{"id":9366,"date":"2019-10-03T20:16:58","date_gmt":"2019-10-03T23:16:58","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/blog\/ciencia-de-dados-para-resultados\/"},"modified":"2021-08-04T10:49:50","modified_gmt":"2021-08-04T13:49:50","slug":"ciencia-de-dados-para-resultados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/pt-br\/blog\/ciencia-de-dados-para-resultados\/","title":{"rendered":"Exemplos de projetos de Ci\u00eancia de Dados para alavancar resultados"},"content":{"rendered":"

Independente da ind\u00fastria ou tamanho, as organiza\u00e7\u00f5es que desejam permanecer competitivas na era do Big Data precisam desenvolver e implementar eficientemente as capacidades da Ci\u00eancia de Dados \u2014 ou correm o risco de ficar para tr\u00e1s.<\/span><\/p>\n

Voc\u00ea sabe o que \u00e9 Ci\u00eancia de Dados?\u00a0<\/span><\/p>\n

Nesse artigo, vamos falar um pouquinho do conceito, voc\u00ea ver\u00e1 alguns exemplos de projetos de Ci\u00eancia de Dados que ajudaram a alavancar resultados empresariais. Confira!<\/span><\/p>\n

O que \u00e9 Ci\u00eancia de Dados\u00a0\u00a0<\/span><\/h2>\n

Do ingl\u00eas Data Science, a Ci\u00eancia de Dados \u00e9 o campo de estudo que combina conhecimento de dom\u00ednio, habilidades de programa\u00e7\u00e3o, matem\u00e1tica e estat\u00edstica para <\/span>extrair insights significativos dos dados<\/b>.<\/span><\/p>\n

Os profissionais de ci\u00eancia de dados aplicam algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina a n\u00fameros, textos, imagens, v\u00eddeos, \u00e1udios e muito mais, produzindo sistemas de Intelig\u00eancia Artificial (IA) para executar tarefas que requerem intelig\u00eancia humana.\u00a0<\/span><\/p>\n

Por sua vez, esses sistemas geram insights que analistas e usu\u00e1rios de neg\u00f3cios <\/span>traduzem em valor comercial<\/b> tang\u00edvel.<\/span><\/p>\n

Uma maneira de entender a Ci\u00eancia de Dados \u00e9 visualizar o que faz um cientista de dados. Na defini\u00e7\u00e3o da <\/span>Gartner<\/span><\/a>, esse profissional tem uma \u201c<\/span>fun\u00e7\u00e3o crucial para organiza\u00e7\u00f5es<\/b> que buscam extrair insights de ativos de informa\u00e7\u00e3o para iniciativas de Big Data\u201d.\u00a0<\/span><\/p>\n

A empresa ainda acrescenta que essa especialidade requer uma ampla combina\u00e7\u00e3o de habilidades,por exemplo: colabora\u00e7\u00e3o e trabalho em equipe s\u00e3o necess\u00e1rios para entender os problemas do neg\u00f3cio. Habilidades anal\u00edticas e de modelagem de decis\u00e3o s\u00e3o necess\u00e1rias para descobrir relacionamentos dentro dos dados e detectar padr\u00f5es. Habilidades de gerenciamento de dados s\u00e3o importantes para construir a base de dados certos usado para analisar e gerar insights valiosos para promover <\/span>tomadas de decis\u00e3o eficientes<\/b>.<\/span><\/p>\n

Como funciona o processo de Ci\u00eancia de Dados\u00a0<\/span><\/h2>\n

O processo de Ci\u00eancia de Dados segue normalmente esse fluxo:\u00a0<\/span><\/p>\n

dados > informa\u00e7\u00e3o > conhecimento > insight > intelig\u00eancia<\/span><\/p>\n

Para tornar isso um pouco mais pr\u00e1tico, vamos recorrer \u00e0 explica\u00e7\u00e3o dada por Hugo Bowne-Anderson, Ph.D em Ci\u00eancia de Dados, na <\/span>Harvard Business Review<\/span><\/a>. O especialista assim explica o trabalho dos cientistas de dados:\u00a0<\/span><\/p>\n

\u201cPrimeiro, os cientistas de dados criam uma s\u00f3lida base de dados para realizar an\u00e1lises robustas. Em seguida, usam experimentos on-line, entre outros m\u00e9todos, para alcan\u00e7ar um crescimento sustent\u00e1vel. Por fim, constroem pipelines de aprendizado de m\u00e1quina e produtos de dados personalizados para entender melhor seus neg\u00f3cios e clientes e tomar decis\u00f5es com mais efici\u00eancia. Resumindo, em tecnologia, ci\u00eancia de dados \u00e9 sobre infraestrutura, testes, aprendizado de m\u00e1quina para <\/span>tomada de decis\u00f5es<\/b> e <\/span>produtos de dados<\/b>\u201d.<\/span><\/p>\n

