3 Perguntas pra quem quer inovar com Data Science

A Ciência de Dados, ou Data Science, conta com especialistas analíticos cuja capacidade técnica é a de analisar problemas complexos baseados em informações quantitativas. E ainda podem enquadrar ou reenquadrar os desafios que precisam ser superados. Que negócio não precisa dessa objetividade?

Em que área é prioritário investir agora? Qual etapa do meu CRM precisa de inovação? O que os clientes pensam do meu e-commerce? Onde estão os meus prospects? Num processo de Consultoria de Inovação com Data Science é possível cruzar os dados numéricos e obter informações valiosas sobre as necessidades mais atuais de adaptação mercadológica.  

Você sabe como o Data Science pode empoderar a tomada de decisões em sua empresa? Com base em nossa expertise te damos 3 perguntas e as respostas que podem ajudar.

#Pergunta1

Sua empresa sabe o que fazer com os Dados?

Os dados analisados via Data Science ou Big Data podem ser tanto estruturados (bancos de dados de sistemas ERP ou CRM, por exemplo) quanto não estruturados (e-mails, imagens, vídeos ou dados das redes sociais). Há uma possibilidade muito grande de extrair conhecimento quando esses dados são agrupados e estudados de forma estatística. 

Por que a Ciência de Dados é importante?

A Ciência de Dados surgiu da necessidade de criar novos métodos de análise do imenso volume de dados (Big Data) que vem crescendo exponencialmente.  Serve para qualquer indústria: da exportação à prestação de serviços de alimentação, você poderá monitorar o mercado, a compra do produto, o comportamento dos consumidores nos diferentes locais, e coletando dados provenientes de diversas fontes. 

Há novas formas de coleta, armazenamento e análise de dados e é assim que o Big Data está revolucionando decisões em tempo real, gerando impacto direto na vida e nos negócios.

Alguns exemplos

Você pode controlar a relação entre os trajetos e os acidentes de uma frota de carros, cruzar dados da economia com comportamentos específicos de usuários, saber se os segurados de uma empresa seguradora podem estar dando prejuízo de acordo com seu perfil e localização, e muito mais. Tudo vai depender do armazenamento desses dados e sua estruturação. E aí é que entra a pergunta 2.

#Pergunta2

Como o Data Science faz isso?

Depois de tratados e estudados, são criados algoritmos e extraídos insights. Parece simples?

Em seguida, esse resultado é apresentado (seja em forma de planilha, tabela ou gráficos bem elaborados – a visualização de dados) para que os tomadores de decisão definam estratégias ou criem produtos e serviços baseados nos insights obtidos. 

Mas e como funciona a infraestrutura que armazena os dados que serão analisados? Essa pergunta fará a diferença na hora de analisar um bilhão de registros, por exemplo. O Big Data traz diversas técnicas.

Nas últimas décadas, cada vez mais os negócios estão aplicando soluções de Business Intelligence usarando Data Warehouses para criar soluções analíticas. É com essa estruturação que os dados se tornam fonte para Data Science e daí a importância do conhecimento em linguagem SQL, a linguagem padrão para consultar estes tipos de dados.

Parte do trabalho será coletar dados do HDFS (Hadoop File system), criar RDD’s no Spark, aplicar algoritmos de Machine Learning em streaming de dados, cruzar dados não estruturados coletados de redes sociais, com bancos de dados de CRM, etc… Portanto, é preciso entender como os dados estão armazenados para extrair da tecnologia o melhor que ela pode lhe oferecer.

#Pergunta3

E o Design Thinking pode ter a ver com isso? 

SIM! Vinculando Ciência de Dados com a visão centrada nos usuários do Design Thinking, você obterá o conhecimento humano e matemático que você precisa para inovar no mercado. 

Nessa outra postagem (clique), explicamos como o Design Thinking é um valioso aliado do BI, devido à sua abordagem, que complementa a visão dos números e vai fundo no aspecto humano, desvendando os anseios que os clientes possuem durante as experiências com sua marca.