Ciência de dados: o que é e como se aplica nas empresas

Você sabia que a Ciência de Dados deve incrementar a oferta de postos de trabalho em 15% até 2029? É o que afirma o US Bureau of Labor Statistics.

Nos últimos anos, essa área tem se destacado muito, mas muitas empresas ainda não sabem como explorá-la. Inclusive por acreditar que é preciso estruturar e manter uma equipe exclusivíssima de cientistas para tal.

Vamos tornar as coisas um pouco mais claras?

Continue lendo para ver:

• Definitivamente, o que é Ciência de Dados?
• Qual é a história da Ciência de Dados?
• Por que a Ciência de Dados é importante para as empresas?

Afinal, o que é Ciência de Dados?

Existem diferentes definições para o que é Ciência de Dados, que envolvem áreas como estatística, ciência da computação, engenharia de software, entre outras. O termo, aliás, está longe de ser consenso no meio acadêmico.

Por exemplo, trata-se de “um campo interdisciplinar que utiliza métodos, processos, algoritmos e sistemas científicos para extrair valor dos dados”, segundo a Oracle. 

Já o matemático D.J. Patil, um dos mais proeminentes especialistas no tema, resume a Data Science como a habilidade de extrair conhecimento e insights de um conjunto de registros amplo e complexo. 

Assim, em um esforço de traduzir o conceito, a Universidade de Berkeley criou o Ciclo de Vida da Ciência de Dados, organizado em cinco estágios:

• Captura;
• Armazenamento;
• Processamento;
• Análise;
• Comunicação.

Descomplicando a Ciência de Dados

Trocando em miúdos, a Ciência de Dados é uma abordagem multidisciplinar para extrair percepções acionáveis ​​dos grandes e crescentes volumes de dados gerados e coletados por organizações, governos, pessoas físicas etc. 

Ela abrange a preparação de dados para análise e processamento e a apresentação dos resultados para revelar padrões e permitir que as partes interessadas tirem conclusões informadas.

Basicamente, a organização desses insumos pode envolver limpeza, agregação e manipulação para que estejam adequados a tipos específicos de processamento. A análise requer o desenvolvimento e o uso de algoritmos e modelos de Inteligência Artificial (IA). 

Esse processo é conduzido por um software que vasculha os dados para encontrar padrões internos para transformar esses padrões em previsões que apoiam a tomada de decisões de negócios. 

A precisão dessas previsões deve ser validada por meio de testes e experimentos cientificamente projetados. E os resultados devem ser compartilhados por meio do uso hábil de ferramentas de visualização de dados que possibilitem a qualquer pessoa ver os padrões e entender as tendências.

Desmistificando o cientista de dados

Como resultado, os cientistas de dados têm habilidades que vão além das de um analista de dados típico. 

No geral, um cientista de dados deve ser capaz de fazer o seguinte:

• aplicar matemática, estatística e o método científico;
• usar uma ampla gama de ferramentas e técnicas para avaliar e preparar dados - tudo, desde SQL a mineração de dados e métodos de integração de dados;
• extrair insights de dados usando análise preditiva e Inteligência Artificial (IA), incluindo aprendizado de máquina e modelos de aprendizado profundo;
• escrever aplicativos que automatizam o processamento de dados e cálculos;
• contar - e ilustrar - histórias que transmitam claramente o significado dos resultados para os tomadores de decisão e as partes interessadas em todos os níveis de conhecimento técnico e compreensão;
• explicar como esses resultados podem ser usados ​​para resolver problemas de negócios.

Em suma, Data Science é a disciplina que incorpora estatística, visualização de dados, programação de computadores, mineração de dados, aprendizado de máquina e banco de dados de engenharia para resolver problemas complexos.

Brevemente, qual é a história da Ciência de Dados?

As primeiras citações ao que é Ciência de Dados surgiram em 1962, no artigo “The Future of Data Analysis”, do matemático John Tukey. 

Além disso, outro importante marco foi a pesquisa conduzida pelo especialista em informática Peter Naur em 1974, chamada “Métodos de Computação”, em que ele cita e define o termo de forma mais elaborada.

Apesar de não ser algo novo, foi nas últimas duas décadas – quando os dados se tornaram “o novo petróleo” – que esse campo ganhou maior notoriedade. 

O crescimento foi tão consistente que, em 2008, D.J. Patil e Jeff Hammerbacher usaram pela primeira vez o termo “cientista de dados” para descrever um profissional com habilidades para explorar o mundo do Big Data.

A profissão se tornou uma das mais requisitadas do mundo, sendo cunhada pela Universidade da Califórnia como a mais empolgante oportunidade de carreira no século XXI. 

Atualmente, é a atividade que lidera o ranking de melhores ocupações da Glassdor nos Estados Unidos. 

