Entre os termos que todas as empresas têm ouvido ultimamente está o Data Science. Por mais que você seja um gestor atualizado, você sabe o que é, de fato, a ciência de dados?

Fizemos este post para responder essa pergunta e mostrar por que essa é uma área cada vez mais inserida na cultura das empresas que buscam vantagens estratégias. Não à toa, universidades de ponta como Harvard e o MIT apostam em cursos online de alto nível para fomentar o mercado.

Podemos mencionar, ainda, como os próprios números explicam a ascensão do Data Science. Em 2014, a IBM informou que 2,5 bilhões de gigabytes (GB) de dados foram gerados todos os dias em 2012. Já em 2018, a Forbes relatou que são produzidos 2,5 quintilhões de bytes de dados a cada dia.

Assim, temos a dimensão precisa do que representa, hoje, o trabalho com os dados para a indústria, influenciando diversos segmentos e empresas de diferentes portes. Vamos conhecer mais sobre o Data Science, seus benefícios e suas aplicações. Continue a leitura e confira!

Saiba o que é Data Science

Um conceito curioso entre os profissionais da área diz que um cientista de dados é uma pessoa melhor em estatística do que um engenheiro de software, e melhor em engenharia de software do que qualquer estatístico. Essa definição passa bem perto da verdade, já que a ciência de dados é um ramo multidisciplinar que busca extrair informações relevantes de um conjunto de dados.

Comumente, é necessário processar previamente esse conjunto para adequá-lo às análises estatísticas, algoritmos de inteligência artificial e demais ferramentas que são utilizadas. Por isso um dos ramos da ciência de dados é o tratamento dos dados.

Com os resultados obtidos dos dados, vem outra grande capacidade que um cientista de dados tem: a de apresentar tais resultados de forma compreensível. Isso é alcançado com figuras, gráficos customizados para cada conjunto de dados ou respostas e, também, de acordo com o nível de entendimento dos interlocutores.

Mas por que com todas essas virtudes essa ciência só está em alta neste momento? Na verdade, a análise de dados sempre foi utilizada pelas empresas, mas com a aquisição de imensas quantidades de dados, as ferramentas antigas já não eram mais suficientes para processá-los.

O que antes era feito por meio de planilhas de Excel e armazenado em computadores locais, agora é processado e armazenado na nuvem. Com isso, vêm outras facilidades, como pagamento apenas das ferramentas de processamento utilizadas e o aumento de ferramentas disponíveis aos cientistas de dados.

O alcance do Data Science, hoje, é impressionante e tende a crescer ainda mais: com a evolução da chamada Internet das Coisas (Internet of Things, ou IoT), os dispositivos eletrônicos interagem mais entre si dentro da rede, o que gera uma quantidade ainda maior de dados.

Além disso, é uma tecnologia versátil. Recentemente, a primeira imagem de um buraco negro só foi registrada com a ajuda de cientistas de dados. A partir daí, é possível ter uma ideia sólida sobre o alcance da ferramenta e o quanto ela pode beneficiar o seu negócio.

Entenda as vantagens competitivas e a ciência de dados

A ciência de dados está ligada diretamente ao Business Intelligence e às estratégias das empresas. Com soluções que vêm dos dados, é possível aumentar a competitividade sob vários aspectos. Vejamos alguns deles.

CRM (Customer Relationship Management)

Em bases de clientes, existem informações valiosas para as empresas, que, se bem utilizadas, podem melhorar a relação empresa-cliente.

Com os algoritmos apropriados, o cientista de dados consegue agrupar e apresentar relações que um simples passar de olhos não perceberia. Esses insights permitem criar necessidades para os mesmos clientes.

Customização

Após análise dos perfis dos clientes, uma empresa pode entender as necessidades e melhorar os produtos que já estão no mercado, além de aumentar as chances de sucesso no lançamento de novos produtos.

Análise de risco

Os aspectos que envolvem o sucesso dos negócios não são apenas provenientes da forma como a empresa é conduzida. Os fatores externos sociais e econômicos, reconhecidamente complexos, também influenciam no sucesso.

Cientistas de dados têm em mãos ferramentas que conseguem descobrir grande número de parâmetros relevantes, além de prever comportamentos futuros com grande assertividade.

Otimização de processos

Desde a melhor hora para enviar e-mails até a melhoria da contração de colaboradores, com a ciência de dados, a empresa otimiza processos ao compreender padrões e classificar respostas.

Conheça o que é Big Data e Data Analytics

Muitos se confundem com as diferenças entre o Data Science, o Big Data e o Data Analytics. É importante notar que o profissional de ciência de dados (Data Scientist) se envolve mais com questões como modelagem matemática e estática. Não à toa, é uma das profissões com maior remuneração no mercado, já que exige uma formação mais completa.

Já o Big Data tem relação com grandes quantidades de dados que não podem ser processadas efetivamente com ferramentas tecnológicas convencionais. Ele se concentra tanto nos dados estruturados como não estruturados, podendo ser utilizado para gerar informações valiosas e insights para a organização.

Na definição do Gartner, uma importante empresa de consultoria em tecnologia, o Big Data constitui um conjunto versátil de dados que exigem formas inovadoras de processamento de informações. O objetivo é gerar uma visão aprimorada dos negócios, fornecendo mais conhecimento para a tomada de decisões e viabilizando a automação de processos.

Já o Data Analytics, ou análise de dados, é o exame de dados brutos com o objetivo de tirar conclusões sobre essas informações. O Data Analytics envolve a aplicação de um processo algorítmico ou mecânico para obter insights. Por exemplo: percorrendo vários conjuntos de dados para procurar correlações significativas entre si.
É usado em vários setores para permitir que as organizações e empresas tomem decisões melhores, além de verificar ou melhorar processos já existentes. O foco do Data Analytics está na inferência, que é o processo de obter conclusões baseadas exclusivamente no que o pesquisador já sabe.

Outra diferença significativa é o foco em programação: o trabalho do Data Scientist exige um conhecimento maior em linguagens de programação próprias do setor, como Python e R. Já o profissional de Analytics se beneficia diretamente desse aprendizado, mas não o utiliza com tanta profundidade quanto o cientista de dados.

Essas são apenas algumas aplicações da ciência de dados. Tudo que envolve extrair informações relevantes de conjuntos de dados de qualquer tamanho já pode ser considerada uma solução dessa área.

Com o barateamento da aquisição de dados, armazenamento e processamento, e agora que você já sabe o que é Data Science, não existem mais desculpas para não dar esse passo rumo à competitividade.

Gostou das dicas e quer saber mais sobre como o trabalho com dados ajudou a incrementar as operações de uma gigante da indústria? Então aproveite a visita e leia, agora mesmo, o nosso post sobre o case de sucesso Nokia!

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.