As 3 Etapas do Data Science para aplicar na sua empresa
A Ciência de Dados não é um bicho de sete cabeças. Na realidade, essa é uma prática já incorporada no mercado e explorada em diferentes segmentos. Em breve, todos nós teremos um quê de cientista de dados. Você está preparado para esse novo momento?
Para desmistificar o assunto, trouxemos as etapas do Data Science aplicadas na prática e que podem ser incorporadas na sua empresa. Acompanhe com a gente cada um dos processos.
1. Definição do escopo
Nessa etapa, o objetivo é detalhar o desafio do negócio. A fase envolve tanto o lado humano, pois procuramos entender o que será relevante para os usuários finais, quanto o lado tecnológico, para conhecer as fontes de dados disponíveis e a forma como são coletados.
Do ponto de vista humano, mais ligado à inovação e design de soluções, podemos dividir essa etapa em dois momentos:
- Imersão no negócio: para entender os impactos dos dados para a organização.
- Análise e Síntese: para estruturar o desafio que vamos superar.
Por outro lado, também temos que incorporar alguns processos de Data Science, que podem ser guiados com as seguintes práticas:
- Mapeamento da Governança: para entender a estrutura da organização na área de governança de dados.
- Análise da Arquitetura de Dados: como o nome mesmo diz, é identificar a arquitetura de dados da empresa.
- Imersão nos dados: para entender as diferentes fontes de dados disponíveis, sua qualidade, entre outros pontos.
A partir daí, você já teria as bases para entender os problemas que poderia resolver e começar a desenhar as soluções.
→ Quer aprender mais sobre Data Science? Então baixe agora mesmo o nosso ebook para entender os impactos no mercado.
Data Science: a nova agenda para repensar modelos de negócios
2. Descoberta e modelagem
Agora que já entendemos o desafio do negócio, iniciamos um processo de prototipação. Esse é o momento em que os cientistas de dados precisam atuar. Afinal, vamos passar por etapas que exigem o aprofundamento em questões mais técnicas.
Assim como na etapa anterior, aqui, teremos algumas tarefas fundamentais para começar a desenhar a solução.
- Aquisição de Dados: trabalhamos com amostras de dados extraídos de bases completas. É nessa tarefa que realizamos análises exploratórias para desvendar insights preliminares.
- Harmonização de Dados: a tarefa consiste na em um exame minucioso da qualidade dos dados, para que possamos limpá-los e compatibilizar as diferentes fontes.
- Inteligência Artificial e Machine Learning: Agora, com a base amostral pronta para o uso, podemos selecionar algoritmos para aplicarmos aos dados, com o aprendizado de máquina.
- Implementação com foco no negócio: os modelos são progressivamente personalizados à realidade do negócio.
Dessa forma, com o apoio do cientista de dados, somos capazes de provar a solução do ponto de vista conceitual. Chegou o momento de tangibilizar tudo, certo? É o que faremos a seguir.
3. Prototipar e implementar
Agora que já temos um conceito, chegou o momento de transformá-lo em novas ofertas de produtos, serviços ou soluções para os usuários finais ou clientes. Claro, também vamos entregar um passo a passo das tarefas que você precisa realizar para superar essa etapa. Vamos conferir juntos?
- Ideação: vamos levantar ideias em sessões de brainstorming, elencá-las e priorizá-las, com a participação de representantes dos usuários finais e de outros stakeholders envolvidos.
- Prototipação: os protótipos podem ser dos mais simples aos mais complexos e servem para testarmos aquilo que foi desenvolvido na prática.
- Implementação: uma parte do processo de implementação envolve a aquisição e harmonização dos dados. Além disso, devemos utilizar metodologias ágeis, que funcionam muito bem para esse tipo de projeto.
Por fim, devemos sempre comunicar os resultados e receber os feedbacks do que realizamos. Só assim podemos trabalhar em um processo de melhoria contínua.
Aplicando Data Science no mundo dos negócios
É muito importante entendermos que soluções alinhadas a dados não surgem apenas do trabalho do cientista de dados. Na verdade, é sempre bom termos a participação dos profissionais que atuam na área de negócios e, acima de tudo, dos principais stakeholders beneficiados com a solução.
É da união da parte técnica — ligada a questões como business intelligence, tecnologia da informação e ciência de dados — com a área de negócios — que tem uma grande compreensão do mercado e das necessidades dos usuários — é que podemos criar soluções alinhadas e inovadoras.
Dentre as soluções possíveis que podem surgir dessa sinergia, podemos listar infinitas possibilidades:
- Novos produtos e serviços para os usuários finais;
- Dashboard mais sofisticados para a análise de dados;
- Criação de indicadores de propensão de compra;
- Máquinas capazes de analisar dados e tomar decisões;
- Automatizar processo de armazenamento, gerenciamento e visualização de dados;
- entre muitas outras.
Enfim, vamos repetir a consolidada frase: dados são o novo petróleo. Explorar o infinito de possibilidades do Big Data é o que vai colocar a sua empresa um passo à frente da concorrência e, principalmente, mais alinhada às necessidades do seu consumidor.
O que achou do nosso post de hoje? Precisando de ajuda para colocar cada uma das etapas do Data Science em prática? Então entre em contato conosco e descubra como podemos ajudá-lo com isso!
Voltar