Data Science - Transformando dados em Informações

Data Science - Transformando dados em Informações

Estamos vivendo em plena era da informática e, dessa forma, a Data Science (ciência dos dados) conquistou grande relevância no contexto empresarial. A informação atingiu status de bem de grande valor agregado, determinando quem serão os líderes de cada segmento e quais organizações ficarão para trás. Entender profundamente como essa ciência atua e quais são as suas possibilidades, pode ser o fator determinante do sucesso ou fracasso.

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O Que é Data Science?

Essa ciência tem como objetivo estudar dados e informações que tenham relevância para a corporação, observando os seus meios de captura, como são transformados e diversas visões sobre um mesmo tema. Dentro da fantástica Data Science existem alguns braços de estudo, sendo a informática apenas um deles. Podemos destacar como áreas de estudo relacionadas a matemática, estatística e conhecimento da companhia.

Data Scientist – Profissional Responsável Por Converter Dados em Informação

Para que se tire o melhor proveito possível dessa ciência, é essencial contar com um bom cientista de dados (data scientist). Esse é um profissional multidisciplinar cuja principal tarefa consiste em converter os dados colhidos em informações relevantes. As máquinas têm a capacidade de coletar dados por meio de palavras-chave e códigos, no entanto, esse material apenas terá valor real se for transformado num plano de ação ou inovação.

Ter um profissional de Tecnologia da Informação capacitado em sua equipe é fundamental para a aplicação de Data Science, pois existem inúmeras possibilidades de formulação de problemas e métodos de engenharia de dados a serem empregados. Escolher o mais adequado para os objetivos da organização é essencial para conseguir resultados relevantes.

Como o Data Science Pode Ser Utilizado Numa Empresa

Previsão de problemas e insights: O sucesso do Data Science no setor organizacional nos últimos anos se deve, especialmente, à sua capacidade de usar diferentes ferramentas para prever o surgimento de problemas e contribuir para ter insights que podem resolver os mesmos. Trata-se do direcionamento de ferramentas estatísticas para analisar situações que podem não estar claras, mas que já deixaram sinais de dados.

Relação de pessoas: Sistemas que se baseiam em Data Science podem realizar um processo de relação de pessoas, como exemplo cito as indicações de possíveis conhecidos que o LinkedIn oferece. O uso de um sistema como esse pode fazer com que a sua organização saia na frente na seleção do público potencialmente interessado em seus produtos.

Estatística de sucesso: Correr riscos não é, necessariamente, algo positivo no mercado empresarial e se o gestor puder evitar uma situação complicada é interessante. Pensando nisso, o uso de Data Science para a elaboração e verificação de soluções no dia a dia tem forte impacto no sucesso. Aproveitar as ferramentas de análise que essa tecnologia oferece garante mais assertividade para dar início a novos projetos.

Programas de fidelidade: Os consumidores adoram os programas de fidelidade de companhias de diferentes setores, pois eles permitem que se obtenha vantagens realizando suas compras. Os empresários se beneficiam com o aumento das vendas decorrente da vigência de tal programa. Ferramentas de Data Science realizam a tarefa de armazenar as informações sobre os cupons e vantagens que cada comprador possui.

Perguntas Importantes Decorrentes da Análise de Data Science

Abaixo listei as perguntas mais relevantes de serem feitas pelos gestores que estão se preparando para utilizar as ferramentas de Data Science em seu negócio.

O plano de ação oferece resultado válido ao esforço?

A análise de dados permite que o gestor da equipe coloque na balança se os resultados positivos vindouros de uma ação são equivalentes, superiores ou inferiores ao esforço que será empreendido. Mesmo que a empresa ganhe com determinada ação, pode ser que o uso de recursos necessário seja muito oneroso não justificando a entrada em tal empreitada.

Os dados mais relevantes estão disponíveis em formatos de fácil acesso?

Não adianta muito concentrar os principais dados em formatos que não são de fácil acesso a toda a equipe. Os formatos mais utilizáveis são os de texto ou CSV, pois os mais complexos podem se tornar difíceis de ser aplicados.

Há quantidade de dados abundante?

Para que um projeto que utilize como base Data Science seja bem-sucedido é essencial que ele tenha uma boa quantidade de dados. Uma vez, um importante executivo da Google disse que o buscador não se destaca por ter algoritmos melhores e sim porque tem mais dados.

Há especialistas disponíveis para realizar a análise de Data Science?

Parte do sucesso do empreendimento de contar com um sistema de análise de dados está em ter bons profissionais que saibam fazer as análises corretas. Se sua companhia tem essas pessoas disponíveis para o dia a dia do projeto, então está pronta para dar prosseguimento.

Uma vez que essa é a era da informação, se mostra primordial contar com sistemas práticos e funcionais para coleta de dados e desenho de estratégias assertivas para o crescimento.

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