Por que sua empresa precisa investir em Ciência de Dados?

Estamos na era da informação, onde os dados certos fazem a diferença entre sucesso e falência. Sem o investimento, certo, em ciência de dados sua empresa fica atrás dos concorrentes. Pensando nisso, nós resolvemos falar um pouco sobre a Data Science.

O que é isso?

Os dados de uma empresa são uma das coisas mais valiosas dentro da organização. Perder esses dados, ou usá-los de forma pouca eficiente pode provocar o fracasso de uma empresa.

Esses dados possuem uma quantidade enorme de informações relevantes que podem ser utilizadas para tomadas de decisões. Ou seja, uma análise correta de dados pode definir o futuro das suas ações comerciais.

Essa ciência é a responsável por unir e utilizar os conhecimentos para analisar os dados e auxiliar nas tomadas de decisões.

A análise de dados e extração de informações relevantes é realizada com algoritmos, utilizando conceitos de Big data e Machine Learning, além de utilizar outras técnicas como estatística e engenharia.

Então a ciência de dados é uma área nova?

Quando falamos em dados, inteligência artificial, códigos computacionais e toda a parafernália tecnológica de TI, parece que estamos falando de coisas muito novas, ou até do futuro próximo.

Porém a análise de dados como fonte de conhecimento administrativo não tem nada de atual. Várias empresas já usam técnicas de análises de dados há décadas.

A diferença da análise de dados clássica para a ciência atual, é que antes utilizavam muito mais a análise estatística para “prever” o futuro. Sem manusear a grande quantidade de dados e a grande velocidade que possuímos hoje.

Em outras palavras, a data science utiliza uma massa enorme de dados e analisa todas as informações, não apenas os valores numéricos.

E o que é o Big data?

Como o nome sugere, é uma enorme e pesada massa de dados que fornecem todos os tipos de informações para o cientista de dados.

E para analisar essa grande quantidade de informações são necessários algoritmos eficientes, para conseguir processar e oferecer os resultados da análise de forma confiável e rápida.

As ferramentas dessa técnica são essenciais para empresas de qualquer nicho de mercado. Já que os dados podem ser utilizados para uma enorme variedade de fins.

Por exemplo, nós podemos usar as informações obtidas da análise para definir a melhor ação de marketing reduzindo custos e aumentando lucros.

E porque é necessário analisar uma quantidade grande de dados?

Na análise estatística clássica, um número grande de dados ajuda na precisão do resultado. Mas até com números pequenos de amostras é possível identificar alguns comportamentos tendenciosos.

Já na ciência de dados moderna, é essencial um número gigantesco de informação. Para entender melhor isso precisamos definir o que são dados estruturados e não estruturados.

  • Dados estruturados: são os dados utilizados na análise estatística, possuem uma estrutura e uma correlação de informações. Isso significa que esse conjunto de dados pode ser colocado em uma lista e ser usado para definir uma tendência numérica.
  • Dados não estruturados: Esses são os dados do Big data. Em resumo, são informações que não possuem regularidade uma com a outra. Por exemplo, pode ser um conjunto de comentários no Facebook sobre o seu produto.

Isso significa que a ciência de dados vai usar todas as informações disponíveis, sejam elas numéricas, textuais ou em qualquer formato.

Como os dados não são estruturados, sem uma computação avançada e algoritmos de inteligência artificial, só podiam ser analisados por humanos. Ou seja, é necessário raciocinar sobre cada dado.

Isso introduz outro conceito que também é muito utilizado pelos cientistas de dados, o Machine Learning.

O que é o “aprendizado de máquina”?

Essa técnica da computação surgiu como um meio para identificar padrões em um conjunto de dados. Os padrões são essenciais para entender vários efeitos, tanto comerciais como científicos.

O avanço tecnológico transformou esse estudo de identificação de padrões em inteligência artificial, onde a máquina vai aprendendo com históricos passados e acumulando conhecimento.

Quando aliamos essa capacidade de aprender com os dados não estruturados em grande escala da ciência de dados, nós obtemos um algoritmo capaz de identificar comportamentos e tendências rapidamente.

Isso é utilizado para prever alguns passos futuros, apontando a direção com resultados melhores, em diversas áreas.

Quais as aplicações dessa técnica?

A utilização de uma máquina capaz de aprender com o tempo e uma quantidade suficiente de dados para realizar análises em tempo real pode ser aplicada em qualquer nicho.

Alguns exemplos são:

  • Marketing: O aprendizado de máquina no marketing, aliado com o Big data, pode ser utilizado para conhecer o comportamento dos seus clientes, definir um público alvo e auxiliar na decisão da próxima estratégia de marketing.
  • Economia: O cientista de dados pode utilizar essas técnicas para avaliar os custos e lucros dos produtos, identificando os pontos em que a empresa deve melhorar e quais as estratégias vão produzir melhores resultados.
  • Desenvolvimento de produtos: Na hora de projetar um novo produto é imprescindível saber qual as necessidades dos clientes. A ciência de dados pode ser utilizada para processar todas as informações e identificar quais as necessidades mais relevantes.

A ciência de dados em sua empresa

Porque sua empresa Investir em Ciência de dados

Muito provavelmente você já se deparou com decisões difíceis na sua empresa, em saber qual caminho era o melhor a se tomar e como convencer os outros de que era a decisão correta.

Esse é um dos motivos para usar a ciência na análise de dados de sua empresa. Os algoritmos são capazes de ler as informações e processar tudo em uma velocidade muito grande.

Com esse conjunto de dados enorme e processados, a tomada de decisão é muito mais fácil e precisa, evitando que você dê um passo no escuro e acabe arriscando a empresa.

Além disso, o futuro reserva mais avanços nessa área, com processamentos cada vez mais eficientes e uma quantidade de dados cada vez maiores.

A data science é o futuro das empresas, e não apenas na área da tecnologia. A sua empresa pode se beneficiar dessas vantagens e ganhar uma vantagem em relação aos concorrentes. A ciência pode ajudar a conquistar clientes e abocanhar uma fatia maior do mercado.

Compartilhe

Share on facebook
Facebook
Share on twitter
Twitter
Share on linkedin
LinkedIn
Share on whatsapp
WhatsApp
Share on print
imprimir
Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin
Share on whatsapp
Share on print

O que achou deste artigo?

Leia também