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Ciência de dados: o momento ideal de aplicar no seu negócio

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Veja o que é ciência de dados, como ela ajuda a transformar os negócios, a importância de uma cultura data driven e as ferramentas de análise de dados.

 

Atualmente, os dados movem o mercado e, não à toa, vêm ganhando cada vez mais força nas organizações, embasando o processo de tomada de decisão e o planejamento estratégico. E é nesse contexto que entra a ciência de dados.

Essa área fundamenta e organiza a coleta e análise de informações para transformá-las em conhecimento. Trata-se, portanto, de trazer o uso de dados para o cerne da companhia com o objetivo de fundamentar suas ações e estratégias.

Neste post, veja o que é ciência de dados, como ela ajuda a transformar os negócios, a importância de uma cultura data driven, os processos de análise de dados, os desafios para sua implementação e as ferramentas que podem auxiliar.

O que é ciência de dados

Ciência de dados é um campo multidisciplinar voltado para a análise de dados – estruturados ou não – com o objetivo de extrair conhecimento, identificar padrões, reconhecer tendências e obter insights para fundamentar a tomada de decisão nas empresas. 

Para isso, a ciência de dados lança mão de diferentes tecnologias – como Big Data, Inteligência Artificial e Machine Learning – e metodologias – como estatística, ciência da computação e marketing – de modo a fazer a captura, armazenamento, modelagem e processamento de informações.

Quando falamos de ciência de dados aplicada aos negócios, vale destacar que esse trabalho não se resume à análise das informações. 

Essa área pode se voltar para problemas reais enfrentados pelas empresas, buscando dar as respostas necessárias para que ela possa avançar e se desenvolver. 

Dessa forma, o processo precisa ser conduzido de acordo com a visão global do negócio para facilitar a priorização das análises.

Leia mais: Base de Dados: Conheça a importância de ter na sua empresa

Como a ciência de dados transforma os negócios

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A grande quantidade de dados gerados diariamente representa uma fonte imprescindível de conhecimento. O surgimento de novas tecnologias permitiu a análise de volumes cada vez maiores de informações.

Interpretar a riqueza contida nos dados coletados e armazenados é o principal papel da ciência de dados, que ajuda as empresas a tomarem melhores decisões e a desenvolverem soluções mais inovadoras.

Empresas de todos os setores estão investindo na ciência de dados para transformar as informações às quais têm acesso em vantagem competitiva. 

Isso porque os dados permitem que as organizações conheçam melhor os seus clientes e os consumidores, e compreendam o cenário econômico e suas consequências para o mercado, o que gera uma maior capacidade preditiva para aproveitar tendências e identificar oportunidades.

Seja para vendas, marketing, comunicação, recursos humanos, jurídico ou financeiro, a ciência de dados pode ser aplicada em todos os setores de uma empresa para fornecer muito mais subsídios aos gestores, que passam a tomar decisões com base em informações confiáveis.

Saiba mais sobre como decisões orientadas por dados ajudam a renovar a cultura organizacional e geram novos negócios em nosso podcast.

Por que ser uma empresa data driven

A ciência de dados permite uma mudança no eixo da gestão das organizações, que deixam de se basear apenas na intuição e na experiência dos seus profissionais e passam a planejar e executar suas ações fundamentadas em dados concretos do mercado.

Saber lidar com dados é uma tarefa essencial para ser data driven. Isso exige muito preparo da empresa, além dos recursos específicos e de colaboradores capacitados para usá-los corretamente.

Com o auxílio das ferramentas certas, é possível ter acesso a todo esse conhecimento de forma ágil e inteligente, possibilitando às empresas acompanhar as rápidas mudanças do mercado e da sociedade. 

Além disso, ao automatizar e agilizar a análise dos dados, os profissionais da organização podem dedicar seu tempo a tarefas mais estratégicas e menos operacionais, o que reflete em ganho estratégico e competitivo.

Porém, todo esse processo só é possível por meio de uma cultura organizacional voltada para os dados. 

Uma empresa data driven deve envolver todos os seus colaboradores e colocar a importância dos dados para o sucesso do negócio como eixo em torno do qual todas suas ações vão se basear. 

Afinal, não adianta apenas estabelecer processos de análise de dados se a empresa e seus profissionais não estiverem preparados para utilizar os resultados nas suas rotinas.

