{"id":9174,"date":"2021-03-22T13:11:00","date_gmt":"2021-03-22T16:11:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/blog\/o-que-e-data-science\/"},"modified":"2021-07-19T23:39:19","modified_gmt":"2021-07-20T02:39:19","slug":"o-que-e-data-science","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/pt-br\/blog\/o-que-e-data-science\/","title":{"rendered":"Data Science: o que \u00e9 e como come\u00e7ar"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400;\">N\u00e3o vamos iniciar esse artigo citando aquela m\u00e1xima tradicional que compara dados \u00e0 petr\u00f3leo. \u00c9 clich\u00ea e uma falsa simetria. No lugar disso, vamos tentar algo mais original.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/><\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/><\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Dados s\u00e3o recursos infinitos &#8211; e h\u00e1 um diferencial aqui. Se bem trabalhados, podem gerar insumos de neg\u00f3cios recorrentes. E, por serem infinitos, indefinidamente. <\/span><b>Se bem trabalhados<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. E essa informa\u00e7\u00e3o \u00e9 muito, muito importante.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/><\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/><\/span><span style=\"font-weight: 400;\">A Era Digital despejou um verdadeiro maremoto de informa\u00e7\u00e3o no cotidiano das empresas &#8211; <\/span><b>o<\/b> <b>Big Data<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Para gerenciar esse grande volume de dados, era preciso criar formas mais \u00e1geis e econ\u00f4micas de processamento.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Para resolver \u201co problema do Big Data\u201d, surgiu o Data Science, com o objetivo de analisar, detectar padr\u00f5es e transformar essa massa de dados n\u00e3o-estruturados em conhecimento.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Fique conosco at\u00e9 o final deste artigo, entenda o que \u00e9 o Data Science e como come\u00e7ar a aplic\u00e1-lo na sua organiza\u00e7\u00e3o!<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">O que \u00e9 Data Science?<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">O uso do termo Data Science data de 1960. Na ocasi\u00e3o, o pioneiro dinamarqu\u00eas da computa\u00e7\u00e3o Peter Naur utilizou o termo como um sin\u00f4nimo de \u201cci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o\u201d.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Em 2001, o cientista de computa\u00e7\u00e3o americano William S. Cleveland come\u00e7ou a defender o Data Science como uma disciplina independente. Cleveland desmembrava esse conceito em algumas especialidades: <\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/><br \/><\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">modelos e metodologia de dados<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">opera\u00e7\u00f5es aritm\u00e9ticas com dados<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">avalia\u00e7\u00e3o de ferramentas<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">pedagogia<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">teoria e estudos multidisciplinares<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">De l\u00e1 para c\u00e1, a defini\u00e7\u00e3o sobre o que \u00e9 Data Science evoluiu, \u00e9 claro. Podemos dizer que a ci\u00eancia de dados est\u00e1 inserida em um espectro interdisciplinar de \u00e1reas de conhecimento, abrangendo a matem\u00e1tica, a estat\u00edstica, as ci\u00eancias da computa\u00e7\u00e3o e, por vezes, at\u00e9 mesmo a engenharia.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Data Science como resposta ao Big Data<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">De acordo com a Gartner, entre produzimos 15 petabytes de dados por dia, estruturados e n\u00e3o estruturados, em forma de texto, \u00e1udio, fotos, v\u00eddeos, entre outros. Tudo isso em decorr\u00eancia dos avan\u00e7os tecnol\u00f3gicos, que nos permitiram ampliar o acesso \u00e0 Internet e baratear os custos de ferramentas como os smartphones.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">E como n\u00e3o d\u00e1 para falar de Data Science sem falar de Big Data, \u00e9 importante frisar que a ci\u00eancia de dados ganhou popularidade por ser uma solu\u00e7\u00e3o economicamente vi\u00e1vel e de alto custo-benef\u00edcio no gerenciamento e qualifica\u00e7\u00e3o de ativos de alto volume, velocidade e variedade &#8211; o Big Data.