{"id":9324,"date":"2019-09-02T21:21:09","date_gmt":"2019-09-03T00:21:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/blog\/data-science-na-sua-empresa\/"},"modified":"2021-07-20T03:56:08","modified_gmt":"2021-07-20T06:56:08","slug":"data-science-na-sua-empresa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/pt-br\/blog\/data-science-na-sua-empresa\/","title":{"rendered":"7 passos para implementar o Data Science na sua empresa"},"content":{"rendered":"

Minerar grandes quantidades de dados estruturados e n\u00e3o estruturados para identificar padr\u00f5es pode ajudar uma organiza\u00e7\u00e3o a controlar os custos, aumentar a efici\u00eancia, reconhecer novas oportunidades de mercado e aumentar a vantagem competitiva da organiza\u00e7\u00e3o. Isso tamb\u00e9m \u00e9 Data Science.\u00a0<\/span><\/p>\n

Recentemente, n\u00f3s publicamos aqui no blog um artigo sobre a import\u00e2ncia da Ci\u00eancia de Dados nas empresas. Se voc\u00ea ainda n\u00e3o leu, vale a pena.<\/span><\/p>\n

Confira, a seguir, sete passos para implementar Data Science no seu neg\u00f3cio!<\/span><\/p>\n

1. Conhe\u00e7a a capacidade de gera\u00e7\u00e3o, capta\u00e7\u00e3o e processamento de dados da sua empresa<\/span><\/h2>\n

\u00c9 importante compreender os objetivos gerais de sua organiza\u00e7\u00e3o e das atividades mais importantes para atingir essas metas. Al\u00e9m disso, voc\u00ea deve manter-se atualizado com a paisagem geral do setor, incluindo tend\u00eancias, riscos e oportunidades.<\/span><\/p>\n

Realizar uma an\u00e1lise SWOT inicial – que n\u00e3o se concentre apenas em seu departamento, mas em sua opera\u00e7\u00e3o de capta\u00e7\u00e3o de recursos como um todo – pode ser \u00fatil aqui. Essa pr\u00e1tica ajudar\u00e1 voc\u00ea a prever quais problemas e oportunidades medir por meio de relat\u00f3rios.<\/span><\/p>\n

A aplica\u00e7\u00e3o do Design Thinking \u00e9 perfeita para esse momento. Nada como o DT para mapear oportunidades e gaps da \u00e1rea e da organiza\u00e7\u00e3o.\u00a0<\/span><\/p>\n

Tamb\u00e9m \u00e9 importante levantar a capacidade atual de gera\u00e7\u00e3o e processamento de dados em seu neg\u00f3cio. Quais ferramentas est\u00e3o dispon\u00edveis? Como os dados podem ser reunidos\/integrados? Onde eles s\u00e3o armazenados? Como podem ser compartilhados? Essas s\u00e3o algumas das perguntas que precisam ser respondidas.\u00a0<\/span><\/p>\n

2. Contrate cientistas de dados<\/span><\/h2>\n

N\u00e3o existe Data Science sem cientistas de dados. Eles s\u00e3o profissionais que possuem uma combina\u00e7\u00e3o de habilidades anal\u00edticas, de aprendizado de m\u00e1quina, minera\u00e7\u00e3o de dados e estat\u00edstica, bem como experi\u00eancia com algoritmos e codifica\u00e7\u00e3o.\u00a0<\/span><\/p>\n

Al\u00e9m de gerenciar e interpretar grandes quantidades de dados, muitos cientistas 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

Voc\u00ea pode fazer uma contrata\u00e7\u00e3o direta ou contratar os servi\u00e7os terceirizados de cientistas de dados. Existem consultorias especializadas no provimento desse tipo de servi\u00e7o. Analise o que \u00e9 melhor para o seu neg\u00f3cio.<\/span><\/p>\n

3. Monte uma \u00e1rea de Data Science na sua empresa<\/span><\/h2>\n

Considerando que a ci\u00eancia de dados depende muito do mindset da sua empresa, \u00e9 interessante montar uma \u00e1rea dedicada a ela.\u00a0<\/span><\/p>\n

Pode ser um comit\u00ea com profissionais de TI, de vendas e marketing ou pode ser um departamento com cientistas, analistas e outros profissionais especializados em dados.\u00a0<\/span><\/p>\n

4. Adquira tecnologias e servi\u00e7os de Data Science<\/span><\/h2>\n

Tamb\u00e9m \u00e9 fundamental equipar seu time de Data Science com as ferramentas e necess\u00e1rias.<\/span><\/p>\n

