Data Science: por que e como investir em dados?
Entenda de uma vez o que é Data Science, veja exemplos práticos de como ele pode ajudar seu negócio, como começar um projeto na sua empresa e muito mais!
Data Science é uma mistura multidisciplinar de inferência de dados, desenvolvimento de algoritmos e tecnologia para resolver problemas analiticamente complexos.
Certamente você já ouviu esse termo, ou ainda o ouvirá com bastante frequência daqui para frente. Nesse artigo, vamos te mostrar a profundidade do conceito e por que é importante investir nele.
Confira!
O que é Data Science e por que é tão urgente investir?
Data Science é disciplina que estuda de onde a informação vem, o que representa e como pode ser transformada em um recurso valioso na criação de estratégias de negócios e de TI.
Uma estratégia de Data Science visa minerar grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados para, entre outras coisas, identificar padrões para ajudar organizações a controlar custos, aumentar eficiência, reconhecer novas oportunidades de mercado e aumentar vantagem competitiva.
A abordagem do Data Science basicamente emprega matemática, estatística e disciplinas de ciência da computação e incorpora técnicas como aprendizado de máquina, análise de cluster, mineração de dados e visualização.
É comandada por cientistas de dados, especialistas que possui uma combinação de habilidades analíticas e conhecimento técnico (algoritmos, codificação etc.), bem como experiência e visão de negócio. Além de gerenciar e interpretar grandes quantidades de dados, muitos cientistas de dados também têm a tarefa de criar modelos de visualização de dados que ajudem a ilustrar o valor comercial da informação digital.
A principal vantagem do Data Science em uma organização é o empoderamento e a facilitação da tomada de decisões. Organizações que empregam essa abordagem podem incluir evidências quantificáveis baseadas em dados em suas decisões de negócios.
Assim, essas decisões baseadas em dados podem, em última instância, 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, o Data Science ajuda a identificar e refinar os públicos-alvo.
A principal razão para investir em Data Science está no poder de inovação que essa abordagem pode trazer. Ao tornar os negócios mais orientados por dados e unir ferramentas e profissionais especializados, é possível:
- aumentar o valor da marca;
- refinar produtos e serviços;
- melhorar a experiência do cliente;
- aculturar a inovação.
Que tecnologias e práticas estão sob o guarda-chuva do Data Science?
A disciplina Data Science começou com estatísticas e evoluiu para incluir conceitos/práticas como Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina e a Internet das Coisas, para citar apenas alguns.
À medida que mais e mais informações se tornam disponíveis, as empresas têm coletado e armazenado quantidades cada vez maiores por meio de comportamentos e tendências de compras registradas em suas diversas plataformas. Com o crescimento da Internet, a Internet das Coisas e o incremento exponencial dos volumes de dados produzidos, houve uma enxurrada de novas informações — ou Big Data.
Uma vez que as portas foram abertas por empresas que buscavam aumentar os lucros e impulsionar melhores tomadas de decisão, o uso do Big Data começou a ser aplicado em outros campos, como medicina, engenharia e até nas ciências sociais.
Como já apontamos, um cientista de dados funcional, em oposição a um estatístico geral, tem uma boa compreensão da arquitetura de software e compreende várias linguagens de programação. O cientista de dados:
- define o problema;
- identifica as principais fontes de informação;
- projeta a estrutura para coleta e triagem dos dados necessários.
Softwares altamente sofisticados, dentro dessas tecnologias citadas, são empregados para:
- coletar;
- processar;
- modelar os dados.
Que dores o Data Science promete sanar nas empresas e que benefícios oferece?
Os benefícios específicos do Data Science variam dependendo do objetivo da empresa e do segmento de mercado em que ela atua. Os departamentos de vendas e marketing, por exemplo, podem extrair dados dos clientes para melhorar as taxas de conversão ou criar campanhas digitais mais direcionadas e eficientes.
Instituições bancárias estão minerando dados para melhorar a detecção de fraudes. Serviços de vídeo streaming têm estratégias de Data Science 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 criar recomendações personalizadas com base no histórico de compras de um consumidor. Empresas de transporte usam táticas de Data Science para encontrar as melhores rotas e horários de entrega, bem como os melhores modos de transporte para suas remessas.
Aqui estão algumas vantagens do Data Science nos negócios:
Melhoria na experiência do cliente
Um dos benefícios mais interessantes do Data Science é a capacidade das equipes de vendas e marketing de compreender seu público em um nível muito granular. Com esse conhecimento, uma organização pode criar as melhores experiências possíveis para o cliente.
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 e de Big Data para modelos preditivos de propensão a fraudes e os usam para criar alertas que ajudam a garantir respostas rápidas quando dados incomuns são reconhecidos.
Entrega de produtos/serviços realmente relevantes
Outra vantagem do Data Science é que as organizações podem encontrar quando e onde seus produtos vendem melhor. Isso pode ajudar a fornecer os produtos certos no momento certo — e pode ajudar a desenvolver novos produtos para atender e até antever necessidades dos atuais e futuros consumidores.
Como começar um projeto de Data Science na sua empresa?
Um projeto de Data Science exige uma série de conhecimentos e ferramentas sofisticadas. O melhor caminho é buscar ajuda de consultorias e agências especializadas.
Há, no entanto, alguns passos iniciais que podem ajudar muito nessa jornada. São eles:
- Comece considerando como sua organização visualiza dados: ela é vista passivamente, como um subproduto das transações?
- Em seguida, observe os dados que você tem e pergunte o que mais você gostaria. Dados transacionais são apenas o começo. Um dos tipos mais comuns e críticos de Business Analytics são os dados do cliente. Dentro desse domínio, há categorias como dados de contato, dados de preferência e dados de telemetria do cliente (ou seja, o que eles estão fazendo com o produto). Cada um desses tipos de dados tem suas próprias oportunidades e desafios, mas independentemente de como você os classifica, a coleta de dados do cliente em vários pontos de contato poderá fornecer insights valiosos.
- Decida sobre uma estratégia de aquisição de dados. Identifique os tipos que você deseja, descubra como vai coletá-los e determine as métricas para acompanhar o progresso em direção à sua meta, seja melhorando a quantidade, a variedade ou a qualidade dos dados.
- Desenvolva seus analistas de dados tradicionais em um conjunto de habilidades de Big Data ou opte por cientistas de dados com experiência em trabalhar com conjuntos de dados maiores.
A Influência do Data Science
Nos últimos dez anos, o Data Science cresceu silenciosamente para incluir empresas e organizações em todo o mundo. Agora está sendo usado por governos, geneticistas, engenheiros e até astrônomos.
O Data Science tornou-se uma parte importante da pesquisa acadêmica e de negócios. Tecnicamente, isso inclui tradução automática, robótica, reconhecimento de fala, economia digital e mecanismos de pesquisa. Em termos de áreas de pesquisa, o Data Science expandiu-se para incluir as ciências biológicas, assistência médica, informática médica, humanidades e ciências sociais. Em suma, o Data Science agora influencia economia, governos e negócios dos mais variados tipos.
Essa abordagem agrega valor a qualquer empresa que possa usar bem seus dados. De estatísticas e insights em fluxos de trabalho e contratação de novos candidatos, até ajudar a equipe sênior a tomar decisões mais bem informadas, o Data Science é valioso e deve estar no radar das empresas que veem valor na tecnologia e estão em constante esforço para inovar.
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