Exemplos de projetos de Ciência de Dados para alavancar resultados

Mais e mais organizações – entre grandes players, startups e pequenas empresas – estão percebendo o lugar estratégico da Ciência de Dados nos negócios.

Independente da indústria ou tamanho, as organizações que desejam permanecer competitivas na era do Big Data precisam desenvolver e implementar eficientemente as capacidades da Ciência de Dados — ou correm o risco de ficar para trás.

Você sabe o que é Ciência de Dados? 

Nesse artigo, vamos falar um pouquinho do conceito, você verá alguns exemplos de projetos de Ciência de Dados que ajudaram a alavancar resultados empresariais. Confira!

O que é Ciência de Dados  

Do inglês Data Science, a Ciência de Dados é o campo de estudo que combina conhecimento de domínio, habilidades de programação, matemática e estatística para extrair insights significativos dos dados.

Os profissionais de ciência de dados aplicam algoritmos de aprendizado de máquina a números, textos, imagens, vídeos, áudios e muito mais, produzindo sistemas de Inteligência Artificial (IA) para executar tarefas que requerem inteligência humana. 

Por sua vez, esses sistemas geram insights que analistas e usuários de negócios traduzem em valor comercial tangível.

Uma maneira de entender a Ciência de Dados é visualizar o que faz um cientista de dados. Na definição da Gartner, esse profissional tem uma “função crucial para organizações que buscam extrair insights de ativos de informação para iniciativas de Big Data”. 

A empresa ainda acrescenta que essa especialidade requer uma ampla combinação de habilidades,por exemplo: colaboração e trabalho em equipe são necessários para entender os problemas do negócio. Habilidades analíticas e de modelagem de decisão são necessárias para descobrir relacionamentos dentro dos dados e detectar padrões. Habilidades de gerenciamento de dados são importantes para construir a base de dados certos usado para analisar e gerar insights valiosos para promover tomadas de decisão eficientes.

Como funciona o processo de Ciência de Dados 

O processo de Ciência de Dados segue normalmente esse fluxo: 

dados > informação > conhecimento > insight > inteligência

Para tornar isso um pouco mais prático, vamos recorrer à explicação dada por Hugo Bowne-Anderson, Ph.D em Ciência de Dados, na Harvard Business Review. O especialista assim explica o trabalho dos cientistas de dados: 

“Primeiro, os cientistas de dados criam uma sólida base de dados para realizar análises robustas. Em seguida, usam experimentos on-line, entre outros métodos, para alcançar um crescimento sustentável. Por fim, constroem pipelines de aprendizado de máquina e produtos de dados personalizados para entender melhor seus negócios e clientes e tomar decisões com mais eficiência. Resumindo, em tecnologia, ciência de dados é sobre infraestrutura, testes, aprendizado de máquina para tomada de decisões e produtos de dados”.

Benefícios da Ciência de Dados para os negócios

A principal vantagem de usar a Ciência de Dados em uma organização é o empoderamento e a facilitação da tomada de decisões. 

Organizações com cientistas de dados podem incluir evidências quantificáveis ​​baseadas em dados em suas decisões de negócios. Essas decisões podem levar ao aumento da lucratividade e à melhoria da eficiência operacional, do desempenho dos negócios e dos fluxos de trabalho. 

Em organizações voltadas para o cliente, a Ciência de Dados ajuda a identificar e refinar os públicos-alvo. Ela também é bastante útil no recrutamento: o processamento interno de aplicativos e testes e jogos de aptidão orientados a dados ajuda a equipe de recursos humanos de uma organização a fazer seleções mais rápidas e precisas durante o processo de contratação.

Os benefícios específicos da ciência de dados variam dependendo do objetivo da empresa e do setor no qual ela está inserida. 

Os departamentos de vendas e marketing, por exemplo, podem extrair dados dos clientes para melhorar as taxas de conversão ou criar campanhas de marketing individuais. 

Instituições bancárias estão minerando dados para melhorar a detecção de fraudes. Serviços de streaming de vídeo e música para determinar o interesse de seus usuários e usar esses dados para determinar quais programas de TV ou filmes serão produzidos. 

Algoritmos baseados em dados também são usados ​​para criar recomendações personalizadas com base no histórico de visualização de um usuário. 

Empresas de transporte como DHL e FedEx já usam a Ciência de Dados para encontrar as melhores rotas e horários de entrega, bem como os melhores modos de transporte para suas remessas.

2 exemplos de projetos de Ciência de Dados para alavancar resultados

Confira, a seguir, alguns projetos de Ciência de Dados que foram bastante eficazes em seu objetivo de potencializar resultados de negócios.

Yelp: melhoria no sistema de recomendações

Quando chega a hora de escolher um restaurante, muitas pessoas recorrem ao Yelp para determinar qual é a melhor opção para o tipo de alimento que estão procurando. Mas o que acontece se você estiver procurando por um tipo específico de cozinha e houver muitos restaurantes com a mesma classificação em um pequeno raio? 

Qual você escolhe? Robert Chen, um cientista de dados, investigou uma maneira de avaliar melhor os revisores do Yelp para determinar se suas avaliações levavam mesmo aos melhores restaurantes indianos.

Chen descobriu ao pesquisar no Yelp que havia muitos restaurantes indianos recomendados com as mesmas pontuações. Certamente nem todos os revisores tinham o mesmo conhecimento dessa culinária, certo? Com isso em mente, ele levou em consideração o seguinte:

• O número de avaliações de restaurantes por uma única pessoa de uma cozinha específica (nesse caso, comida indiana). Ele conseguiu justificar esse parâmetro examinando revisores de outras cozinhas, como comida chinesa, por exemplo;
• A etnia aparente do revisor em questão. Se o revisor tivesse um nome indiano, ele inferia que eles poderiam ser de etnia indiana e, portanto, mais familiarizados com o que constituía a boa comida indiana.

Sua modificação nos dados e nas variáveis ​​mostrou que aqueles com nomes indianos tendiam a dar boas críticas a apenas um restaurante por cidade das 11 cidades analisadas, fornecendo assim uma escolha clara por cidade para os clientes do restaurante.

Amazon vs eBay: comparação no e-commerce gera economia

Você já fez uma compra online e, em seguida, descobriu que o item era significativamente mais barato em outra loja? Para apoiar uma extensão do Chrome que estava construindo, Chase Roberts decidiu comparar os preços de 3.500 produtos no eBay e na Amazon. 

Os resultados mostraram um potencial de economia substancial: “Nosso carrinho de compras possui 3.520 itens exclusivos e, se você escolher a plataforma errada para comprar cada um desses itens (sempre comprando em qualquer site que tenha um preço mais caro), esse carrinho custará US $ 193.498,45”, aponta Roberts em seu blog.

Você consegue perceber, ao ler a resenha desses dois projetos, como a Ciência de Dados não é um bicho de sete cabeças? Ela, na verdade, potencializa resultados ao ajudar a localização de respostas a perguntas de negócios. Aprofunde-se mais neste tema: baixe agora nosso e-book Design Driven Data Science.