09/02/2019
By
MJV Team

7 passos para implementar o Data Science na sua empresa

Data Science é o estudo de onde a informação vem, o que ela representa e como ela pode ser transformada em recurso valioso na criação de estratégias de negócios e de TI.

Minerar grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados para identificar padrões pode ajudar uma organização a controlar os custos, aumentar a eficiência, reconhecer novas oportunidades de mercado e aumentar a vantagem competitiva da organização. Isso também é Data Science. 

Recentemente, nós publicamos aqui no blog um artigo sobre a importância da Ciência de Dados nas empresas. Se você ainda não leu, vale a pena.

Confira, a seguir, sete passos para implementar Data Science no seu negócio!

1. Conheça a capacidade de geração, captação e processamento de dados da sua empresa

É importante compreender os objetivos gerais de sua organização e das atividades mais importantes para atingir essas metas. Além disso, você deve manter-se atualizado com a paisagem geral do setor, incluindo tendências, riscos e oportunidades.

Realizar uma análise SWOT inicial – que não se concentre apenas em seu departamento, mas em sua operação de captação de recursos como um todo – pode ser útil aqui. Essa prática ajudará você a prever quais problemas e oportunidades medir por meio de relatórios.

A aplicação do Design Thinking é perfeita para esse momento. Nada como o DT para mapear oportunidades e gaps da área e da organização. 

Também é importante levantar a capacidade atual de geração e processamento de dados em seu negócio. Quais ferramentas estão disponíveis? Como os dados podem ser reunidos/integrados? Onde eles são armazenados? Como podem ser compartilhados? Essas são algumas das perguntas que precisam ser respondidas. 

2. Contrate cientistas de dados

Não existe Data Science sem cientistas de dados. Eles são profissionais que possuem uma combinação de habilidades analíticas, de aprendizado de máquina, mineração de dados e estatística, bem como experiência com algoritmos e codificação. 

Além de gerenciar e interpretar grandes quantidades de dados, muitos cientistas também têm a tarefa de criar modelos de visualização de dados que ajudem a ilustrar o valor comercial da informação digital.

Você pode fazer uma contratação direta ou contratar os serviços terceirizados de cientistas de dados. Existem consultorias especializadas no provimento desse tipo de serviço. Analise o que é melhor para o seu negócio.

3. Monte uma área de Data Science na sua empresa

Considerando que a ciência de dados depende muito do mindset da sua empresa, é interessante montar uma área dedicada a ela. 

Pode ser um comitê com profissionais de TI, de vendas e marketing ou pode ser um departamento com cientistas, analistas e outros profissionais especializados em dados. 

4. Adquira tecnologias e serviços de Data Science

Também é fundamental equipar seu time de Data Science com as ferramentas e necessárias.

A vantagem de contratar uma consultoria é não precisar fazer esse tipo de investimento, mas se você optar por uma equipe própria, saiba que sem tecnologia de ponta não existe Data Science.

Dentro do seu core business e dos objetivos traçados para sua estratégia de Data Science, várias ferramentas vão se encaixar. Elas vão de plataformas de Business Intelligence e CRM até soluções mais sofisticadas para lidar com Big Data, Inteligência Artificial etc. 

5. Estabeleça métricas e compartilhe descobertas

As métricas devem ser repetíveis, confiáveis ​​e oportunas. É essencial poder avaliar quão bem seus esforços estão contribuindo para os objetivos fundamentais de sua instituição. Este é um dos maiores fatores para aumentar a eficiência. 

E, claro, não se esqueça de compartilhar essas informações com outras pessoas! Se é importante o suficiente para medir, é importante o suficiente para compartilhar com outras áreas que se beneficiam das informações. Além disso, você pode usar análises para confirmar ou refutar as suposições dentro de sua operação. Prove com dados!

6. Invista em visualização de dados

Outra palavra em voga, certo? Visualização é o conceito de contar uma história a partir dos dados, geralmente por meio de gráficos e imagens. 

Essa é uma das partes mais importantes do Data Science. Suas visualizações devem comunicar claramente suas descobertas, inclusive para as pessoas que não são conhecedores dos meandros da ciência de dados ou dos processos de determinado setor. 

Aproveite plataformas analíticas do tipo dashboard. A informação deve ser fácil de digerir para todos os públicos.

7. Trabalhe a cultura Data Science

Esse é nossa sétima dica. Mas nunca pense que ela é menos importante. Lembre-se: no futuro todos os profissionais serão analíticos.

Normalmente, o processo de tomada de decisões de negócios depende da experiência de gerenciamento e análise de dados. No entanto, esse processo pode mudar e melhorar através da simulação de uma variedade de cenários potenciais, usando o profundo conhecimento do cliente e a previsão das próximas tendências para nos conduzir aos melhores resultados de negócios.

Mas, como os executivos vão prever cenários futuros se eles não souberem ter um pensamento prospectivo? A melhor estratégia de Data Science não vai funcionar se não forem feitas as perguntas certas. Logo, é fundamental fomentar a cultura Data Science no seu negócio.

O que você achou das nossas dicas para implementar Data Science na sua empresa? Aprofunde sua reflexão sobre este tema; baixe agora nosso e-book Design Driven Data Science.

 

 

 

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