A vantagem de contratar uma consultoria \u00e9 n\u00e3o precisar fazer esse tipo de investimento, mas se voc\u00ea optar por uma equipe pr\u00f3pria, saiba que sem tecnologia de ponta n\u00e3o existe Data Science.<\/span><\/p>\n

Dentro do seu core business e dos objetivos tra\u00e7ados para sua estrat\u00e9gia de Data Science, v\u00e1rias ferramentas v\u00e3o se encaixar. Elas v\u00e3o de plataformas de Business Intelligence e CRM at\u00e9 solu\u00e7\u00f5es mais sofisticadas para lidar com Big Data, Intelig\u00eancia Artificial etc.\u00a0<\/span><\/p>\n

5. Estabele\u00e7a m\u00e9tricas e compartilhe descobertas<\/span><\/h2>\n

As m\u00e9tricas devem ser repet\u00edveis, confi\u00e1veis \u200b\u200be oportunas. \u00c9 essencial poder avaliar qu\u00e3o bem seus esfor\u00e7os est\u00e3o contribuindo para os objetivos fundamentais de sua institui\u00e7\u00e3o. Este \u00e9 um dos maiores fatores para aumentar a efici\u00eancia.\u00a0<\/span><\/p>\n

E, claro, n\u00e3o se esque\u00e7a de compartilhar essas informa\u00e7\u00f5es com outras pessoas! Se \u00e9 importante o suficiente para medir, \u00e9 importante o suficiente para compartilhar com outras \u00e1reas que se beneficiam das informa\u00e7\u00f5es. Al\u00e9m disso, voc\u00ea pode usar an\u00e1lises para confirmar ou refutar as suposi\u00e7\u00f5es dentro de sua opera\u00e7\u00e3o. Prove com dados!<\/span><\/p>\n

6. Invista em visualiza\u00e7\u00e3o de dados<\/span><\/h2>\n

Outra palavra em voga, certo? Visualiza\u00e7\u00e3o \u00e9 o conceito de contar uma hist\u00f3ria a partir dos dados, geralmente por meio de gr\u00e1ficos e imagens.\u00a0<\/span><\/p>\n

Essa \u00e9 uma das partes mais importantes do Data Science. Suas visualiza\u00e7\u00f5es devem comunicar claramente suas descobertas, inclusive para as pessoas que n\u00e3o s\u00e3o conhecedores dos meandros da ci\u00eancia de dados ou dos processos de determinado setor.\u00a0<\/span><\/p>\n

Aproveite plataformas anal\u00edticas do tipo dashboard. A informa\u00e7\u00e3o deve ser f\u00e1cil de digerir para todos os p\u00fablicos.<\/span><\/p>\n

7. Trabalhe a cultura Data Science<\/span><\/h2>\n

Esse \u00e9 nossa s\u00e9tima dica. Mas nunca pense que ela \u00e9 menos importante. Lembre-se: no futuro todos os profissionais ser\u00e3o anal\u00edticos.<\/span><\/p>\n

Normalmente, o processo de tomada de decis\u00f5es de neg\u00f3cios depende da experi\u00eancia de gerenciamento e an\u00e1lise de dados. No entanto, esse processo pode mudar e melhorar atrav\u00e9s da simula\u00e7\u00e3o de uma variedade de cen\u00e1rios potenciais, usando o profundo conhecimento do cliente e a previs\u00e3o das pr\u00f3ximas tend\u00eancias para nos conduzir aos melhores resultados de neg\u00f3cios.<\/span><\/p>\n

Mas, como os executivos v\u00e3o prever cen\u00e1rios futuros se eles n\u00e3o souberem ter um pensamento prospectivo? A melhor estrat\u00e9gia de Data Science n\u00e3o vai funcionar se n\u00e3o forem feitas as perguntas certas. Logo, \u00e9 fundamental fomentar a cultura Data Science no seu neg\u00f3cio.<\/span><\/p>\n

O que voc\u00ea achou das nossas dicas para implementar Data Science na sua empresa? Aprofunde sua reflex\u00e3o sobre este tema; baixe agora nosso e-book Design Driven Data Science.<\/a><\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

\u00a0\"\"<\/a><\/span><\/p>\n

 <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Data Science \u00e9 o estudo de onde a informa\u00e7\u00e3o vem, o que ela representa e como ela pode ser transformada em recurso valioso na cria\u00e7\u00e3o de estrat\u00e9gias de neg\u00f3cios e de TI.","protected":false},"author":6,"featured_media":7370,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-9324","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":[],"yoast_head":"\n7 passos para implementar o Data Science na sua empresa - MJV Technology & Innovation<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Minerar a quantidade de dados para identificar padr\u00f5es ajuda uma organiza\u00e7\u00e3o a alcan\u00e7ar o sucesso. 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