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09/24/2020
Por
MJV Team

Data Science não é um bicho de sete cabeças: traga a ciência para o seu negócio

Independente de onde você esteja lendo esse artigo, imaginamos que a sua vida deve ter mudado pelo menos um pouco nos últimos meses. Não importa a empresa, o setor, sua idade ou cargo. Também apostamos que você tenha fornecido algum tipo de dado pela internet. Acertamos?

Esse ano foi bem atípico – usando um eufemismo dos bons. E nesse novo normal que 2020 trouxe, a produção, a troca e o consumo de dados pela rede alcançou índices que espantaram até os cientistas de dados mais experientes.

Ninguém esperava, somente aconteceu. 

E aqui na MJV nós acreditamos que toda crise tem dois lados: risco e inovação; insegurança e oportunidade. Você precisa escolher se embarca na inovação ou se fica preso a um passado que, sentimos dizer, não existe mais.

O futuro será de mudanças, de ecossistemas, de colaboração, de antecipação de cenários. E, claro, dos dados. Eles são onipresentes e inevitáveis. E definitivamente não são para amadores. 

Mas, calma, não há motivo para pânico! Você pode embarcar na Era de Mudanças sem medo. Basta escolher a embarcação correta. E uma delas, nós garantimos, é o Data Science.  Vamos explicar melhor. Fica aqui com a gente!

Data Science não é mágica

Sabe aquela célebre frase “não é feitiçaria, é tecnologia”? Cai como uma luva na definição do que é Data Science. Mas vamos para um definição mais específica. 

Data Science é uma ciência interdisciplinar que lida com a aquisição de conhecimento a partir de dados. Em termos empresariais, gera informações para tomadas de decisões mais assertivas, melhora a eficiência de processos e cria insumos para projetos de construção de produtos e serviços. 

Historicamente, o termo foi usado pela primeira vez em 1960 pelo pioneiro dinamarquês da computação Peter Naur. Porém, foi utilizado como sinônimo de “ciência da computação”.

Em 2001, o cientista de computação americano William S. Cleveland começou a defender Data Science como uma disciplina independente. Cleveland desmembrava esse conceito em especialidades: 

  • modelos e metodologia de dados
  • operações aritméticas com dados
  • avaliação de ferramentas
  • pedagogia
  • teoria e estudos multidisciplinares

Hoje, obviamente a definição de Data Science é muito mais ampla do que há 50 anos atrás. Podemos dizer que está em uma interseção entre as áreas de ciências da matemática (principalmente estatística) e ciência da computação. 

Livro – Design Driven Data Science

Aprenda como você pode mesclar Design Thinking e Data Science para solucionar necessidades do seu usuário!

O que o Data Science pode fazer pela sua empresa

Em tempos de transformação digital, agilidade e pressão competitiva, é importante tomar as decisões corretas de forma rápida e proativa. A inteligência comercial forma a base para dados utilizáveis. 

Em momentos de crise, como este, só há uma solução: 

aplicar ações que mantenham as organizações resilientes para atravessar as incertezas. 

Não adianta ter uma tomada de decisão estratégica se ela não for verdadeiramente rápida e eficaz para seus clientes. E lembre-se: são eles o maior e mais precioso ativo da sua empresa. E como fazer isso? A resposta você já sabe: dados!

A ciência de dados, em conjunto com a análise preditiva, permite que as empresas obtenham informações detalhadas sobre seus dados e criem previsões futuras. Em um mundo com crescentes inundações de dados, a análise de dados está se tornando cada vez mais importante. 

→ Leia também: 7 insights de Data Science para entender o conceito!

Data Science para além da TI

Não precisamos nem dizer que Data Science não diz respeito somente aos departamentos de TI, certo? A essa altura, você já sabe que isso não procede.

Hoje, quantidades exponenciais de dados são avaliadas por meio das ferramentas e dos métodos da data science, favorecendo empresas dos mais variados segmentos do mercado. A seguir, confira um breve resumo de alguns deles.

