Para empresas, informações são essenciais para direcionar decisões e possibilitar a projeção de resultados. Então, descobrir o que é a ciência de dados é o primeiro passo para transformar rastros de conteúdos em informações estratégicas e decisivas.
Em um mundo digitalizado, toda e qualquer atividade nesse ambiente vai gerar dados. E esse material vai ajudar a entender mais sobre tudo, interna e externamente. Mas para ter sucesso no processamento dessas informações, a ciência de dados não pode ser ignorada.
Com a tecnologia adequada e a metodologia certa, os dados podem se transformar em insights valiosos. Tudo vai depender de como os negócios conseguirão executar rotinas de captação, tratamento e análise desse material. É isso que a ciência de dados permite.
Este post vai detalhar melhor o assunto, mostrando como esse estudo funciona, o que traz de ganho às empresas e como acontece o processo de exploração dos dados. Passaremos pelos seguintes tópicos:
- O que é a ciência de dados?
- Como esses dados são usados?
- Onde Machine Learning entra nessa história?
- De que maneira a ciência de dados ajuda as empresas?
- Quais tipos de análises podem ser feitas com os dados?
- Quais são os processos de exploração dos dados no dia a dia?
- Análise de dados e ciência de dados são a mesma coisa?
O que é a ciência de dados?
A ciência de dados é a prática que estuda o comportamento de dados na busca por detectar padrões de comportamento e insights valiosos para conseguir direcionamento estratégico. Para isso, são utilizadas metodologias técnicas que combinam diversos conhecimentos.
O estudo envolve algumas etapas práticas que vão permitir que dados se transformem em informação relevante. Para isso, há a aplicação de técnicas matemáticas e estatísticas para lidar com os números. Além disso, há a utilização de tecnologias de Inteligência Artificial, automação e engenharia para estruturar dados e identificar padrões na informação.
De um modo geral, toda a parte técnica de captação, tratamento e análise vai funcionar com um objetivo: responder perguntas. É por meio das informações detectadas nos processos que existem na ciência de dados que as empresas irão visualizar cenários e situações.
Além disso, os dados também são utilizados para estudos comportamentais. Por exemplo, se a ideia é fazer a melhor oferta a um cliente, os dados gerados nas interações dessa pessoa ajudam a compreender suas preferências e hábitos. A partir disso, é possível construir melhores estratégias de marketing outbound para abordar pessoas do jeito certo.
Como esses dados são usados?
Vivemos a era dos dados. Há quem diga que eles são o novo petróleo, o que faz todo sentido. Neles estão tudo o que empresas precisam saber, por exemplo, sobre seus consumidores. E aqui, a relação é bastante simples: se você sabe o que seu público quer, então você pode gerir sua empresa toda direcionada a essas pessoas.
Parece simples e soa como a receita do sucesso. Não que não seja, mas é que há milhares de empresas já fazendo isso, totalmente estruturadas. Portanto, a ciência de dados é algo fundamental, mas requer implantação sólida e processos bem definidos, funcionando a todo vapor. Quando isso acontece, é possível utilizar os dados da melhor forma possível.
Na análise interna de resultados
Antes de tentar entender o que está fora da empresa, compreender o que acontece dentro dela é uma ótima ideia. Por isso, os dados são muito importantes para compreender o desempenho de setores, os resultados financeiros, além de outros pontos importantes.
A gestão de uma companhia passa até mesmo pelo clima organizacional, o que você pode detectar por uma pesquisa que vai gerar dados de avaliação. E não para por aí, uma vez que também dá para avaliar desempenho a nível de produtividade, faturamento, custos, etc.
No estudo de comportamento
A análise comportamental ajuda empresas a entenderem o que acontece no mercado. Isso funciona tanto para detalhar a concorrência e suas ações quanto para compreender o público consumidor. Essa segunda fase, certamente, é uma das mais importantes.
Um bom trabalho de ciência de dados precisa considerar todo o gigantesco volume de informação que vem das interações. Por exemplo, quando um consumidor compra 3 vezes ao mês na sua empresa, isso quer dizer alguma coisa. Ao combinar esses dados com outros relacionados a consumo e interações, você descobre um padrão comportamental.
Na aplicação do método de gestão data driven
Descobrir o que é a ciência de dados leva a uma conquista importante: a possibilidade de se tornar uma empresa data driven. Em outras palavras, um negócio gerido com base nos dados gerados, captados e analisados. Então, se uma empresa consegue informações estratégicas internas e externas, ela tem tudo para usar isso como base de gestão.
