Quer aprender mais sobre Data Science? Veja o que é, para que serve, como funciona e outras informações agora!
Já pensou em usar a grande quantidade de dados digitais disponíveis em favor da sua empresa? Essa mina de ouro de insights pode ter grande impacto na forma como se administra um negócio atualmente. Por isso, foi desenvolvida a Data Science.
Se você ainda não utiliza isso na gestão do seu empreendimento, não perca tempo para começar. Para ajudar, vamos apresentar as informações mais relevantes sobre o assunto. Continue a leitura e aproveite!
Também conhecida como ciência dos dados, ela é uma área de estudos da TI que aplica ferramentas, tecnologias, métodos e práticas a fim de transformar dados em informações capazes de orientar a gestão de uma empresa ou projeto por meio de subsídios concretos.
Assim, a Data Science tem como objetivo obter insights relevantes a partir dos elementos analisados, em busca de definir as melhores estratégias, otimizar processos, produtos, serviços ou decisões, direcionar recursos e maximizar resultados corporativos.
A ciência dos dados envolve conhecimentos sobre negócios que passam por estatística e matemática, além de recursos de Tecnologia da Informação e computação com a finalidade de processar grandes volumes.
O funcionamento da Data Science implica em:
Na prática, a Data Science é implantada por meio de um fluxo chamado de ciclo de vida. Existem muitas formas de organizar tal processo. Mas, de maneira resumida, ele abrange as seguintes etapas:
Por ser abrangente, a Data Science para negócios serve como uma fonte de diferencial competitivo. Veja, a seguir, os principais exemplos disso.
Os algoritmos de Data Science são a base para que os buscadores realizem pesquisas de qualidade, respondendo às expectativas dos usuários. Afinal, possibilitam o processamento, o entendimento e a organização de um grande volume de dados por segundo para entregar os melhores resultados.
No campo empresarial, isso tem impacto na visibilidade online de uma marca, um canal de vendas virtual, informações, produtos ou serviços. Desse modo, serve para a construção da presença digital da empresa.
O mercado financeiro sempre se amparou em grandes volumes de dados para funcionar. Agora, com a popularização das fintechs e a digitalização dos bancos tradicionais, o potencial só aumentou.
As maneiras de usar a Data Science nesse setor incluem análises de risco para investimentos seguros e lucrativos, a identificação de hábitos ou comportamentos dos clientes (com o objetivo de orientar a abordagem para atração), a recomendação de soluções financeiras mais adequadas e a agilização da aprovação de crédito.
Compreender o mercado e antecipar tendências é fundamental para qualquer empreendimento se manter competitivo. No contexto atual, com uma abundância de dados disponíveis sobre clientes e concorrentes, a Data Science oferece análises precisas. Ela visa:
A partir dessas informações, a empresa se torna capaz de tomar decisões muito mais eficientes e planejar ações de maior eficácia, ampliando as chances de sucesso.
A importância do marketing digital pode ser facilmente percebida pelo aumento do volume de transações que começam ou passam por esse meio. Estima-se que 94% das empresas investem nessa estratégia para seu crescimento.
Ou seja, de grandes corporações a pequenos estabelecimentos, as ações de divulgação e vendas virtuais têm se multiplicado. Nesse contexto, a Data Science é utilizada para:
As tecnologias que trabalham com dados, como a própria Data Science, o Business Analytics (BA) e o Data Analytics (DA), ainda geram dúvidas e têm seus conceitos comumente confundidos. Mas vale entender que não são iguais.
A primeira é mais amplo e abrangente, envolvendo uma variedade tanto de atividades como de aplicações. Ou seja, a Data Science inclui as demais, além de ferramentas e estratégias para a utilização de informações em qualquer campo.
Já o BA usa como fonte apenas as operações internas anteriores e atuais da empresa para, em tempo real, direcionar planos ou decisões corporativas. Por fim, a última modalidade limita-se à análise e tem por objetivo diagnosticar, prever ou descrever tendências.
Outro conceito que se mistura com a Data Science é o Big Data. A verdade é que os dois estão intimamente relacionados: o último representa o volumoso conjunto de dados que a primeira utiliza para gerar informações e insights inteligentes.
Afinal, não é viável realizar as atividades dessa ciência sem fontes com as quais trabalhar. Nesse sentido, é importante integrar todas as bases da empresa em uma única jornada por meio de ferramentas como o SDP Data Platform, para atingir os melhores resultados.
Tomar decisões embasadas em informações concretas sempre foi fundamental para o sucesso dos negócios. Pesquisas externas e operações internas já ofereciam esses subsídios. Porém, com a transformação digital, o volume de dados é maior (e só tende a crescer).
Por exemplo: anteriormente era possível criar cenários comerciais com base no registro histórico de compras realizadas em sua empresa. Atualmente, é viável utilizar interações em redes sociais ou no e-commerce, mesmo que elas não tenham gerado vendas.
Nesse sentido, a Data Science fornece conhecimento que se transforma em valor e diferencial competitivo por meio de benefícios como:
Não é possível negar que lançar mão da Data Science é uma decisão estratégica para superar a volatilidade do mercado. Os benefícios de suas aplicações nos diversos setores corporativos ajudam a reduzir a imprevisibilidade e direcionar os recursos para o maior potencial de ganhos.
Quem quer fazer isso com maestria precisa estar atualizado acerca do assunto. Para ajudar você, temos um artigo completo sobre Big Data disponível para leitura. Confira!