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Dados x Informa\u00e7\u00e3o x Conhecimento<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Um elemento muito importante para compreender o Data Science \u00e9 saber <\/span><b>diferenciar dados, informa\u00e7\u00f5es e conhecimento<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Os 3 termos s\u00e3o termos muito utilizados para referenciar est\u00e1gios do tratamento da informa\u00e7\u00e3o e adquirem significados pr\u00f3prios.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/><\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/><\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Por isso, \u00e9 de bom tom evitar o uso deles como sin\u00f4nimos. Confira as diferen\u00e7as conceituais entre os termos \u201cdado\u201d, \u201cinforma\u00e7\u00e3o\u201d e \u201cconhecimento\u201d na ci\u00eancia de dados.<\/span><\/p>\n<p><b>Dados: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">dados s\u00e3o mat\u00e9ria-prima, o produto de um processo de coleta de informa\u00e7\u00e3o. Nesta etapa, sua condi\u00e7\u00e3o \u00e9 de <\/span><b>informa\u00e7\u00e3o<\/b> <b>n\u00e3o tratada<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Portanto, n\u00e3o possuem consist\u00eancia relevante para orientar decis\u00f5es de neg\u00f3cios. N\u00e3o representam conhecimento.<\/span><\/p>\n<p><b>Informa\u00e7\u00e3o:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> neste est\u00e1gio, a mat\u00e9ria-prima j\u00e1 foi refinada e tratada. O resultado deste processamento de dados revela informa\u00e7\u00e3o \u00fatil para gera\u00e7\u00e3o de insights de neg\u00f3cios, classifica\u00e7\u00f5es, segmenta\u00e7\u00f5es, e assim por diante.<\/span><\/p>\n<p><b>Conhecimento:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> por \u00faltimo, h\u00e1 a fase de transforma\u00e7\u00e3o de dados em conhecimento sobre o neg\u00f3cio. Aqui, a informa\u00e7\u00e3o \u00e9 capaz de oferecer diretrizes otimizadas para tomada de decis\u00e3o em n\u00edvel organizacional, fornecendo insumos para defini\u00e7\u00e3o de perfis de clientes, jornadas do consumidor, entre outras opera\u00e7\u00f5es.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">ETL: o b\u00ea-a-b\u00e1 do Data Science<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">O Big Data exige formas mais \u00e1geis e econ\u00f4micas de processar grandes volumes de dados. Assim surgiu o Data Science, \u00e1rea interdisciplinar, que analisa e detecta padr\u00f5es para transformar dados desestruturados em informa\u00e7\u00e3o acion\u00e1vel para orientar decis\u00f5es.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Mas, para essa receita dar certo, h\u00e1 uma frase cr\u00edtica, que ocorre bem no in\u00edcio do contato dos<\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\"> data scientists<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> com os bancos de dados: <\/span><a href=\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/pt-br\/blog\/o-que-e-etl-como-funciona\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">o processo de ETL<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, que envolve a <\/span><b>extra\u00e7\u00e3o<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>a transforma\u00e7\u00e3o<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> e <\/span><b>a carregamento de dados<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para um ambiente integrado.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">O ETL surge para simplificar a an\u00e1lise de informa\u00e7\u00e3o armazenada em um banco de dados, estabelecendo regras e padr\u00f5es de manipula\u00e7\u00e3o dos dados. O objetivo do procedimento \u00e9\u00a0 garantir a qualidade do fluxo de tratamento da informa\u00e7\u00e3o, desde a coleta at\u00e9 o momento em que ela \u00e9 carregada no ambiente de dados escolhido para ser analisada.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">O passo a passo de um processo de dados \u00e9 complexo &#8211; e muitas vezes vemos alguns deles cortados pela web. Entretanto, a maioria deles faz parte do processo de ETL.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Por isso, vamos tentar prever (e explicar!) algumas frases que voc\u00ea v\u00ea por a\u00ed ligadas ao Data Science. Confere s\u00f3:<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Elaborar uma cole\u00e7\u00e3o de dados<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">O rastreamento e a coleta de dados s\u00e3o atividades que fazem parte do processo de ETL. Lembre-se que mensurar tudo n\u00e3o \u00e9 eficiente: \u00e9 preciso identificar quais dados t\u00eam maior potencial para gerar insights de valor. <\/span><b>\u00c9 dali que voc\u00ea ir\u00e1 retir\u00e1-los<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Portanto, realizar o rastreamento adequado \u00e9 crucial.