Data Science \u00e9 disciplina que estuda de onde a informa\u00e7\u00e3o vem, o que representa e como pode ser transformada em um recurso valioso na cria\u00e7\u00e3o de estrat\u00e9gias de neg\u00f3cios e de <\/span>TI<\/span><\/a>. <\/span><\/p>\n Uma estrat\u00e9gia de Data Science visa minerar grandes quantidades de dados estruturados e n\u00e3o estruturados para, entre outras coisas, identificar padr\u00f5es para ajudar organiza\u00e7\u00f5es a controlar custos, aumentar efici\u00eancia, reconhecer novas oportunidades de mercado e aumentar vantagem competitiva.<\/span><\/p>\n A abordagem do Data Science basicamente emprega matem\u00e1tica, estat\u00edstica e disciplinas de ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o e incorpora t\u00e9cnicas como aprendizado de m\u00e1quina, an\u00e1lise de cluster, minera\u00e7\u00e3o de dados e visualiza\u00e7\u00e3o. <\/span><\/p>\n \u00c9 comandada por cientistas de dados, especialistas que possui uma combina\u00e7\u00e3o de habilidades anal\u00edticas e conhecimento t\u00e9cnico (algoritmos, codifica\u00e7\u00e3o etc.), bem como experi\u00eancia e vis\u00e3o de neg\u00f3cio. Al\u00e9m de gerenciar e interpretar grandes quantidades de dados, muitos cientistas de dados tamb\u00e9m t\u00eam a tarefa de criar modelos de visualiza\u00e7\u00e3o de dados que ajudem a ilustrar o valor comercial da informa\u00e7\u00e3o digital.<\/span><\/p>\n A principal vantagem do Data Science em uma organiza\u00e7\u00e3o \u00e9 o empoderamento e a facilita\u00e7\u00e3o da tomada de decis\u00f5es.<\/b> Organiza\u00e7\u00f5es que empregam essa abordagem podem incluir evid\u00eancias quantific\u00e1veis baseadas em dados em suas decis\u00f5es de neg\u00f3cios. <\/span><\/p>\n Assim, essas decis\u00f5es baseadas em dados podem, em \u00faltima inst\u00e2ncia, levar ao aumento da lucratividade e \u00e0 melhoria da efici\u00eancia operacional, do desempenho dos neg\u00f3cios e dos fluxos de trabalho. Em organiza\u00e7\u00f5es voltadas para o cliente, o Data Science ajuda a identificar e refinar os p\u00fablicos-alvo. <\/span><\/p>\n A principal raz\u00e3o para investir em Data Science est\u00e1 no poder de inova\u00e7\u00e3o que essa abordagem pode trazer. Ao tornar os neg\u00f3cios mais orientados por dados e unir ferramentas e profissionais especializados, \u00e9 poss\u00edvel:<\/span><\/p>\n A disciplina Data Science come\u00e7ou com estat\u00edsticas e evoluiu para incluir conceitos\/pr\u00e1ticas como Intelig\u00eancia Artificial, Aprendizado de M\u00e1quina e a Internet das Coisas, para citar apenas alguns. <\/span><\/p>\n \u00c0 medida que mais e mais informa\u00e7\u00f5es se tornam dispon\u00edveis, as empresas t\u00eam coletado e armazenado quantidades cada vez maiores por meio de comportamentos e tend\u00eancias de compras registradas em suas diversas plataformas. Com o crescimento da Internet, a Internet das Coisas e o incremento exponencial dos volumes de dados produzidos, houve uma enxurrada de novas informa\u00e7\u00f5es \u2014 ou Big Data. <\/span><\/p>\n Uma vez que as portas foram abertas por empresas que buscavam aumentar os lucros e impulsionar melhores tomadas de decis\u00e3o, o uso do Big Data come\u00e7ou a ser aplicado em outros campos, como medicina, engenharia e at\u00e9 nas ci\u00eancias sociais.<\/span><\/p>\n Como j\u00e1 apontamos, um cientista de dados funcional, em oposi\u00e7\u00e3o a um estat\u00edstico geral, tem uma boa compreens\u00e3o da arquitetura de software e compreende v\u00e1rias linguagens de programa\u00e7\u00e3o. O cientista de dados:<\/span><\/p>\n Softwares altamente sofisticados, dentro dessas tecnologias citadas, s\u00e3o empregados para:<\/span><\/p>\n Os benef\u00edcios espec\u00edficos do Data Science variam dependendo do objetivo da empresa e do segmento de mercado em que ela atua. Os <\/span>departamentos de vendas e marketing<\/b>, por exemplo, podem extrair dados dos clientes para melhorar as taxas de convers\u00e3o ou criar campanhas digitais mais direcionadas e eficientes. <\/span><\/p>\n Institui\u00e7\u00f5es banc\u00e1rias<\/b> est\u00e3o minerando dados para melhorar a detec\u00e7\u00e3o de fraudes. <\/span>Servi\u00e7os de v\u00eddeo streaming<\/b> t\u00eam estrat\u00e9gias de Data Science para determinar o interesse de seus usu\u00e1rios e usar esses dados para determinar quais programas de TV ou filmes ser\u00e3o produzidos. <\/span><\/p>\n Algoritmos baseados em dados tamb\u00e9m s\u00e3o usados criar recomenda\u00e7\u00f5es personalizadas com base no hist\u00f3rico de compras de um consumidor. <\/span>Empresas de transporte<\/b> usam t\u00e1ticas de Data Science para encontrar as melhores rotas e hor\u00e1rios de entrega, bem como os melhores modos de transporte para suas remessas.