Uma cultura data driven deve manter os dados universalmente disponíveis, promover o desenvolvimento das habilidades necessárias para analisá-los e sensibilizar cada colaborador para a importância dos dados no seu dia a dia por meio da sua capacitação .

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Processos de análise na ciência de dados

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A análise de dados em uma empresa não segue uma estrutura linear, mas iterativa, em que cada etapa do ciclo flui organicamente para a seguinte. São elas:

Planejamento

É a definição do projeto com os objetivos que se pretende atingir e a previsão de possíveis resultados.

Modelo de dados

Na ciência de dados, costuma-se utilizar variedades de códigos e ferramentas para construir modelos de machine learning. 

Com frequência, os usuários podem requisitar APIs para auxiliar a entrada de dados, a criação de perfis e a visualização dos recursos.

Para isso, é necessário contar com as ferramentas certas, bem como o acesso a dados confiáveis e estratégicos, além de possuir um poder de computação adequado.

Avaliação

Os profissionais responsáveis por lidar com os dados precisam criar modelos altamente precisos antes de implementá-los. 

Via de regra, a avaliação do modelo gerará um conjunto de métricas de avaliação que vai permitir medir o desempenho do modelo em relação a novos dados, ajudando a classificá-los para definir o comportamento ideal. 

Explicação

É preciso criar formas para explicar a mecânica interna dos resultados em termos humanos. 

Os cientistas de dados cada vez mais precisam de explicações automatizadas sobre o peso relativo e a importância dos fatores, de modo a gerar previsões e outros detalhes do modelo.

Implementação

Treinar e colocar o modelo nos sistemas certos é, em muitos casos, um processo trabalhoso e complexo. 

Felizmente, isso pode ser facilitado com o auxílio de APIs escaláveis e seguras ou por meio da utilização de modelos junto ao banco de dados.

Conheça a API da Neoway:

Monitoramento

O trabalho não termina com a implementação do modelo. Ele deve ser monitorado constantemente para assegurar que esteja funcionando da maneira adequada, com eficiência e segurança. 

É o que acontece, por exemplo, em modelos usados para a detecção de fraudes, já que esse processo exige constante atualização para que a empresa acompanhe todas as alterações de perfil de risco.

Desafios para a implementação da ciência de dados

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Embora seja uma área promissora, a ciência de dados precisa ser implementada de forma organizada e contar com profissionais e programas capacitados para utilizá-la e extrair dela todo o seu potencial. 

Caso contrário, teremos o mesmo cenário enfrentado por muitas empresas atualmente: fluxos ineficientes e processos diferentes que não funcionam bem em conjunto, o que interfere negativamente no retorno dos investimentos feitos.

Nesse cenário, alguns dos desafios enfrentados pela na implementação da ciência de dados nas empresas são:

Falta de eficiência

Ainda é comum que empresas demorem a fornecer o acesso aos dados e aos recursos necessários para analisá-los. 

Além disso, mesmo quando há o acesso às informações, não é raro que os profissionais da área tenham que analisá-las com ferramentas inadequadas e/ou incompatíveis.

Assim, um dos grandes desafios é a falta de eficiência, que faz com que os cientistas de dados acabem levando semanas ou até mesmo meses para conseguir implementar modelos realmente úteis.

Modelos não escaláveis.

O machine learning é uma das principais ferramentas utilizadas na ciência de dados. Mas, em muitos casos, os modelos de aprendizado de máquina que os desenvolvedores utilizam não são adequados para serem implementados em aplicativos. 

Como os pontos de acesso nem sempre são flexíveis, esses modelos acabam sendo limitados e não podem ser implementados em todos os cenários. Com isso, a escalabilidade do uso é comprometida.

Necessidade constante de suporte

Com a popularização de ferramentas de código aberto, a área de TI está cada vez mais sobrecarregada com ferramentas para as quais deve oferecer suporte. 

É comum que, por exemplo, um cientista de dados da área de marketing esteja usando ferramentas diferentes dos profissionais do setor de finanças da mesma empresa. 

Além disso, a existência de fluxos de trabalho diferentes faz com que as equipes de TI tenham que construir e atualizar o mesmo ambiente constantemente.