Na abordagem data driven, toda e qualquer decisão só é tomada com embasamento nos estudos que a ciência de dados possibilitou. E acredite, isso é completamente possível! Principalmente porque estamos considerando um negócio que passou pela transformação digital. Quando isso acontece, os dados são gerados em profusão e de maneira contínua.
Onde Machine Learning entra nessa história?
Machine Learning, ou aprendizado de máquina, é a tecnologia que permite que sistemas sejam capazes de aprender com interações recorrentes e, assim, melhorem seu desempenho. E nessa relação com a ciência de dados, podemos dizer que há uma combinação muito valiosa para as empresas.
Para que um sistema de Inteligência Artificial funcione de maneira eficiente e contínua, Machine Learning precisa estar presente. Isso porque esse recurso vai garantir a essas máquinas a capacidade de aprender com os dados e continuar se desenvolvendo. Assim, com o passar do tempo, os sistemas ficarão cada vez mais qualificados.
Esse ciclo acontece porque Machine Learning é abastecido por dados. Ou seja, um bom trabalho de ciência de dados, sobretudo com big data, vai garantir que esses sistemas sempre possam funcionar melhor. É uma possibilidade de constante evolução que depende, naturalmente, da quantidade de informação captada nas mais diversas fontes.
De que maneira a ciência de dados ajuda as empresas?
A ciência de dados é um conjunto de práticas. Mas o mais importante de tudo que é feito nesse ciclo, da captação à análise, são os resultados gerados. Ou seja, os dados são fundamentais, mas eles só se tornam decisivos se utilizados da maneira certa.
E quando isso acontece, há ganhos indiscutivelmente positivos para qualquer organização. Pontuamos e explicamos os principais a seguir. Entenda melhor!
Melhor relacionamento com o consumidor
Seu consumidor tem hábitos que precisam ser detectados se você deseja considerá-los na hora de se relacionar com o cliente. Portanto, só os dados podem oferecer um aprofundamento em todas as práticas e costumes dessas pessoas.
Os dados trazem materiais macro, sem muito detalhamento. E aí, entra todo o trabalho de ciência, que consiste na limpeza desse material, na estruturação e também na análise. Aí, as empresas conseguem conhecer melhor o consumidor e, consequentemente, atendê-lo da melhor maneira possível. Então, a satisfação aumenta e os resultados também.
Otimizações constantes
Empresas precisam pensar sempre em otimizações, não importa o quanto estejam bem das pernas. E essas melhorias só podem ser executadas se as falhas e pontos de subaproveitamento forem detectados. Nesses casos, são os dados que vão mostrar isso.
Melhor do que otimizar é fazer isso no timing ideal. E com a ajuda de um processo sólido de ciência de dados, muitas dessas intervenções acontecem em tempo real. Assim, negócios conseguem dar respostas quase que imediatas a problemas detectados.
Detecção de padrões
Dados sempre podem mostrar padrões na maneira como se comportam. E isso é um dos pontos mais importantes para detectar tendências. Nas análises, os padrões podem significar algo valioso para a empresa, nos mais diferentes campos.
Muitas perguntas são respondidas a partir da análise desses padrões. Por vezes, ainda que não se esteja buscando nada, o aprofundamento desse comportamento dos dados vai gerar insights incríveis. Por isso, o trabalho de ciência é fundamental. É ele que vai detectar as informações por trás desses padrões.
Economia de custos
Muito da relevância dos dados também pode ser observado na aplicação da análise no aspecto financeiro dos negócios. Isso porque empresas estão a todo tempo buscando soluções para reduzir custos, se possível, otimizando a gestão de seus recursos.
E os dados financeiros sempre poderão estar sob o olhar atento dos profissionais especializados. Há muitas fontes de captação de dados de ordem econômica dentro das empresas, afinal, as movimentações e registros em planilhas e sistemas de gestão são constantes. A partir disso, novas perspectivas de economia e faturamento são descobertas.
Quais tipos de análises podem ser feitas com os dados?
Uma boa forma de compreender o que é a ciência de dados é entender de que maneira eles são trabalhados a favor dos negócios. Portanto, há quatro perspectivas que, consequentemente, geram diferentes tipos de análises, cada uma com um objetivo distinto.
Descritiva
Uma análise descritiva tem o objetivo de buscar nos dados uma perspectiva clara sobre a situação atual em uma empresa, setor ou cenário específico. Por isso, há um trabalho dedicado à representação desses materiais em gráficos.