Varejo

As empresas de varejo se beneficiam da ciência de dados analisando o comportamento de compra do cliente. Elas conseguem, por exemplo, examinar as possíveis causas da não fidelização, e, assim, trabalham para reverter esses índices negativos.

Saúde

No setor de saúde, a ciência de dados permite a criação de análises de similaridade como base para o tratamento individualizado dos pacientes e a otimização dos medicamentos.

Logística

As empresas de logística usam Data Science para melhorar seus processos de trabalho e a qualidade de seus serviços de transporte. 

Manufatura

Na indústria, cientistas de dados controlam e otimizam os processos de fabricação, armazenamento e distribuição de produtos.

Bancos e seguradoras

As companhias de seguros e os bancos usam a ciência de dados para explorar o potencial de seus dados externos e internos para melhorar seus produtos e serviços e aumentar o sucesso de vendas.

Implementando Data Science: 7 passos para começar

Ok, nós te convencemos da importância do Data Science e você quer trazê-lo para a realidade da sua corporação. É simples, mas será preciso seguir alguns passos que serão o arcabouço dessa virada de chave.

Depois desses 7 passos, passamos para a parte 2 (no próximo tópico). Confira!

  1. DT + Ágil 

Comece empregando o Design Thinking para elaborar o projeto de Data Science. Essa abordagem ajuda a identificar quais são os problemas que serão tratados por meio da ciência de dados — muitas vezes, as equipes não conseguem elaborar/verbalizar quais são seus reais problemas.

Com o Design Thinking, é possível trazer o time para uma mentalidade proativa e de máxima consciência de uma maneira que poderíamos chamar até de “lúdica”. 

Outra dica: com práticas ágeis, você pode colocar o usuário no centro do processo, permitindo a criação de soluções mais assertivas. Elas são o eixo de uma segmentação do escopo das tarefas para antecipar entregas, gerando, por exemplo, uma percepção de valor mais rápida ao cliente.

→ Saiba mais: Design Thinking: o primeiro passo para a criação de um braço de Data Science na sua empresa!

  1. Elabore a coleção de dados

Faça o rastreamento adequado e a coleta de dados. Tenha em mente que é importante identificar quais dados têm valor e como eles podem ser empregados.

  1. Melhore o armazenamento de dados

Como um trabalho altamente técnico, o armazenamento dos dados requer infraestrutura adequada. 

Lembre-se: com a computação em nuvem, esse é um processo que pode ser simples, barato e muito eficiente. 

  1. Limpe os dados

Basicamente, você e sua equipe precisam fazer a separação do joio do trigo. Isso requer identificação dos dados de valor e facilidade para eliminar aqueles que não agregam nada à estratégia. 

Para essa limpeza, você pode utilizar ferramentas automatizadas (de Big Data), já amplamente disponíveis no mercado.

  1. Analise os dados 

Na análise, é importante empregar as melhores práticas de análise de dados (preditivas, prescritivas, diagnósticas etc.). Esse é um processos que também requer ferramentas especializadas, mas, sobretudo, profissionais especializados. 

  1. Visualize e comunique 

Soluções de visualização de dados (BI, Analytics etc.) são também muito importantes em sua estratégia de Data Science. Com elas é possível visualizar os dados de maneira gráfica, o que ajuda nos insights.

Da mesma forma, é importante educar os executivos para a tomada de decisão a partir dos dados (fomentar o mindset analítico), por meio de uma comunicação estratégica.

  1. Tome decisões orientadas por dados 

Por fim, uma estratégia em que a Data Science é o alicerce requer decisões orientadas por dados. Também aqui o mindset é fundamental, afinal, de nada adianta ter o melhor ferramental se os decisões não forem capazes de agir com base nas análises geradas. 

