devem compreender que o trabalho não pode ser feito através de achismos e, sim, de fatos, de dados que podem ser comprovados.

Assim, você deve iniciar a introdução de uma cultura de inovação, que precisa ser altamente difundida e praticada todos os dias. Após, será essencial:

– Consolidar a cultura de data literacy (alfabetização de dados);

– Contar com um bom plano de transformação digital;

– Estruturar uma equipe de Data Science alinhada as reais necessidades da organização;

– Garantir que essa mesma esquipe conte com especialistas em estatística e programação, que conheçam muito bem o modelo de negócio da empresa.

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