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Melhorar o armazenamento de dados<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Outra atividade associada ao Data Science \u00e9 o armazenamento de dados. Armazenar dados \u00e9 um trabalho altamente t\u00e9cnico, que requer infraestrutura adequada &#8211; e tamb\u00e9m faz parte das atividades do ETL. Entretanto, com o advento da computa\u00e7\u00e3o em nuvem, esse processo de aprimoramento pode ser mais barato do que parece. E bastante eficiente.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Realizar a limpeza de dados<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Essa aqui \u00e9 figurinha carimbada do processo de ETL e, como o pr\u00f3prio nome j\u00e1 diz, refere-se \u00e0 separar o joio do trigo. Basicamente, voc\u00ea dever\u00e1 realizar algumas camadas de limpeza, para tornar o processo de identifica\u00e7\u00e3o de valor mais f\u00e1cil, al\u00e9m de eliminar aqueles que n\u00e3o agregam. Aqui, \u00e9 recomend\u00e1vel usar ferramentas automatizadas, amplamente dispon\u00edveis no mercado para segmentar e classificar essa informa\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Analisar dados<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Essa atividade diz respeito ao emprego das melhores pr\u00e1ticas de an\u00e1lise de dados. Esse processo requer o uso de ferramentas espec\u00edficas. <\/span><b>E aten\u00e7\u00e3o: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">sobretudo, profissionais especializados. E aqui, vale frisar os tipos de an\u00e1lise de dados promovidas pelo Data Science. Todas elas s\u00e3o baseadas em perguntas, que devem ser respondidas.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Confira a seguir:<\/span><\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/tipos-de-analise_bpost_-data-science.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-38894\" width=\"619\" height=\"209\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>H\u00e1 ainda 2 fatores cruciais para o bom funcionamento de uma estrat\u00e9gia de Data Science e a consolida\u00e7\u00e3o de um mindset de dados dentro das empresas que n\u00e3o est\u00e3o ligadas ao processo de ETL,&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>Comunica\u00e7\u00e3o: <\/strong>muita gente precisa interpretar dados no dia a dia. S\u00f3 que muitas vezes essa informa\u00e7\u00e3o n\u00e3o est\u00e1 organizada de forma \u201camig\u00e1vel\u201d para que colaboradores tomem decis\u00f5es (afinal, nem todo mundo \u00e9 cientista de dados).<br><br>Por isso, frequentemente, \u00e9 exigido dos cientistas de dados o entendimento sobre a melhor forma de comunicar essa informa\u00e7\u00e3o. Dessa necessidade surgiu o conceito de Visualiza\u00e7\u00e3o de Dados, que <a href=\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/pt-br\/blog\/visualizacao-de-dados-o-melhor-tipo-de-grafico\/\">voc\u00ea pode conhecer melhor neste infogr\u00e1fico<\/a>.<br><\/li><li><strong>Cultura de dados: <\/strong>uma estrat\u00e9gia de dados s\u00f3 vale se houver um movimento conjunto na dire\u00e7\u00e3o de uma cultura anal\u00edtica. Ou seja, todos na organiza\u00e7\u00e3o precisam estar dispostos a deixar os achismos e vieses de confirma\u00e7\u00e3o de lado em prol da gera\u00e7\u00e3o de insumos para orientar decis\u00f5es de neg\u00f3cios melhor embasadas.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n\n\n<p>Portanto, sempre que voc\u00ea ouvir falar em algumas dessas diretrizes, saiba que fazem parte do processo de ETL, imprescind\u00edvel<\/p>\n\n\n\n<h1 class=\"wp-block-heading\">Data Science x Data Analytics<\/h1>\n\n\n\n<p>A cada ano, mais e mais termos s\u00e3o incorporados ao gloss\u00e1rio corporativo, ao passo que abordagens v\u00eam sendo refinadas &#8211; e novas surgem, para resolver problemas mais atuais.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Um dos casos \u00e9 a confus\u00e3o que existe entre as defini\u00e7\u00f5es de Data Science e Data Analytics, por exemplo, de dif\u00edcil consenso at\u00e9 mesmo entre os especialistas. Mas n\u00f3s vamos nos atrever a explicar a diferen\u00e7a. Vamos l\u00e1!