Deep dive no MJV way: 3 passos para aplicar Data Science no seu negócio

Você já sabe que atender seu cliente é importante. O difícil é responder:

  • O que ele quer?
  • Como ele quer?
  • Quando ele quer?
  • Que ofertas, de fato, fazem sentido para ele?

É aí que entra a mágica do Data Science: usar os dados para acertar bem no alvo!  

Aqui na MJV utilizamos 3 passos fundamentais para obter eficiência e sucesso nos projetos de Data Science. 

  1. Avaliar a governança e a organização do nosso cliente 

A governança é muito importante porque estamos em um processo para entender como os dados vão ser utilizados. Para isso, estamos imersos em LGPD – que trataremos mais adiante -, que entrará em vigor nos próximos meses. 

Entendemos que os dados são importantes para serem utilizados por clientes e por outras empresas, mas isso precisa ser governado porque existe toda uma questão de privacidade do usuário e quais são as informações que ele quer disponibilizar (deixando abertas na rede). 

Por isso, o primeiro passo é entender a governança e organização do nosso cliente. 

  1. Entender como funciona a arquitetura de dados do cliente

Depois da primeira etapa, precisamos saber:

  • Que tecnologias o cliente utiliza?
  • Como essas tecnologias se integram?
  • Onde essas tecnologias estão localizadas? 

3) Data Science 

  • Business & Data Immersion: entender o negócio do cliente e como os dados podem melhorá-los e impactá-los positivamente. É como diz o nosso jargão: entender a linguagem do cliente.Dessa forma, se torna mais fácil acessar os processos corretamente e otimizar os processos que precisaremos tocar com o projeto de Data Science. 

Nota: se você lembrou de Design Thinking por aqui, está absolutamente certo! Isso é muito importante para fazermos o processo de imersão e aculturamento dentro da empresa. 

  • Data Acquisition & Harmonization: fazer a aquisição do dado. Depois de entender onde a tecnologia se distribui, o dado é capturado e harmonizado em uma tabela única – que será a nossa tabela de trabalho. Nela, iremos acessar a informação, entender como o dado está distribuído, entender quais são as chaves que ligam àquele dado aos clientes e pacificar os dados para que todas as tabelas estejam integradas.  
  • AI Workbench: uma bancada de trabalho de Inteligência Artificial. Nela, vamos gerar, testar e ajustar vários modelos diferentes para entender rapidamente qual terá mais sucesso ao ser implementado na fase final do projeto. 
  • Business Focused Deploy: entregamos o modelo da melhor maneira possível. Entendemos que gerar valor não está relacionado somente ao dado em si, mas sim em dar um panorama correto e real para o cliente. É por isso, inclusive, que o Design Thinking é um dos nossos pilares, que imprime em nosso DNA o foco no humano. 
  • Project End: o momento que o cliente mais espera! É quando entregamos o valor para ele de uma maneira efetiva.

Nota: Como rodamos dentro da metodologia Ágil em todos os nossos projetos, não pense que somente aqui o cliente terá contato com o projeto. Em todas as etapas, a participação do cliente é efetiva para validar e cocriar conosco. E isso faz toda a diferença! 

2021 já começou! 

Podemos dizer que 2020 foi um ano um tanto quanto atípico. Logo, inovar para se adequar à nova realidade, ao novo perfil do consumidor e repensar projetos e processos se tornou ainda mais urgente. Essa deve ser uma estratégia a ser priorizada pelos players do mercado – sejam grandes, médios ou pequenos. 

O momento é de começar seu planejamento estratégico para 2021, olhando para as tendências que estão surgindo no horizonte. Acredite: ganha quem sai na frente. E não há tempo a perder na construção do novo normal.

Ainda não podemos responder a pergunta do poeta sobre como será o amanhã. Porém, temos alguns spoilers. E o principal deles é: dados são o novo preto. Eles estão em todos os lugares. E precisam estar na sua agenda. 

Quer aprender como as soluções de Data Science podem ajudar o seu negócio? Entre em contato conosco!

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