Isso mostra o quanto os dados só têm o devido valor quando profissionais qualificados se mostram capazes de transformá-los em conhecimento e insights.

Qual a importância da Ciência de Dados para as empresas?

A transformação digital provocou uma revolução na economia global. Segundo a IBM, em apenas dois anos foram criados 90% dos dados que existem hoje. 

Esse cenário levou indústrias de todos os segmentos a buscar formas de processar grandes volumes de informação para obter inteligência competitiva.

Assim, entender o que é Ciência de Dados e suas vantagens é algo indispensável nas organizações. Vejamos, então, alguns exemplos de como usar Data Science em diferentes áreas de negócio que mostram sua importância para o mundo corporativo.

Comunicação e Relações Públicas

Na comunicação empresarial, a prática pode auxiliar na organização e análise de dados não estruturados, como notícias e vídeos. 

Em termos práticos, significa, por exemplo, ter a capacidade de fazer um monitoramento de mídias integrado – incluindo as sociais – em tempo real. 

Sendo assim, com Ciência de Dados, profissionais de RP têm conquistado um aumento de produtividade no trabalho de mensuração e classificação de suas citações na imprensa, em todos os canais.

Inteligência de mercado

Por seu caráter estratégico, as áreas de inteligência de mercado também passaram a incorporar e entender o que é Ciência de Dados para apoiar o crescimento das empresas. Vejamos alguns exemplos rápidos de como isso tem sido feito:

• Geração de insights a partir da análise de registros internos das organizações;
• Identificação de tendências com a captura de dados externos não estruturados;
• Comparação de performance com a concorrência, viabilizada pela análise de informações de mercado.

Dessa forma, o investimento em inteligência de dados é fundamental para embasar o planejamento da sua empresa e sempre adaptá-la de maneira contínua. Assim, há maior integração estratégica e as equipes respondem de forma mais ágil.

A área de Marketing, por exemplo, desenvolveu-se bastante com a adoção da tecnologia. Isso porque a análise de informações dos clientes, concorrentes e do segmento de mercado como um todo permite que o setor desenvolva estratégias mais assertivas e integradas.

Vendas

A área comercial tem se beneficiado do Data Science obtendo uma maior eficácia na projeção de vendas, por exemplo. 

A partir da análise automatizada de dados de venda passados, por exemplo, é possível ter mais eficiência na previsão de resultados futuros. 

Dessa forma, consolida-se a prática de inteligência de vendas para que os times comerciais consigam selecionar com mais velocidade e assertividade melhores oportunidades, trazendo mais retorno financeiro para as empresas.

Por exemplo, com a coleta e interpretação de informações relevantes do seu público-alvo, é possível fazer ofertas mais alinhadas ao perfil de consumo do cliente e, assim, corresponder melhor às suas expectativas.

Com isso, as operações de vendas tornam-se mais eficazes e a experiência de compra do consumidor é mais fluida e agradável.

Quais são as principais aplicações práticas de tecnologias e métodos de Data Science?

Outra maneira bem interessante de entender como as tecnologias e os métodos de Ciência de Dados funcionam, é visualizando suas aplicações práticas. 

E é isso que você vai ver nos tópicos que seguem. Confira!

Conhecer os consumidores em profundidade

Os dados sobre os clientes revelam detalhes sobre seus hábitos, características demográficas, preferências, aspirações e muito mais. Com tantas fontes potenciais, uma compreensão básica da Ciência de Dados pode ajudar a dar sentido a isso.

Por exemplo, sua empresa pode coletar dados sobre um cliente em situações como: 

• cada vez que ele visita o site ou loja física;
• quando ele adicionar um item ao carrinho ou concluir uma compra;
• na abertura de um e-mail marketing;
• ao engajar com uma postagem na mídia social. 

Depois de garantir que os dados de cada fonte sejam precisos, basta combiná-los em um processo chamado transformação de dados. 

Ao agregar, processar e analisar os dados, é possível tirar conclusões e identificar padrões e tendências nos comportamentos dos consumidores.

Entender quem são os clientes e o que os motiva ajuda a garantir que os produtos e/ou serviços atendam suas necessidades. Também ajuda a verificar com precisão se os esforços de marketing e vendas estão funcionando. 

Projeções e previsibilidade

Coletar e analisar dados em uma escala maior permite que as organizações identifiquem tendências emergentes em seu mercado. O rastreamento de dados de compra, perfis de celebridades e influenciadores, além de consultas em mecanismos de pesquisa, podem revelar em quais produtos as pessoas estão interessadas.

No início dos anos 2000, o orçamento de recrutamento do Oakland Athletics era tão pequeno que a equipe não conseguia recrutar jogadores de qualidade.

Então o gerente geral redefiniu a qualidade usando estatísticas de jogos que outras equipes ignoravam para prever o potencial do jogador e montar uma equipe forte com baixo custo.