Benef\u00edcios da Ci\u00eancia de Dados para os neg\u00f3cios<\/span><\/h2>\n

A principal vantagem de usar a Ci\u00eancia de Dados em uma organiza\u00e7\u00e3o \u00e9 o empoderamento e a facilita\u00e7\u00e3o da tomada de decis\u00f5es.\u00a0<\/span><\/p>\n

Organiza\u00e7\u00f5es com cientistas de dados podem incluir evid\u00eancias quantific\u00e1veis \u200b\u200bbaseadas em dados em suas decis\u00f5es de neg\u00f3cios. Essas decis\u00f5es podem levar ao <\/span>aumento da lucratividade<\/b> e \u00e0 <\/span>melhoria da efici\u00eancia operacional<\/b>, do <\/span>desempenho<\/b> dos neg\u00f3cios e dos <\/span>fluxos de trabalho<\/b>.\u00a0<\/span><\/p>\n

Em organiza\u00e7\u00f5es voltadas para o cliente, a Ci\u00eancia de Dados ajuda a identificar e refinar os p\u00fablicos-alvo. Ela tamb\u00e9m \u00e9 bastante \u00fatil no <\/span>recrutamento<\/b>: o processamento interno de aplicativos e testes e jogos de aptid\u00e3o orientados a dados ajuda a equipe de recursos humanos de uma organiza\u00e7\u00e3o a fazer sele\u00e7\u00f5es mais r\u00e1pidas e precisas durante o processo de contrata\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n

Os benef\u00edcios espec\u00edficos da ci\u00eancia de dados variam dependendo do objetivo da empresa e do setor no qual ela est\u00e1 inserida.\u00a0<\/span><\/p>\n

Os departamentos de <\/span>vendas<\/b> e <\/span>marketing<\/b>, por exemplo, podem extrair dados dos clientes para melhorar as taxas de convers\u00e3o ou criar campanhas de marketing individuais.\u00a0<\/span><\/p>\n

Institui\u00e7\u00f5es banc\u00e1rias est\u00e3o minerando dados para melhorar a <\/span>detec\u00e7\u00e3o de fraudes<\/b><\/a>. Servi\u00e7os de streaming de v\u00eddeo e m\u00fasica para <\/span>determinar o interesse de seus usu\u00e1rios<\/b> e usar esses dados para determinar quais programas de TV ou filmes ser\u00e3o produzidos.\u00a0<\/span><\/p>\n

Algoritmos baseados em dados tamb\u00e9m s\u00e3o usados \u200b\u200bpara criar recomenda\u00e7\u00f5es <\/span>personalizadas<\/b> com base no hist\u00f3rico de visualiza\u00e7\u00e3o de um usu\u00e1rio.\u00a0<\/span><\/p>\n

Empresas de transporte como DHL e FedEx j\u00e1 usam a Ci\u00eancia de Dados para encontrar as <\/span>melhores rotas e hor\u00e1rios de entrega<\/b>, bem como os melhores modos de transporte para suas remessas.<\/span><\/p>\n

2 exemplos de projetos de Ci\u00eancia de Dados para alavancar resultados<\/span><\/h2>\n

Confira, a seguir, alguns projetos de Ci\u00eancia de Dados que foram bastante eficazes em seu objetivo de potencializar resultados de neg\u00f3cios.<\/span><\/p>\n

Yelp: melhoria no sistema de recomenda\u00e7\u00f5es<\/span><\/h3>\n

Quando chega a hora de escolher um restaurante, muitas pessoas recorrem ao Yelp para determinar qual \u00e9 a melhor op\u00e7\u00e3o para o tipo de alimento que est\u00e3o procurando. Mas o que acontece se voc\u00ea estiver procurando por um tipo espec\u00edfico de cozinha e houver muitos restaurantes com a mesma classifica\u00e7\u00e3o em um pequeno raio?\u00a0<\/span><\/p>\n

Qual voc\u00ea escolhe? Robert Chen, um cientista de dados, investigou uma maneira de avaliar melhor os revisores do Yelp para determinar se suas avalia\u00e7\u00f5es levavam mesmo aos melhores restaurantes indianos.<\/span><\/p>\n

Chen descobriu ao pesquisar no Yelp que havia muitos restaurantes indianos recomendados com as mesmas pontua\u00e7\u00f5es. Certamente nem todos os revisores tinham o mesmo conhecimento dessa culin\u00e1ria, certo? Com isso em mente, ele levou em considera\u00e7\u00e3o o seguinte:<\/span><\/p>\n