<\/span><\/p>\n Aqui est\u00e3o algumas <\/span>vantagens <\/b>do Data Science nos neg\u00f3cios:<\/span><\/p>\n Um dos benef\u00edcios mais interessantes do Data Science \u00e9 a capacidade das equipes de vendas e marketing de compreender seu p\u00fablico em um n\u00edvel muito granular. Com esse conhecimento, uma organiza\u00e7\u00e3o pode criar as melhores experi\u00eancias poss\u00edveis para o cliente.<\/span><\/p>\n Os cientistas de dados s\u00e3o treinados para identificar dados que se destacam de alguma forma. Eles criam metodologias estat\u00edsticas, de rede e de Big Data para modelos preditivos de propens\u00e3o a fraudes e os usam para criar alertas que ajudam a garantir respostas <\/span>r\u00e1pidas<\/span><\/a> quando dados incomuns s\u00e3o reconhecidos.<\/span><\/p>\n Outra vantagem do Data Science \u00e9 que as organiza\u00e7\u00f5es podem encontrar quando e onde seus produtos vendem melhor. Isso pode ajudar a fornecer os produtos certos no momento certo \u2014 e pode ajudar a desenvolver novos produtos para atender e at\u00e9 antever necessidades dos atuais e futuros consumidores.<\/span><\/p>\n Um projeto de Data Science exige uma s\u00e9rie de conhecimentos e ferramentas sofisticadas. O melhor caminho \u00e9 buscar ajuda de consultorias e ag\u00eancias especializadas. <\/span><\/p>\n H\u00e1, no entanto, alguns passos iniciais que podem ajudar muito nessa jornada.<\/b> S\u00e3o eles:<\/span><\/p>\n Nos \u00faltimos dez anos, o Data Science cresceu silenciosamente para incluir empresas e organiza\u00e7\u00f5es em todo o mundo. Agora est\u00e1 sendo usado por governos, geneticistas, engenheiros e at\u00e9 astr\u00f4nomos.<\/span><\/p>\n O Data Science tornou-se uma parte importante da pesquisa acad\u00eamica e de neg\u00f3cios. Tecnicamente, isso inclui tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica, rob\u00f3tica, reconhecimento de fala, economia digital e mecanismos de pesquisa. Em termos de \u00e1reas de pesquisa, o Data Science expandiu-se para incluir as ci\u00eancias biol\u00f3gicas, assist\u00eancia m\u00e9dica, inform\u00e1tica m\u00e9dica, humanidades e ci\u00eancias sociais. Em suma, o Data Science agora influencia economia, governos e neg\u00f3cios dos mais variados tipos. \u00a0<\/span><\/p>\n Essa abordagem agrega valor a qualquer empresa que possa usar bem seus dados.<\/b> De estat\u00edsticas e insights em fluxos de trabalho e contrata\u00e7\u00e3o de novos candidatos, at\u00e9 ajudar a equipe s\u00eanior a tomar decis\u00f5es mais bem informadas, o Data Science \u00e9 valioso e deve estar no radar das empresas que veem valor na tecnologia e est\u00e3o em constante esfor\u00e7o para inovar.<\/span><\/p>\n Que tal, voc\u00ea entendeu o que \u00e9 Data Science e por que \u00e9 importante investir em dados? Quer aprofundar\u00a0sua reflex\u00e3o sobre o assunto? Baixe agora nosso e-book Design Driven Data Science<\/a> e aprenda como potencializar os resultados dos neg\u00f3cios, priorizando a an\u00e1lise de dados.<\/span><\/p>\n\n
Que tecnologias e pr\u00e1ticas est\u00e3o sob o guarda-chuva do Data Science?<\/span><\/h2>\n
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Que dores o Data Science promete sanar nas empresas e que benef\u00edcios oferece?<\/strong><\/h2>\n
Melhoria na experi\u00eancia do cliente<\/span><\/h3>\n
Mitiga\u00e7\u00e3o de riscos e fraudes<\/span><\/h3>\n
Entrega de produtos\/servi\u00e7os realmente relevantes<\/span><\/h3>\n
Como come\u00e7ar um projeto de Data Science na sua empresa?<\/span><\/h2>\n
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A Influ\u00eancia do Data Science<\/span><\/h2>\n
![\"\"](\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/Design-Driven-Data-Science-MJV-Technology-Innovation-1024x532.png\")
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