11/05/2019
By
MJV Team

7 insights de Data Science para entender o conceito

Nos últimos tempos, o Data Science firmou-se no vocabulário das empresas mais inovadoras.

O termo transbordou o jargão dos estudiosos e profissionais da Tecnologia da Informação e agora faz parte da semântica empresarial, sobretudo nas organizações que atravessaram a Transformação Digital e, de maneira consciente e estratégica, entenderam o poder dos dados.

Nosso papel aqui é ajudá-lo a refletir sobre essa mistura multidisciplinar de inferência de dados, desenvolvimento de algoritmos e tecnologia para resolver problemas analiticamente complexos. 

Continue lendo para entender por que o uso dos dados de maneiras criativas para gerar valor comercial é a espinha dorsal do Data Science! 

O que é Data Science e por que ele está na ordem do dia

Para começar, é importante dizer que Data Science é um campo interdisciplinar que reúne métodos, processos e sistemas científicos para extrair conhecimento ou insights de dados de várias formas, estruturadas ou não estruturadas, semelhantes à mineração de dados.

A Ciência de Dados resume algumas habilidades de programação, prontidão estatística, uma série de técnicas de visualização e, por último mas não menos importante, muitos sentidos de negócios.

A popularidade do Data Science começou no início dos anos 2000. Em 2001, o termo “ciência de dados” foi usado pela primeira vez em uma publicação de William Cleveland, um famoso cientista da computação estadunidense. Em 2012, a Harvard Business Review considerou as habilidades dos cientistas de dados como “o trabalho mais sexy do século XXI”.

Avanço rápido de hoje é visível, toda empresa que explora a tecnologia de maneira estratégica deseja contratar cientistas de dados. E isso se explica pelo poder que o Data Science tem para extrair conhecimento e insights dos dados, geralmente informações que não estariam disponíveis em apenas um conjunto de dados.

7 Insights de Data Science para entendê-lo por completo

Agora sim, vamos à lista de insights que vão ajudá-lo a entender o conceito, as aplicabilidades e as vantagens do Data Science.

1. É preciso não confundir ciência de dados com ciência de informação

Não esqueça: os dados são um conjunto bruto e desorganizado de coisas que precisam ser processadas para ter um significado. E as informações são quando os dados foram processados, organizados, estruturados ou apresentados em um determinado contexto, a fim de torná-los úteis.

2. Muito do que se diz por aí não faz juz à verdade do Data Science

Como todo conceito tecnológico que está em evidência, muita coisa que se diz sobre o Data Science não está lá muito correta. Aqui estão refutações de quatro afirmações bastante repetidas e que, definitivamente, NÃO dão conta de explicar o Data Science:

  • “Data Science é só sobre Big Data” — é possível fazer ciência de dados com pequenos, médios, grandes e exponenciais volumes de dados.
  • “Data Science é sobre Inteligência Artificial” — Inteligência Artificial, seu leque de aplicabilidades e soluções, bem como outras tecnologias, são ferramentas, e não sinônimos da ciência de dados.
  • “Data Science é só sobre métodos práticos ou empíricos” — atenção para a palavra Science (ciência): em síntese, abordagem sistemática e lógica para descobrir como as coisas funcionam. Logo, Data Science também se refere a bases científicas.
  • “Data Science vai salvar a sua empresa” — se a análise de dados nunca fez parte da cultura da sua empresa, muita coisa precisa ser organizada antes de implementar uma estratégia alicerçada na ciência de dados. E não se esqueça só infraestrutura não faz milagre

3. Da captura à comunicação, as cinco frentes sob responsabilidade dos cientistas de dados

No geral, os especialistas apontam cinco estágios do ciclo de vida do Data Science que, de uma maneira bem prática, são frentes que estão sob responsabilidades dos cientistas de dados:

  1. Captura — aquisição de dados, entrada de dados, recepção de sinal e extração de dados.
  2. Manutenção — data warehousing, limpeza de dados, preparação de dados, processamento de dados e arquitetura de dados.
  3. Processo — mineração de dados, agrupamento/classificação, modelagem de dados e resumo de dados.
  4. Análise — exploratória/confirmatória, análise preditiva, regressão, mineração de texto e análise qualitativa. 
  5. Comunicação — relatórios de dados, visualização de dados, inteligência de negócios, tomada de decisão.

4. Cientistas de dados: conhecimento técnico e interpretação de negócios

Por falar em cientistas de dados, os mais bem-sucedidos entendem que precisam superar as habilidades tradicionais de programação, análise de grandes quantidades de dados e mineração.

Os cientistas de dados devem ser capazes de identificar questões relevantes, coletar dados de várias fontes diferentes, organizar as informações, traduzir resultados em soluções e comunicar suas descobertas de uma maneira que afeta positivamente as decisões de negócios.

5. Nas empresas, Data Science não acontece se não gera insights

Aliás, um dos trunfos das ciências em geral é, além de fazer descobertas, facilitar interpretações e democratizar conhecimento. Não é diferente com a ciência de dados. 

Apresentar dados no Excel ou em alguma outra plataforma mais complexa, sem qualquer insight, sem definitivamente transformá-los em informações úteis, não é Data Science!

Daí que para ser um cientista de dados não basta ser um “gênio”; é preciso também ter experiência em comunicação e liderança para fornecer resultados tangíveis para várias partes interessadas em uma organização ou negócio.

6. Data Science eleva o gerenciamento de processos à condição de aprimoramento inteligente e contínuo 

Muitas empresas têm usado o Data Science para entender seus processos, encontrar gargalos e promover melhorias. Com essa estratégia, é possível descobrir e perceber tendências e comportamentos complexos. E, ao compreender melhor os dados, tomar decisões mais inteligentes fica bem mais fácil.

Por exemplo, a Netflix analisa uma grande quantidade de dados do histórico de pesquisas e da lista de observação de um usuário para aprender sobre seus hábitos e interesses. Com técnicas analíticas, eles conseguem adivinhar que outro conteúdo um usuário pode estar interessado em assistir. As sugestões da Netflix são possíveis por conta de algoritmos poderosos.

Usando dados, algoritmos e estruturas de gerenciamento de processos para modelos preditivos, as empresas conseguem melhorar os negócios de maneira mais inteligente, incremental e contínua.

7. Os números do Data Science mostram sua grandeza

Para finalizar, confira agora uma série de estatísticas e tendências sobre a ciência de dados — fontes: revista Forbes e estudo da Gartner

  • até 2020, a demanda por cientistas de dados deve crescer 28%.
  • Finanças, Seguros e TI são mercados responsáveis por 59% da força de trabalho em ciência de dados hoje no mundo.
  • até 2020, mais de 40% das tarefas de ciência de dados serão automatizadas.

Que tal, nós te ajudamos a entender melhor o que é Data Science e que vantagens essa ciência oferece às empresas? Marque um bate papo com a gente!

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