O que é Data Science e como aplicá-lo em seu negócio | Mindtek
O que é Data Science e como aplicá-lo em seu negócio
Nos últimos anos, muito se fala em Data Science e neste artigo vamos explicar o que é Data Science e também trazer uma abordagem de exemplos práticos e solucionáveis dentro das empresas.
O Data Science consiste em estudar os dados e informações do negócio e ter um campo de visão maior que cerca determinado assunto. Resumindo, é uma ciência que estuda os dados que passa pelo processo de capturar dados, transformá-lo em informação e, posteriormente, analisar os dados. Ele reúne um conjunto de métodos e ferramentas para análise de grandes volumes de dados.
O cérebro humano é incapaz de gerir e guardar tanta informação, mas com o poder computacional torna-se possível, exemplo: calcular a média ou soma de 10 mil linhas em uma planilha no Excel? Sendo impossível para o cérebro humano, é muito mais fácil deixar esse trabalho para os nossos computadores. Lógico, que esse exemplo torna-se pequeno quando falamos sobre Data Science, trouxemos ele somente para você começar a compreender a lógica do Data Science.
Em nosso cotidiano, o Data Science está presente e talvez, até o momento, você não tenha percebido. Veja abaixo algumas aplicações:
Já percebeu ao postar uma foto com um grupo de amigos, no facebook, muitas vezes não há necessidade de introduzir os perfis dos seus amigos? O facebook lhe dá sugestão por si próprio, certo?!
Netflix ou Spotify
Recomendação de séries, filmes, álbuns, cantores com base no que você já consumiu dentro da plataforma.
Em viagens compartilhadas, o algoritmo do aplicativo permite ao motorista apanhar um passageiro extra no seu caminho sem realizar um grande desvio de rota.
Dentro das empresas, essas aplicações podem ser utilizadas para prever alguns eventos, por exemplo: mudança de comportamento do consumidor em determinados produtos. No início da pandemia, a grande procura pelo ítem de papel higiênico fez o produto se esgotar rapidamente nos mercados, e para contornar esse problema as fornecedoras previam o aumento da procura e consequentemente tomou as medidas necessárias.
Tomar a melhor decisão nem sempre é algo fácil e, justamente por isso, o Data Science é uma área de estudo que engloba conhecimentos de Matemática, Estatística, Computação e Negócios.
Para começar a utilizar o Data Science é necessário compreender o processo e as etapas:
Lembrando que não existe uma "receita de bolo" para aplicá-lo dentro de uma empresa, mas geralmente, passa por algumas etapas, confira:
1º Levantamento das necessidades e perguntas;
2º Coleta de dados: Nessa etapa os dados buscados ajudarão a responder as perguntas que podem ser coletadas de diferentes fontes;
3º Processamento e estruturação dos dados: Aqui, acontecerá a limpeza, padronização e organização dos dados. Isso porque, os dados coletados podem ter inconsistências que no final prejudicam a análise.
4º Análise de dados;
5º Desenvolvimento dos algoritmos: Essa etapa é importante para os casos em que as análises de dados tornam-se complexas. Nesse caso, o ideal é criar modelos estatísticos e algoritmos para encontrar a solução que irá trazer mais valor para a empresa.
6º Visualização de dados;
7º Tomada de decisão.
O Data Science é uma área multidisciplinar e pode lhe dar respostas para todo tipo de pergunta, desde que seja aplicado de forma correta e com profissionais especialistas em dados. É importante ficar atento que o Data Science lhe dá uma infinidade de informações e a chave para o sucesso do seu negócio é analisar atentamente os dados alinhado com as estratégias da sua empresa. Após o ganho de maturidade, a tendência é que aumente a complexidade das análises.
Confira algumas vantagens em utilizar o Data Science:
Aumento de retenção de clientes;
Ações de Marketing alinhadas com perfil do consumidor;
Conversão de Leads mais assertivas;
Previsão de demandas;
Performance de vendas em cada serviço e/ou produto;
Possíveis riscos de fraudes e dentre outros.
Uma tecnologia requisitada pelas empresas que vem aumentando cada vez mais a medida em que os gestores percebem a necessidade de aplicá-la em suas organizações.
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