Ciência de dados: o que é, para que serve e como funciona?

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Dados são gerados a todo instante, especialmente no ramo empresarial. Por isso, a ciência de dados se faz tão necessária. Entenda o conceito, os benefícios e as aplicações do uso científico de dados nas empresas.

Ciência de dados: o que é, para que serve e como funciona?

Devido à consolidação tecnológica presente na sociedade e nos negócios, a produção de dados aumenta em grande quantidade e velocidade. Por isso, a ciência de dados é tão necessária para garantir que informações relevantes sejam utilizadas com inteligência pelas empresas.

As organizações são inundadas com dados e sempre surgem dispositivos e programas inovadores que os coletam com eficiência. Mídias sociais, lojas virtuais, portais de pagamento e monitoramento interno são outros exemplos das muitas formas de obter informações.

No entanto, dados brutos são irrelevantes até que sejam transformados em insights que possam auxiliar os objetivos de negócio. A ciência de dados atua justamente dessa forma. Que tal ficar por dentro dos diferenciais dessa estratégia? Então, continue lendo!

O que é ciência de dados?

A ciência de dados (ou Data Science) é uma modalidade de estudo ampla e multidisciplinar, que reúne algoritmos, dados e tecnologias com potencial de extrair referências valiosas. Tal prática tem o objetivo de encontrar soluções para problemas complexos, detectar tendências e gerar ideias promissoras por meio de análises.

Por exemplo, identificar milhares de acessos em um produto do seu site indica que ele está performando bem, o que mostra a necessidade de ofertar mais mercadorias similares a ele. As informações conseguidas com a ciência de dados são usadas para tornar a tomada de decisões mais precisa, como a criação de novas soluções, atualização de produtos, melhorias operacionais e, até mesmo, prever como será o futuro da empresa.

Para que serve a Data Science?

A principal função da Data Science é converter dados em conhecimento, pois dados desorganizados ou isolados e sem uma análise profunda são vagos. Por isso, precisam passar por etapas analíticas para se transformarem em fontes de conhecimento a fim de servirem como base para práticas que garantem uma vantagem competitiva à empresa.

É importante dizer que esse diferencial está relacionado a diversos departamentos e setores de uma organização. O insight gerado por dados pode ser aplicado no administrativo, no financeiro, no marketing, em vendas, no RH, no setor de pesquisa e desenvolvimento (P&D) e em qualquer outro ambiente que precise de informações valiosas para tornar sua atuação mais estratégica.

Então, podemos notar que Data Science não serve somente para um segmento empresarial específico. Ele pode ser implementado por empreendimentos de várias áreas, desde que se tenha um processo eficiente de coleta, armazenamento e processamento de dados.

Tal atividade necessária para a implantação da ciência de dados engloba a validação das fontes dos dados, de modo que a análise seja precisa e verdadeira e não prejudique as tomadas de decisão.

Qual é a importância da ciência de dados para as empresas?

O volume de dados gerados a todo momento é gigantesco. De pesquisas por voz em dispositivos a sistemas de pagamento, as fontes são quase infinitas. Porém, dados brutos — que não passam por nenhum processamento — não entregam informações claras. É aqui que a Data Science se faz necessária, pois identifica oportunidades para os negócios por meio de análises e estudos refinados.

As informações levantadas por meio dessa prática geram ideais de melhorias estratégicas para os negócios, da redução de recursos (tempo e dinheiro) até a criação de produtos e soluções tecnológicas. Além disso, a ciência de dados favorece a identificação das tendências de mercado mais promissoras, considerando o histórico de acontecimentos, padrões de comportamento e formas de agrupamento de dados.

Como funciona a ciência de dados?

A Data Science apresenta algumas etapas essenciais para alcançar os resultados que uma empresa precisa. Veja os passos a seguir para compreender como essa estratégia funciona.

Coleta de dados

Tudo começa com a obtenção de dados, sendo que as fontes variam conforme cada segmento empresarial. No entanto, é possível usar softwares de ERP e CRM, dispositivos móveis, ferramentas de Internet das Coisas (IoT), soluções em nuvem, entre outras fontes que favoreçam a coleta efetiva.

Transporte e proteção dos dados

Nesta etapa, os dados obtidos são direcionados para a rede corporativa para serem centralizados e favorecerem a atuação da equipe responsável. Aqui, a segurança da informação é indispensável para garantir que apenas profissionais autorizados tenham acesso a esses registros, pois vazamentos podem gerar diversos problemas à empresa e seus clientes.