<br><br>O Data Science, como voc\u00ea viu aqui, \u00e9 um conjunto de t\u00e9cnicas, teorias, an\u00e1lises, par\u00e2metros de observa\u00e7\u00e3o, algoritmos e princ\u00edpios que d\u00e3o suporte ao trabalho com dados. A fun\u00e7\u00e3o do cientista de dados \u00e9 transformar dados n\u00e3o estruturados em informa\u00e7\u00e3o consolidada para orientar decis\u00f5es de neg\u00f3cios.<\/p>\n\n\n\n<p>O processo de Data Science \u00e9 mais complexo e completo do ponto de vista de neg\u00f3cios. Para os cientistas de dados, n\u00e3o basta apenas refinar dados para orientar o processo de decis\u00e3o. Espera-se deles tamb\u00e9m uma investiga\u00e7\u00e3o sobre as quest\u00f5es-chave da organiza\u00e7\u00e3o para definir diretrizes em \u00e2mbito estrat\u00e9gico.<\/p>\n\n\n\n<p>J\u00e1 o analista de dados, recebe&nbsp; essas formula\u00e7\u00f5es prontas da equipe de neg\u00f3cios e busca confirmar hip\u00f3teses e orientar solu\u00e7\u00f5es com base na an\u00e1lise de dados. Pode-se dizer que a an\u00e1lise de dados, como voc\u00ea viu aqui, \u00e9 uma fase do processo de ci\u00eancia de dados.<\/p>\n\n\n\n<p>Ambos devem estar aptos a trabalhar com engenheiros de dados para obten\u00e7\u00e3o, formata\u00e7\u00e3o e cruzamento dos dados convergentes ao objetivo (como no processo de ETL).<\/p>\n\n\n\n<p>A diferen\u00e7a aqui \u00e9 que, enquanto o analista de dados normalmente trabalha com ferramentas de Business Intelligence e uso de SQL em banco de dados, os cientistas de dados precisam criar modelos estat\u00edsticos, utilizando frameworks de programa\u00e7\u00e3o avan\u00e7ada e ajuda do Machine Learning.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Por que investir em Data Science?<\/h2>\n\n\n\n<p>A ci\u00eancia de dados \u00e9 um campo emergente. E, se dados aumentam em progress\u00e3o geom\u00e9trica (leia: velocidade exponencial), pense no quanto o mercado demandar\u00e1 esse tipo de tratamento e gerenciamento do fluxo de informa\u00e7\u00e3o no futuro.<\/p>\n\n\n\n<p>Atualmente, \u00e9 poss\u00edvel obter um recorte sobre qualquer coisa na sua organiza\u00e7\u00e3o. Toda informa\u00e7\u00e3o registrada em um computador ou rede pode ser analisada, organizada e transformada em insights acion\u00e1veis.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Esses insights podem desempenhar papel fundamental no aumento do diferencial competitivo, revertendo isso em um aumento de efici\u00eancia operacional e ganhos de lucratividade.<\/p>\n\n\n\n<p>Al\u00e9m disso, melhorar a maturidade de dados dentro da sua organiza\u00e7\u00e3o ajuda a identificar novas oportunidades de neg\u00f3cios, tend\u00eancias de mercado e auxiliam na compreens\u00e3o do comportamento da sua carteira de clientes<\/p>\n\n\n\n<p>S\u00f3 para n\u00e3o te deixar no escuro, confira 2 exemplos do uso do Data Science nos neg\u00f3cios:<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Mitiga\u00e7\u00e3o de riscos e fraudes<\/h3>\n\n\n\n<p>Os cientistas de dados s\u00e3o treinados para identificar dados que se destacam por padr\u00f5es diametralmente opostos da m\u00e9dia, dentro de um contexto. Dessa forma, eles criam metodologias estat\u00edsticas, de rede, de caminho e de Big Data para construir modelos preditivos de propens\u00e3o a fraudes.<\/p>\n\n\n\n<p>O objetivo \u00e9 criar alertas que garantam respostas oportunas quando uma a\u00e7\u00e3o incomum \u00e9 feita dentro de um banco de dados (leia: dados incomuns s\u00e3o reconhecidos).<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Melhorar a ader\u00eancia de produtos\/servi\u00e7os<\/h3>\n\n\n\n<p>Um dos benef\u00edcios mais interessantes da Data Science \u00e9 a capacidade de que equipes de marketing e vendas entendam as min\u00facias de seu p\u00fablico, por meio da cria\u00e7\u00e3o de personas, jornadas e funis data-driven.<\/p>\n\n\n\n<p>Com esse conhecimento em m\u00e3os, uma empresa pode identificar oportunidades, garantindo maior assertividade ao oferecer a solu\u00e7\u00e3o certa, para os clientes certos &#8211; no momento mais adequado. Al\u00e9m, \u00e9 claro, de aprimorar a ader\u00eancia de produtos\/servi\u00e7os j\u00e1 existentes.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Em quais setores podemos utilizar o Data Science<\/h2>\n\n\n\n<p>Por mais que o Data Science utilize as linguagens matem\u00e1tica, estat\u00edstica e de programa\u00e7\u00e3o no cora\u00e7\u00e3o do processo de transforma\u00e7\u00e3o de dados em informa\u00e7\u00e3o, sua utiliza\u00e7\u00e3o vai muito al\u00e9m do desenvolvimento ou dos departamentos de TI.