Nessa modalidade de análise, é possível ver a progressão dos dados, como os picos e variações de qualquer ordem. Se estamos falando de dados de vendas, as baixas ou altas poderão ser observadas, retratando a situação correta do recorte temporal em questão.
Diagnóstica
Quando é necessário entender o motivo de algum acontecimento é a análise diagnóstica a melhor metodologia. Sua execução é baseada em correlações, entre outras técnicas. Há também a observação de padrões em determinados blocos de dados.
Diagnósticos servem não somente para quando algo negativo acontece, mas sim, para algo inesperado, ou difícil de ser compreendido. Então, os dados vão servir como base para uma apuração mais detalhada que, com base na análise, permitirá um diagnóstico.
Preditiva
Já a análise preditiva faz uma busca nos registros históricos de dados para a partir disso tentar projetar resultados futuros. Os dados são analisados para que se possa observar correlações e conexões de causalidade por meio da modelagem preditiva.
Esse tipo de análise é muito utilizada com machine learning, por exemplo. Esses sistemas, muitas vezes, precisam fazer ofertas personalizadas ou oferecer respostas precisas. Por isso, é importante que haja uma projeção do que será mostrado ao usuário e, para isso, há essa análise histórica dos dados de comportamento dessa pessoa.
Prescritiva
Um novo nível de projeção pode ser alcançado com a ajuda da análise prescritiva. Neste caso, estamos falando de um processo que garante não só a previsão, mas também a melhor ação. Ou seja, o trabalho garante o direcionamento mais adequado.
Mais do que isso, a análise prescritiva consegue determinar diferentes cenários por meio dos dados. Ao apresentá-los, há essa possibilidade de perceber qual é o melhor caminho de ações em relação à projeção. Isso minimiza erros e mantém uma gestão data driven.
Quais são os processos de exploração dos dados no dia a dia?
Na ciência de dados, há processos práticos essenciais dentro do cotidiano de trabalho. São diferentes etapas e em cada uma delas há uma tarefa importante. Conheça!
Obtenção
O processo de obtenção é um dos mais importantes, já que é o momento em que os dados são captados, seja em fontes externas, seja nas que a empresa já tem. Há muitas possibilidades de fontes, que podem ser softwares que a empresa usa, CRMs, planilhas, e-mails, repositórios de dados de mídias sociais, entre muitos outros.
Supressão
Supressão é o processo de tratamento dos dados, ou seja, a limpeza deles. Nesta etapa, a busca é por mantê-los dentro de um formato uniforme, que vai facilitar a leitura e a análise nas etapas seguintes. Há também o trabalho de correção de dados, remoção de informações corrompidas ou que não façam sentido para a sequência de etapas.
Exploração
Explorar dados significa o início da atividade de análise, mas como um preparo para a modelagem do material que se tem em mãos. Com ajuda de estatísticas descritivas, os cientistas de dados conseguem ter um panorama primário do material. Depois, há um olhar mais aprofundado para perceber alguns comportamentos que podem ser destacados.
Modelagem
A modelagem é o processo feito com ajuda de softwares de análise de dados, que utilizam machine learning para detectar padrões comportamentais. Com ajuda de técnicas como associação e clustering, que é o posicionamento de dados relacionados em um conjunto, os modelos podem ser criados mais facilmente. Assim, resultados e insights são obtidos.
Análise de dados e ciência de dados são a mesma coisa?
Não. A ciência de dados é um campo muito mais amplo, que engloba uma série de disciplinas. Dentro da ciência, há todas as etapas que vemos neste post, desde o momento em que os dados são captados até todas as tarefas de tratamento.
A análise de dados está dentro do espectro da ciência de dados, mas é parte única do trabalho. Nesta etapa, há a aplicação de técnicas estatísticas e matemáticas, para então se chegar aos resultados mais claros que se espera dentro de todo o processo da ciência.
O trabalho de análise de dados, como o nome deixa claro, cuida somente dessa fase do trabalho. O analista, além de fazer a análise em si, também gera relatórios e mantém uma atenção constante para as variações dessas informações.
Já os cientistas de dados projetam e gerenciam o trabalho a partir de uma perspectiva ampla, inclusive, determinando como será feita a etapa de análise. Essa pessoa também gerencia os processos de captação e tratamento, já que são parte do ciclo de trabalho.
Entender o que é a ciência de dados não é das mais complexas missões, ainda que este campo da tecnologia ainda desperte dúvidas. O importante é sempre ir em busca de mais informações, principalmente em posts como este.
E se tem outro assunto tão importante e totalmente relacionado à ciência de dados é big data! Ainda não entende muito bem esse conceito? Então, confira este conteúdo!
