Por ser algo relativamente novo, o Data Science gera muitas dúvidas, em especial na sua implementação e entendimento. Em linhas gerais, a empresa se beneficia do DS quando os processos e sistemas são extraídos das ideias vindas dos recursos tecnológicos e adicionados aos processos internos e externos.

Nesse contexto, os dados passam a ser o interesse maior, sejam eles gerados pelo negócio ou fruto de pesquisas, incluindo os seguintes campos ou habilidades: compressão de dados, programação de hardwares e softwares, inteligência artificial, uso adequado do Big Data, computação de alto desempenho, entre outros.

A implementação do Data Science no negócio exige, portanto, preparo e recursos para o melhor aproveitamento das ferramentas e técnicas relacionadas ao seu uso. Continue a leitura e veja dicas de como ter o melhor aproveitamento em sua empresa.

1- Estabeleça um plano de ação

Um plano de ação começa com a avaliação do conhecimento, dos profissionais e do nível dos envolvidos nesse processo. Além disso, devem ser verificadas informações tais como volume de dados gerados, recursos tecnológicos e demais fatores relacionados à operação científica da organização.

É importante adicionar metas e objetivos, projeções e quais formas serão utilizadas para mensurar os resultados a partir das ações com o Data Science, bem como o nível de interação com outras áreas e previsão das capacitações necessárias para os cientistas de dados.

2- Monte uma equipe de Data Science

O Data Science requer profissionais com habilidade de extrair, analisar e gerar insights dos dados. Em linhas gerais, há duas opções: contratar um cientista experiente ou direcionar os recursos para uma equipe de Data Science Júnior.

A vantagem da primeira opção é que é possível somar ao negócio o conhecimento, habilidade, network e experiência do profissional. Devido à sua expertise, ele vai entregar resultados com maior rapidez e resolver problemas. Em contrapartida, pode apresentar um comportamento menos flexível, adotando soluções anteriores, além de requerer, em geral, um maior investimento.

A segunda opção é válida quando o grupo de cientistas é menos experiente, mas com membros talentosos e motivados, com habilidades que se complementam. Uma equipe de três profissionais já pode ser suficiente, se as condições acima forem cumpridas e eles apresentarem as qualificações necessárias.

Vamos ao seguinte caso: você tem três profissionais à disposição, e um deles possui habilidades com foco na codificação de databases; o segundo, em stats and analytics; e o terceiro, em visualisation. Juntos já podem trazer grandes benefícios à organização, com a vantagem de aprendizado, compartilhamento de ideias, trabalho em equipe, etc.

3- Implemente Métricas e Analytics

Métricas devem ser repetíveis, confiáveis e realizadas em tempo hábil. Elas são essenciais para que o negócio seja capaz de avaliar se seus esforços estão contribuindo de fato para os objetivos fundamentais da sua instituição.

Esse é um dos maiores fatores para o aumento da eficiência. É também uma oportunidade de avaliar o seu progresso em relação às práticas e técnicas anteriores. Aproveite para compartilhar essas informações com os outros membros do time, a fim de promover um melhor engajamento e auxiliar na revisão de processos.

4- Colete dados

Utilize tanto elementos internos quanto externos e, mais que gerar informações, promova a interação entre eles. Avalie quais volumes de dados podem ser aplicados ao seu banco, mas tenha em mente que o intuito não é reunir o máximo de informação: o objetivo é agregar os conceitos mais relevantes para o seu negócio.

5- Seja curioso

Esteja disposto a se aprofundar em suas informações para encontrar abordagens, correlações e outros resultados, sobretudo aqueles inesperados. Não tenha medo de fazer perguntas e utilizar os dados para testá-lo.

Os pontos apresentados e o processo de desenvolvimento e administração do Data Sicense certamente ajudarão a ver onde você está e como os dados podem auxiliá-lo a chegar aonde deseja.

Agora você entende mais sobre como ter resultados efetivos com o Data Science. Aproveite e assine nossa newsletter para acompanhar todas as novidades do campo do Big Data!

Leandro Guimarães
Leandro Guimarães é o fundador da Know Solutions e trabalha com Business Intelligence desde 2009. Possui amplo conhecimento em Modelagem Dimensional, Data Warehouse e na plataforma Pentaho.

Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.

Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.

Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.