Armazenamento e processamento dos dados

Após o transporte, os dados são armazenados em ambientes capazes de processá-los e validá-los corretamente. Hoje, grande parte das companhias utiliza soluções em nuvem para armazenar informações. Assim, tais referências são mantidas em locais seguros e de fácil acesso à equipe responsável.

Análise de dados e compartilhamento de resultados

A análise é o procedimento mais importante e estratégico da ciência de dados. Nele, são considerados algoritmos, cálculos e modelos analíticos para levantar os insights desejados pela empresa. Dessa forma, são gerados relatórios detalhados que servem de base para definir novas abordagens e tomadas de decisão.

O que faz um cientista de dados?

O cientista de dados tem um certo protagonismo em relação ao futuro dos negócios de uma companhia. Com base em Data Science, ele pode prever a atuação da empresa em relação aos seus objetivos de negócio.

É um cargo estratégico indispensável para instituições que lidam com um grande volume de dados. Muito além de trazer respostas, esse profissional precisa fazer os questionamentos certos para trazer uma interpretação que beneficie a evolução da empresa.

Para isso, os cientistas extraem insights e os apresentam para que a equipe tomadora de decisão defina as melhores estratégias de negócios.

Quais são os benefícios da ciência de dados para a empresa?

Ao obter bons resultados analíticos é possível aprimorar o funcionamento da organização em diversas frentes: administrativas, operacionais e estratégicas. Entenda como a Data Science eleva as chances de sucesso da sua empresa.

Agilizar as tomadas de decisões

Como já mencionamos, as decisões baseadas em dados (Data Driven) devidamente analisados se tornam mais eficientes, o que significa agilidade e precisão. Na prática, isso é obtido por meio do acesso rápido às informações, previsões e tendências que servem de norte para direcionar as ações do negócio.

Captar e reter clientes

Outra maneira de a ciência de dados se destacar é por meio da captação e retenção do público-alvo. Realizar essas duas atividades de maneira intuitiva é muito difícil, pois os clientes estão mais rigorosos em relação ao que desejam comprar.

Nesse sentido, o processo de análise é fundamental para que as empresas estudem as movimentações dos consumidores, encontrem demandas essenciais e definam elementos importantes de influência.

No cotidiano, por exemplo, as companhias podem contar com ferramentas tecnológicas como chatbots para entregar respostas ágeis a fim de facilitar a vida dos clientes e, ao mesmo tempo, coletar referências valiosas que poderão ser estudadas pela empresa.

A partir dessa prática, é possível montar estratégias mais eficientes e aprimorar o catálogo de produtos e serviços a fim de engajar e satisfazer seu público-alvo.

Otimizar processos e produtividade

Além de beneficiar estratégias externas, a ciência de dados otimiza processos organizacionais. Por meio da estruturação dos dados analisados, é possível enxergar as condições do ambiente interno e tomar decisões pontuais referentes a ele.

Dessa forma, a companhia identifica gargalos em seus processos e etapas que comprometem a performance adequada da equipe. Com tais referências em mãos, gestores têm a chance de elaborar otimizações pontuais para favorecer a produtividade de times e departamentos.

Prever demandas e controlar estoques

Quando os dados são coletados e tratados corretamente, as empresas conseguem usá-los para ter um maior controle sobre a realidade da empresa e do segmento em que ela está inserida, melhorando a previsão de demandas.

A partir de informações extraídas, é possível antecipar a reposição de mercadorias que serão mais procuradas pelo público consumidor, assim como quando houver baixas na procura. Com esse tipo de previsão, o processo fica mais enxuto e controlado, evitando desperdícios financeiros com itens parados e também a perda de vendas por não tê-los disponíveis.

Aprimorar as estratégias de marketing

Com o volume de dados gerados, sem um estudo efetivo, é praticamente impossível tomar decisões estratégicas. Nesse sentido, o uso de Data Science é essencial para favorecer as abordagens de marketing.

A empresa consegue levantar insights valiosos como de comportamento, histórico de compra, escolaridade, localização e rendimento financeiro para montar estratégias comerciais bem estruturadas.

Dessa forma, é possível realizar as interações mais eficientes da atualidade, bem como ofertar os produtos mais requisitados pelos clientes, realizando promoções tentadoras a fim de superar a concorrência.

