Ciência de Dados: defenda essa ideia na sua empresa

Muitos profissionais que não são da área da TI ainda têm dificuldades para entender a importância da Ciência de Dados. Quando se fala em investimentos nessa área então, os gestores de tecnologia enfrentam muita resistência justamente por conta da falta de conhecimento.

Pensando nisso, preparamos uma série de argumentos que vão te ajudar a defender a Ciência de Dados na empresa. Confira e anote aí!

Explique didaticamente o que é Ciência de Dados

Parece difícil de explicar, mas não é. A Ciência de Dados é o campo de estudo que combina conhecimento de domínio, habilidades de programação e conhecimento de matemática e estatística para extrair informações significativas dos dados. 

Os profissionais de Ciência de Dados aplicam algoritmos de aprendizado de máquina a números, textos, imagens, vídeo, áudio e muito mais para produzir sistemas de Inteligência Artificial que executam tarefas que normalmente exigem inteligência humana. Por sua vez, esses sistemas geram insights que analistas e usuários de negócios podem traduzir em valor comercial tangível.

→ DICA: Encontre uma maneira de dizer isso utilizando analogias e metáforas que pessoas “leigas” consigam captar. Use exemplos internos, isso facilita muito o entendimento.

Aponte os benefícios da Ciência de Dados para o negócio

Em linhas gerais, aqui estão as três grandes vantagens que sua empresa pode obter ao investir em Ciência de Dados:

Mitigação de riscos e fraudes

Os cientistas de dados são treinados para identificar dados que se destacam de alguma forma. Eles criam metodologias estatísticas, de rede, caminho e Big Data para modelos preditivos de propensão a fraudes e os utilizam para criar alertas que ajudam a garantir respostas oportunas quando dados incomuns são reconhecidos.

Potencialização das vendas

Uma das vantagens da Ciência de Dados é que as organizações podem encontrar quando e onde seus produtos e serviços vendem melhor. Isso ajuda a fornecer as ofertas certas, no momento certo. Se, ainda assim, algo não estiver encaixando, pode ser a hora de desenvolver novos produtos/serviços para atender às (novas) necessidades de seus clientes.

Experiências personalizadas do cliente

Um dos benefícios mais exigidos da Ciência de Dados é a capacidade das equipes de Vendas e Marketing entenderem seu público em um nível muito granular. 

Com esse conhecimento, uma organização pode criar as melhores experiências possíveis para seus clientes.

Desmistifique a figura do cientista de dados

Quando falamos em cientistas de dados, pode ser que seu escopo fique um pouco etéreo. Isso acontece, principalmente, em empresas mais conservadoras. 

Vamos definir o que um cientista de dados faz para que você tenha a clareza de como ele pode ajudar a corporação com seu expertise. 

 As tarefas dos cientistas de dados incluem:

• Identificar os problemas de análise de dados que oferecem as maiores oportunidades para a organização. 
• Determinar os conjuntos e variáveis ​​de dados corretos. 
• Coletar grandes conjuntos de dados estruturados e não estruturados de fontes diferentes.
• Limpar e validar os dados para garantir precisão, integridade e uniformidade.
• Conceber e aplicar modelos e algoritmos para minerar as lojas de Big Data.
• Analisar os dados para identificar padrões e tendências.
• Interpretar os dados para descobrir soluções e oportunidades.
• Comunicar as descobertas às partes interessadas usando visualização e outros meios.

Ao simplesmente listar essas atividades todas, cria-se uma aura mistificada desse profissional. Acontece que, passado o período de encantamento, é hora de mostrar a todos que o cientista de dados é humano e tem suas limitações. 

→ DICA: É importante que toda a corporação esteja alinhada nessa visão para que o cientista possa executar seu trabalho da melhor forma possível e com o mínimo de empecilhos possíveis.

Quer ouvir o que um cientista de dados tem a dizer? Temos um webinar especial para você que quer dominar de uma vez por todas a Ciência de Dados e investir em uma estratégia robusta. 

Vamos revelar como a Ciência de Dados é a solução para quem quer lançar um olhar estratégico sobre o ecossistema de dados que orbita seu negócio.

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Mostre casos de sucesso

Uma maneira bastante efetiva de tangibilizar a importância do investimento em Ciência de Dados é mostrar casos de sucesso. Ao contar histórias de empresas que obtiveram bons resultados, você conseguirá mostrar aos executivos de negócios que não funciona somente na teoria.

Há diversos casos na internet. Contudo, opte por exemplos que estejam próximos da área de atuação da sua empresa. 

→ DICA: Faça um benchmarking. Isso significa que você vai precisar que outra empresa conte sua experiência com a Ciência de Dados. Busque entre seus parceiros de negócios aqueles que já têm projetos na área e que possam testemunhar os resultados obtidos. 

Preveja o retorno sobre o investimento

De tudo o que foi dito até aqui, nada é tão poderoso quanto mostrar ao corpo diretivo da empresa o retorno que será obtido com o investimento em Ciência de Dados. 

Veja este exemplo: Em fevereiro de 2018, a Forbes informou que a Netflix credita seu “Content Recommend Engine” por reduzir a rotatividade de clientes na ordem de 1 bilhão de dólares anualmente. A implantação de um modelo de Ciência de Dados na produção pode ser um processo caro e demorado. Esse projeto levou anos para ser desenvolvido, mas, com ele, a empresa reduziu a rotatividade de clientes na ordem de bilhão de dólares por ano. Portanto, a Netflix está obviamente vendo o ROI que deseja da Ciência de Dados. No entanto, nem sempre foi assim para eles. 

→ ATENÇÃO! A etapa inicial no cálculo do ROI é definir o que “sucesso” significa para sua organização. Além disso, é preciso considerar todos os setores, diretos e indiretos, para os quais os dados (ou seu departamento de dados) irão contribuir. O valor se apresenta de muitas formas diferentes. Portanto, considerar todos os caminhos possíveis pelos quais os dados podem trazer sucesso faz parte do trabalho envolvido — não é uma abordagem uniforme e será diferente para todas as organizações.

A realidade de medir o ROI em projetos e equipes de dados, especialmente para ferramentas e tecnologias de coleta de dados, pode ser excepcionalmente desafiadora devido a esses motivos:

• Muitas vezes, é difícil destacar apenas a contribuição dos dados para melhorias, especialmente resultados de negócios maiores (como custos mais baixos, margens de lucro mais altas etc.).
• O cálculo é complicado porque o valor não está todo em um número; pode se espalhar por vários departamentos e equipes.
• Devido a esses motivos, medir o ROI de um projeto de dados pode acabar sendo um projeto de dados em si, o que geralmente é difícil de justificar.

Conforme a natureza do seu negócio, é provável que existam maneiras menos evidentes pelas quais os dados podem afetar a receita. Portanto, devem ser fortemente considerados nos cálculos de ROI:

• Uma instância é aumentar o número de clientes, possivelmente por meio de atividades de Marketing e Vendas mais direcionadas, graças à análise preditiva ou a um modelo de aprendizado de máquina. 
• Não é apenas para novos clientes. A Ciência de Dados pode estar na raiz de projetos que afetam a receita e que fazem com que os clientes existentes comprem mais (seja por causa de um mecanismo de recomendação ou de vendas e vendas cruzadas).

A Era Digital transformou a forma de potencializar os resultados dos negócios, priorizando a análise de dados. Mas você deve estar se perguntando: em meio a essa imensidão de dados, como obter a informação certa para criar as soluções mais eficientes?

Simples: mergulhando no universo de dados! 

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