<\/p>\n\n\n\n<p>A ci\u00eancia de dados \u00e9 uma ferramenta valiosa para qualquer empresa, de qualquer segmento. Conhe\u00e7a agora alguns setores que j\u00e1 est\u00e3o aproveitando os benef\u00edcios do Data Science:<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Varejo<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>As empresas de varejo se beneficiam da ci\u00eancia de dados analisando o comportamento de compra do cliente. Por meio dos dados, \u00e9 poss\u00edvel examinar extrair informa\u00e7\u00f5es, confirmar hip\u00f3teses e melhorar a reten\u00e7\u00e3o e fideliza\u00e7\u00e3o de clientes.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Sa\u00fade<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>No setor de sa\u00fade, a ci\u00eancia de dados permite a cria\u00e7\u00e3o de an\u00e1lises de similaridade como base para o tratamento individualizado dos pacientes e a otimiza\u00e7\u00e3o dos medicamentos.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Log\u00edstica<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>As empresas de log\u00edstica usam Data Science para melhorar seus processos de trabalho e a qualidade de seus servi\u00e7os de transporte.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Ind\u00fastria manufatureira<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Na ind\u00fastria, cientistas de dados controlam e otimizam os processos de fabrica\u00e7\u00e3o, armazenamento e distribui\u00e7\u00e3o de produtos.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Bancos e seguradoras<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Os bancos e seguradoras usam a ci\u00eancia de dados para explorar o potencial de seus dados externos e internos para melhorar seus produtos e servi\u00e7os e aumentar o sucesso de vendas.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">4 passos para come\u00e7ar a aplicar o Data Science no seu neg\u00f3cio: o MJV Way<\/h2>\n\n\n\n<p>Agora que voc\u00ea entende o que \u00e9 Data Science, como funciona e quais s\u00e3o os benef\u00edcios, \u00e9 hora de entender como traz\u00ea-lo para a realidade do seu neg\u00f3cio.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>A seguir, confira quais ser\u00e3o os pilares dessa virada de chave!<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">0. DT + DS&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p>Voc\u00ea j\u00e1 sabe que atender seu cliente \u00e9 importante. O dif\u00edcil \u00e9 responder:<br><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>O que ele quer?<\/li><li>Como ele quer?<\/li><li>Quando ele quer?<\/li><li>Que ofertas, de fato, fazem sentido para ele?<br><\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Definimos esse primeiro passo como o est\u00e1gio zero, pois ainda n\u00e3o implementamos a ci\u00eancias de dados em si. Essa \u00e9 a fase em que preparamos o terreno.<br><br>Aqui na MJV, n\u00f3s empregamos o Design Thinking para elaborar projetos de Data Science. Ela nos permite entender seu n\u00edvel de maturidade em dados, compreender as problem\u00e1ticas a serem solucionadas pelo projeto &#8211; al\u00e9m de oferecer uma vis\u00e3o detalhada sobre os h\u00e1bitos de consumo dos clientes, colocando-os no centro do projeto.<\/p>\n\n\n\n<p>Afinal, s\u00e3o eles que ir\u00e3o nortear seus esfor\u00e7os, certo?<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Saiba mais:<\/strong> <a href=\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/pt-br\/blog\/design-thinking-o-primeiro-passo-para-a-criacao-de-um-braco-de-data-science-na-sua-empresa\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Design Thinking: o primeiro passo para a cria\u00e7\u00e3o de um bra\u00e7o de Data Science na sua empresa<\/a>!<\/p>\n\n\n\n<p>Agora sim, <strong>entramos definitivamente no<\/strong> <strong>Data Science<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">1) Avaliar a governan\u00e7a e a organiza\u00e7\u00e3o do nosso cliente&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p>A governan\u00e7a \u00e9 muito importante, pois devemos manter uma r\u00edgida pol\u00edtica de documenta\u00e7\u00e3o para entendermos como os dados v\u00e3o ser utilizados e monitoramento de atualiza\u00e7\u00f5es nas regulamenta\u00e7\u00f5es de prote\u00e7\u00e3o de dados, como a LGPD e o GDPR.<br><br>Seguran\u00e7a de dados \u00e9 coisa s\u00e9ria e deve ser tratada com profissionalismo, por uma equipe que conta com cientistas e engenheiros de dados, al\u00e9m de profissionais especializados em seguran\u00e7a jur\u00eddica e compliance.