Como adotar a ciência de dados nos negócios?

Veja, a seguir, algumas etapas para implantar a ciência de dados no seu empreendimento e/ou setor de TI.

Conheça a capacidade de geração, captação e processamento de dados

É necessário considerar os objetivos gerais da sua empresa e das operações mais relevantes para idealizar metas estratégicas. Além disso, toda a equipe precisa se manter atualizada a respeito do panorama do setor, incluindo possibilidades, tendências e riscos.

Aqui, a análise SWOT — metodologia utilizada para estudar forças, fraquezas, oportunidades e ameaças de uma empresa em relação a projetos e mercados — é extremamente útil. Essa abordagem permite prever quais gargalos e oportunidades você deve medir de forma analítica.

Além disso, é válido aplicar o Design Thinking, um pensamento multidisciplinar em equipe que mapeia possibilidades promissoras e brechas operacionais e mercadológicas. Com ele, é possível que todos os profissionais envolvidos possam contribuir com reflexões a respeito do andamento da empresa no longo prazo.

Por fim, também é necessário descobrir a capacidade atual de geração e processamento de informações. Quais equipamentos e ferramentas a companhia disponibiliza? Como os dados podem ser coletados, armazenados e integrados? Como podem ser compartilhados entre equipes e setores? Tais questionamentos precisam ser feitos para garantir que tudo funcione com eficiência.

Contrate cientistas de dados

Não existe ciência de dados sem cientistas. Eles são essenciais porque apresentam a capacidade de combinar condutas analíticas, mineração de dados, estatística, Machine Learning, além de terem experiência com algoritmos e codificações.

Além de administrar e interpretar grandes volumes de dados, muitos desses profissionais criam modelos de apresentação de informações que comprovam o valor operacional e comercial das otimizações na empresa.

É possível contratar talentos dessa natureza, contratar serviços terceirizados de Data Science ou até mesmo formar uma equipe existente na companhia para essa função. Veja o que é mais viável e estratégico para o seu negócio ou setor.

Monte um departamento de Data Science na sua empresa

A ciência de dados é dependente do mindset da empresa, o que aponta a necessidade de instalar um setor dedicado a ela. Pode ser um grupo com profissionais de TI, marketing, vendas ou pode ser um setor com analistas, cientistas e programadores especializados em dados. Ao fazer isso, o processo de coleta, análise e estudo de referências se torna mais dinâmico e natural.

Adquira tecnologias e serviços de Data Science

Também é necessário beneficiar sua equipe com aparatos e ferramentas de qualidade, pois não existe Data Science sem tecnologia de ponta. Dentro do core business e dos processos analíticos, diversos recursos tecnológicos vão se encaixar, como CRM, ERP, Big Data, cloud computing, Inteligência Artificial, Machine Learning, Internet das Coisas etc. Tais soluções são indispensáveis para coletar e gerar informações estratégicas para negócios.

Estabeleça métricas e compartilhe descobertas

As métricas precisam ser periódicas e relevantes. É necessário poder conferir quão bem as otimizações estão favorecendo os objetivos da sua empresa. Para incentivar o time, não se esqueça de compartilhar descobertas e resultados de forma lúdica a fim de incentivar todas as áreas que se beneficiam por meio das informações levantadas.

Uma sugestão é contar histórias a partir dos dados por meio de imagens e gráficos. Tal prática é essencial para mostrar o profissionalismo da Data Science. As apresentações devem apontar claramente as descobertas para os colaboradores que não dominam conhecimentos analíticos ou práticas de determinados setores. Utilize dashboards em áreas de comum acesso para que as informações fiquem acessíveis a todos os públicos da empresa.

Simule cenários que beneficiam a Data Science

Essa é a última recomendação sobre a implementação de Data Science, mas tem a mesma importância das demais. Em geral, a etapa de tomada de decisões depende de experiências de gestão e análise de dados (Data Analytics). Essa prática pode melhorar por meio da simulação de cenários potenciais, utilizando dados de consumo do público e a previsão de tendências para conduzir a companhia aos melhores resultados de negócios.

Agora que você está por dentro da ciência de dados, provavelmente, não restam dúvidas de que essa estratégia é fundamental na era da informação. Por isso mesmo, trata-se de uma das metodologias de gestão mais promissoras da atualidade. A tendência é que ganhe mais notoriedade daqui para frente, visto que a evolução tecnológica exige cada vez mais o uso inteligente de dados.

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