Falta de alinhamento

Em muitas empresas, os fluxos de trabalho de ciência de dados não estão alinhados aos processos de tomada de decisão da empresa. 

Isso compromete a capacidade de colaboração dos cientistas de dados com os líderes dos diferentes setores. 

Sem a devida integração, esses gestores passam a não entender porque os processos demoram tanto, o que, por sua vez, os leva a não enxergar a importância de aportar investimentos aos projetos de ciência de dados.

Nesse cenário, também pode faltar uma compreensão do outro lado, isto é, cabe aos cientistas de dados entender as decisões que os gestores estão tentando tomar para apresentar resultados que contribuam para os objetivos da empresa e,assim, garantir o tripé eficiência, custo e receita.

A ciência de dados pode ser uma das grandes tendências do mercado. Porém, para que consiga fazer a diferença nos resultados da empresa, é preciso ir além da tecnologia e entender o papel que os dados têm para dar aos negócios.

Por isso, a organização deve entender o papel da ciência de dados e fornecer os subsídios necessários para que ela possa ser implementada integralmente. 

Mas, por outro lado, também os cientistas de dados devem compreender o ambiente em que estão inseridos e quais os objetivos que a empresa busca a partir da análise dessas informações.

Assista nosso webinar e saiba como transformar dados em soluções de grande impacto social e econômico:

Ferramentas que auxiliam nesse processo

Ferramentas Que Auxiliam Nesse Processo 1024x682

Big Data Analytics

Big Data Analytics e ciência de dados caminham juntos. Afinal, essa tecnologia trata da coleta, armazenamento e processamentos de grandes volumes de dados, estruturados ou não, em um sistema escalável.

As ferramentas de Big Data Analytics permitem analisar dados originados de fontes internas e externas, além de centralizar a coleta e a análise desses registros. 

Por meio de técnicas de estatística e processamentos de dados, permite a identificação de padrões e a previsão precisa de tendências. 

Leia mais: Big Data: O que é e como funciona na prática

Inteligência Artificial

A ciência de dados é uma área multi e interdisciplinar que visa transformar dados em conhecimento. 

Um dos campos que a compõem é justamente a Inteligência Artificial (IA) que, nesse contexto, busca formas para desenvolver sistemas autônomos e inteligentes, capazes de realizar análises automatizadas de dados.

Leia mais: Inteligência Artificial: O que é, como funciona e exemplos

Assim, a IA é utilizada para analisar e aprender com os dados, ajudando na identificação de padrões e tendências e na modelagem para realizar predições de cenários.

Machine Learning

Subcampo da Inteligência Artificial, se baseia na construção de algoritmos para identificar e correlacionar dados. 

Para isso, trabalha com uma série de algoritmos e técnicas que permitem que os sistemas aprendam – com pouca ou nenhuma intervenção humana – conforme são utilizados e entram em contato com novas informações.

Leia mais: Machine learning: conceito e como aplicar na sua empresa

Deep Learning

Aprofundando-nos dentro do conceito de machine learning, chegamos ao deep learning. Essa ferramenta é formada por redes neurais artificiais, que reproduzem o funcionamento do cérebro humano, mais especificamente no funcionamento em camadas dos neurônios.

Assim, com múltiplas camadas de processamento, o deep learning promove um aprendizado mais robusto e especializado aos sistemas, cobrindo áreas que o aprendizado de máquina não consegue lidar e promovendo análises mais rápidas e avançadas.

Leia mais: Deep learning para análise de crédito: entenda como funciona

Conclusão

A área de ciências de dados é extremamente rica e apresenta inúmeras possibilidades para construir para uma gestão mais eficiente, capaz de garantir um diferencial competitivo importante para a empresa.

Para isso, é preciso superar obstáculos e imergir a organização em uma cultura voltada e centrada no uso de dados em suas rotinas, preparando os colaboradores e a própria companhia para transformar as informações coletadas em conhecimento e insights valiosos.

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Colunista
Neoway
A Neoway é a maior empresa da América Latina de Big Data e Inteligência Artificial para negócios. Desde 2002, desenvolvemos soluções que dão produtividade e precisão para marketing, vendas, compliance, jurídico, crédito e fraude em setores como finanças, tecnologia, seguros, bens de consumo e saúde. Nossos redatores escrevem sobre tecnologia, negócios e suas intersecções.
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