<\/p>\n\n\n\n<p>Por isso, o primeiro passo \u00e9 entender a governan\u00e7a e organiza\u00e7\u00e3o do nosso cliente.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2) Entender como funciona a arquitetura de dados do cliente<\/h3>\n\n\n\n<p>Depois da primeira etapa, precisamos saber:<br><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Que tecnologias o cliente utiliza?<\/li><li>Como essas tecnologias se integram?<\/li><li>Onde essas tecnologias est\u00e3o localizadas?&nbsp;<\/li><\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">3) Data Science<br>&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>Business &amp; Data Immersion: <\/strong>entender o neg\u00f3cio do cliente e como os dados podem melhor\u00e1-los e impact\u00e1-los positivamente. \u00c9 como diz o nosso jarg\u00e3o: <strong>entender a linguagem do cliente<\/strong>. Dessa forma, se torna mais f\u00e1cil acessar os processos corretamente e otimizar os processos que precisaremos tocar com o projeto de Data Science.&nbsp;<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Nota:<\/strong> se voc\u00ea lembrou de Design Thinking por aqui, est\u00e1 absolutamente certo! Isso \u00e9 muito importante para fazermos o processo de imers\u00e3o e aculturamento dentro da empresa.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>Data Acquisition &amp; Harmonization<\/strong>:<strong> <\/strong>fazer a aquisi\u00e7\u00e3o do dado. Depois de entender onde a tecnologia se distribui, o dado \u00e9 capturado e harmonizado em uma tabela \u00fanica &#8211; que ser\u00e1 a nossa tabela de trabalho. Nela, iremos acessar a informa\u00e7\u00e3o, entender como o dado est\u00e1 distribu\u00eddo, entender quais s\u00e3o as chaves que ligam \u00e0quele dado aos clientes e pacificar os dados para que todas as tabelas estejam integradas.&nbsp;&nbsp;<\/li><\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>AI Workbench<\/strong>: uma bancada de trabalho de Intelig\u00eancia Artificial. Nela, vamos gerar, testar e ajustar v\u00e1rios modelos diferentes para entender rapidamente qual ter\u00e1 mais sucesso ao ser implementado na fase final do projeto.&nbsp;<\/li><\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>Business Focused Deploy<\/strong>: entregamos o modelo da melhor maneira poss\u00edvel. Entendemos que gerar valor n\u00e3o est\u00e1 relacionado somente ao dado em si, mas sim em dar um panorama correto e real para o cliente. \u00c9 por isso, inclusive, que o <a href=\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/pt-br\/design-thinking\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Design Thinking<\/a> \u00e9 um dos nossos pilares, que imprime em nosso DNA o foco no humano.\u00a0<\/li><\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>Project End<\/strong>: o momento que o cliente mais espera! \u00c9 quando entregamos o valor para ele de uma maneira efetiva.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Nota:<\/strong> como rodamos dentro da metodologia <a href=\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/pt-br\/agil\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">\u00c1gil<\/a> em todos os nossos projetos, n\u00e3o pense que somente aqui o cliente ter\u00e1 contato com o projeto. Em todas as etapas, a participa\u00e7\u00e3o do cliente \u00e9 efetiva para validar e cocriar conosco. E isso faz toda a diferen\u00e7a!\u00a0<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n\n\n<p>O Data Science pode agregar valor a qualquer empresa, desde estat\u00edsticas e insights em fluxos de trabalho e contrata\u00e7\u00e3o de novos candidatos, at\u00e9 auxiliar executivos a tomar decis\u00f5es mais bem fundamentadas.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"O Data Science, ou ci\u00eancia de dados, \u00e9 uma disciplina interdisciplinar, que mescla infer\u00eancia de dados, desenvolvimento de algoritmos, estat\u00edstica e matem\u00e1tica para resolver problemas analiticamente complexos.","protected":false},"author":6,"featured_media":6907,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[4],"tags":[],"class_list":["post-9174","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-nao-categorizado"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v26.0 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Data Science: o que \u00e9 e como come\u00e7ar - MJV Technology &amp; 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