A sua empresa está continuamente gerando informações. A cada mensagem trocada, transação financeira feita, ligação recebida, uma infinidade de dados foram criados e armazenados. Entretanto, o que fazer com eles? Como transformá-los em análises estratégias para o seu negócio? Usando a ciência de dados!
Se esse é um conceito novo ou pouco utilizado na sua organização, esse é o momento de entendê-lo melhor para inserir na sua rotina. Abaixo, vamos esclarecer as principais dúvidas sobre o assunto. Confira!
O que é ciência de dados?
Ciência de dados (ou data science em inglês) é um estudo que tem como objetivo extrair de dados brutos insights para auxiliar na tomada de decisões dos gestores em uma organização. O termo surgiu em 1960 e era usado como sinônimo de ciência da computação. Porém, foi só a partir do surgimento do Big Data, que ele passou a ser usado como conhecemos hoje.
Embora o conceito seja parecido com o de Business Intelligence, a ciência de dados é interdisciplinar, pois incorpora conhecimentos das áreas de estatística, matemática, data mining e análises preditivas.
Além disso, a sua principal função é, a partir das informações gerados pela empresa, criar previsões e estimativas do negócio, auxiliando nas decisões de longo prazo.
Quais as principais metodologias utilizadas no data science?
Um profissional de Data Science pode obter informações valiosas de diversos conjuntos de dados: dos mais estruturados como, fontes de marketing e gerenciamento, até os não estruturados, que não estão organizados em um campo ou tabela, por exemplo.
Para analisar e encontrar padrões nessa imensidão de informações, alguns métodos são necessários. Os principais usados pelos cientistas são:
Machine learning ou aprendizado da máquina
É um tipo de inteligência artificial. Esse método automatiza o desenvolvimento de modelos analíticos. Ao utilizá-lo é possível fazer uma análise estatística e preditiva para encontrar padrões ocultos com base em cálculos anteriores sem a necessidade de uma programação.
Data mining ou mineração de dados
O processo consiste em descobrir informações relevantes em grandes quantidades de informações armazenados em qualquer lugar. Para isso, são usadas ferramentas baseadas em matemática e estatística. Com essa metodologia é possível conhecer sobre sua própria empresa e também seus concorrentes.
Data storytelling ou contar histórias usando dados
Esse método é essencial para deixar os dados e números analisados mais claros para os gestores. Nesse caso, ele serve para transformar as informações em histórias com início, meio e fim, mostrando os resultados obtidos após os estudos realizados.
Data preparation ou preparação de dados
O processo envolve a coleta, limpeza, normalização, combinação, estruturação e organização dos dados para análise. Esse método permite fazer um filtro nas informações antes da análise final, separando as de qualidade das que não possuem relevância.
Para colocar em prática tais métodos e se aprofundar nos dados, os profissionais da área podem usar ferramentas como Hadoop, Pig, Hive, Spark e MapReduce. Além disso, devem saber as linguagens de programação Python, R, SQL e Scala.
Qual a importância para os negócios?
Pense na seguinte situação: você está em uma estrada desconhecida. Para chegar ao seu destino você prefere seguir o GPS (Global Positioning System) ou escolher uma direção aleatória? Se quiser ter mais chances de acertar e chegar ao local com agilidade, seguir o GPS é a melhor opção, pois ele está mostrando rotas baseadas em dados.
Com a sua organização é o mesmo princípio: a sua decisão fica mais fácil se tiver uma análise de informações consistente para respaldá-la. Por isso, essa ciência é tão importante: porque ela dá direcionamentos para os gestores.
Investir em data science é diminuir os riscos financeiros, pois eles podem detectar anomalias nos processos da empresa e evitar desperdícios no futuro. É também melhorar os sistemas internos, otimizando o trabalho de todos os setores da companhia, além de antecipar tendências. Por fim, é aumentar as taxas de vendas e os retornos do seu negócio, identificando o comportamento do consumidor e encontrando as melhores formas de aumentar suas conversões em cada estágio da jornada de compra.