Sua estratégia funcionou, e tudo começou a crescer a partir daí. O autor Michael Lewis escreveu Moneyball, um livro sobre o fenômeno que depois virou filme estrelado por Brad Pitt. Hoje, existe um mercado global de análises esportivas por meio de dados que deve movimentar 4,5 bilhões de dólares até o final de 2024.

Eficiência nas vendas online

Houve um tempo em que todos em uma determinada cidade compravam no mesmo shopping. Hoje, os cidadãos podem fazer compras em seu próprio shopping digital personalizado, também conhecido como internet. 

Os varejistas online geralmente automatizam o comportamento de suas lojas na web com base nos diferentes perfis de dados dos visitantes. Isso pode significar ajustes de layouts de página, personalização de produtos destacados, entre outras coisas. 

Algumas lojas também podem ajustar os preços com base no que os consumidores parecem ser capazes de pagar, uma prática chamada preços personalizados. Até mesmo sites que não vendem nada (pelo menos não diretamente) apresentam anúncios nesse formato.

Pensando na venda de serviços, podemos destacar o case do Airbnb. Essa plataforma usou Data Science para renovar totalmente sua função de pesquisa, tornando a vida do usuário mais fácil na hora de escolher a hospedagem e, consequentemente, aumentando a lucratividade.

Controle milimétrico das finanças corporativas

As equipes financeiras das organizações podem utilizar métodos e ferramentas de Data Science para criar relatórios, gerar previsões e analisar tendências. 

Os dados sobre fluxos de caixa, ativos e dívidas de uma empresa são (ou deveriam ser) produzidos e coletados constantemente. Logo, os analistas financeiros podem usá-los para detectar algoritmicamente as tendências de crescimento ou declínio nas finanças.

Por exemplo, um profissional encarregado de prever receitas pode usar a análise preditiva. Isso exigiria o cálculo do preço de venda médio previsto por unidade para períodos futuros e sua multiplicação pelo número de unidades que se espera vender durante esses períodos. 

Com uma boa ferramenta de análise preditiva, é possível estimar o preço médio de venda e o número de unidades vendidas esperadas, encontrando tendências nos dados históricos da empresa e do setor, que devem ser qualificados, limpos e estruturados. Esta é a Ciência de Dados em ação!

Além disso, a análise de gerenciamento de risco pode ser usada para calcular se certas decisões de negócios valem as desvantagens potenciais. Cada uma dessas análises financeiras oferece percepções valiosas e orienta decisões de negócios.

Melhorias na segurança da informação

O volume de fraudes online vem aumentando ano após ano. Ele acompanha a crescente transformação digital, um movimento que abrange todas as camadas da sociedade; da simples navegação de pessoas comuns a transações monetárias milionárias, do funcionamento das empresas até os governos.

Data Science, com suas aplicações e métodos, atua na detecção e na antecipação de fraudes. Em termos simples, os cientistas de dados dedicados à segurança da informação trabalham na busca de padrões de comportamento de usuários online, por exemplo, ou na análise de recorrências. 

Dessa forma, conseguem criar mecanismos que evitam as fraudes e poupam dores de cabeças e milhões de dólares todos os dias. 

Como você já deve ter entendido, eles não fazem isso de maneira “manual”; pelo contrário, estruturam arcabouços tecnológicos baseados em Big Data, Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquinas e outras ferramentas e métodos. A automatização é uma aliada desses cientistas.

Melhorias no processo de fabricação

Outra maneira de usar Data Science de maneira estratégica é identificar ineficiências na fabricação de produtos. As máquinas de manufatura reúnem dados de processos de produção em grandes volumes. 

Nos casos em que o volume de dados coletados é muito alto para ser analisado manualmente por um ser humano, um algoritmo pode ser escrito para limpá-los, classificá-los e interpretá-los com rapidez e precisão, a fim de facilitar a geração de insights.

Por exemplo, um fabricante pode empregar uma ferramenta de aprendizado de máquina para coletar dados de fabricação, identificar horários de maior eficiência e fornecer recomendações para replicar esse estado de alta eficiência. 

À medida que o algoritmo coleta mais dados, ele fornece recomendações certeiras para melhorias. E ao usar a Ciência de Dados para se tornar mais eficiente, as indústrias podem cortar custos e produzir mais bens.

A Ciência de Dados é fundamental para os negócios de alta performance

Embora não seja algo novo, foi nas últimas décadas que a Ciência de Dados ganhou maior notoriedade, tornando-se, inclusive, uma profissão. 

Isso porque, num mundo cada vez mais digital, quem dá as cartas é a informação. Ou seja, empresas de todos os segmentos estão operando processos e estratégias com Data Science, sob pena de perder espaço no mercado.

Portanto, entender o que é Ciência de Dados tem se mostrado como um elemento fundamental para trazer mais competitividade empresarial na era dos dados.