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!
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.
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
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