Responder o que é data science também é uma forma de compreender como a tecnologia e o comportamento das pessoas tem ganhado espaço central no presente e no futuro dos negócios.
Isso porque, essa é a área que transforma dados em informação com auxílio da tecnologia. Gera conhecimento para provocar insights e embasar tomadas de decisões.
Parece complexo. E é. Afinal, é missão do data scientist é desbravar o grande big data e encontrar os caminhos para gerar conhecimentos de valor para a empresa.
Informações que tragam opções de futuro que mantenham o negócio sustentável em uma sociedade em constante mutação.
Para tanto, o profissional da área precisa ter conhecimentos múltiplos e aprofundados que passam pelo pragmatismo da matemática e da tecnologia da informação, até a dinâmica das estatísticas e dos negócios.
A fim de apresentar e tornar a função e os benefícios dessa área mais claros, o post de hoje aborda vários detalhes e exemplos sobre data science!
Afinal, o que é data science?
A ciência de dados é uma consequência do processo da geração das informações online e do avanço das tecnologias de armazenamento. Ou seja, o big data e a nuvem (clusters).
Dada essa realidade, passa a ser inevitável o movimento de processar esses conteúdos. Pois, uma vez que há um volume crescente de dados à disposição, o que pode vir a seguir? Entender o que eles significam e o que pode ser criado a partir disso!
Muito mais que curiosidade, a área de data science investiga e explora dados com foco nos negócios. A ideia é tornar investimentos mais certeiros ao entender como funcionam os clientes e, com isso, propor soluções e produtos sob medida.
Assim, para compreender o que é data science é preciso saber que há ciência relacionada: na criação de hipóteses, na construção de lógicas e no cruzamento de dados que gerem estatísticas de conhecimento relevante.
Pilares do data science
Existem cinco pilares que auxiliam a entender, não só como funciona, mas também o que é data science. São os 5 V’s: volume, veracidade, variedade, velocidade e valor.
O volume é a amostragem, a quantidade de dados disponíveis para serem processados. Como na internet é possível mensurar todos os movimentos do usuário, este é o maior benefício, pois, o que não falta é material a ser trabalhado.
A veracidade está relacionada à credibilidade de tais dados, pois, a relevância e assertividade de tudo o que será gerado depende de serem verdadeiros.
Já a variedade está nos tipos de dados e conteúdos a serem considerados na investigação do data scientist, podendo ser estatísticas já estruturadas ou não (como imagens e vídeos, por exemplos).
A velocidade, ponto determinante para a tomada de decisão, está na disponibilidade desse conhecimento. Ou seja, o tempo entre coleta, processamento de dados e entrega de informação.
E, por fim, o valor é o grau de relevância das informações, uma vez que o conhecimento gerado precisa ter utilidade para o negócio.
Exemplos de data-drivens
Empresas norteadas por dados são chamadas de data-drivens. Elas têm, por característica, uma cultura empresarial focada em dados.
Ou seja, primeiro se analisa as informações para, depois, criar ideias e tomar decisões. Com isso, gostos pessoais e o mito do gênio dão lugar ao foco no cliente.
Netflix
O exemplo que não pode faltar quando se fala de dados é, sem dúvida, a Netflix que, por vários recursos da plataforma demonstra que a utilização de dados traz ótimos resultados, como a presença em 190 países, somando mais de 139 milhões de assinantes.
O sucesso vem do monitoramento de comportamento, indicando tendências que auxiliam na criação de novas produções. A utilização da ciência de dados também faz com que sejam sugeridos títulos com base no histórico do espectador, além de testar diferentes imagens de capas para despertar o interesse pelos títulos.
FX Flow Intelligence
Focada em auxiliar varejistas, a FX Flow Intelligence é uma plataforma que traz informações sobre comportamento dos consumidores em lojas físicas.
A partir de dispositivo com a tecnologia IoT (Internet das Coisas) consegue entregar estatísticas em tempo real, pois, monitora fluxo para responder questões como tempo de permanência na loja, taxa de retorno, gestão de fila.
O processamento desses dados em informação faz com que as empresas possam reconhecer a jornada de consumo do cliente e, assim, otimizar as operações e campanhas, conseguindo, assim, incrementar vendas e aumentar conversão.
Benefícios do data science
Os exemplos bem-sucedidos acima já nos dão algumas pistas, mas vale reforçar que mais do que saber o que é data science vale muito o investimento em inseri-lo nos negócios.
Isso porque, a partir dele é possível tomar decisões eficientes em diferentes âmbitos das empresas. Por exemplo, ao entender tendências de comportamento existem inúmeras possibilidades de utilização desse conhecimento.
A primeira, e talvez mais óbvia, é o desenvolvimento de produtos que vão de encontro aos interesses dos consumidores, mas, em um plano de expansão, por exemplo, pode ajudar a definir a compra de outras empresas.
Com isso queremos destacar que não há delimitações para as possibilidades da utilização do data science, o importante é esclarecer qual é a questão a ser respondida e deixar que o profissional descubra como trazer as informações.
O grande ponto de destaque é que, mesmo permeados por tanta tecnologia, negócios são feitos por e para pessoas. Portanto, tecnologia e comportamento são fatores indissociáveis na busca por informações e nas decisões.
Assim, o data science deve ser etnográfico, focado na observação do comportamento e da cultura das pessoas, a fim de tornar as decisões, produtos e empresas cada vez mais humanas e eficientes quanto ao relacionamento que criam com o seu público.
Também é importante frisar que o data science não é mágica, mas um recurso que gestores utilizam para embasar decisões, cujos riscos são calculados, mas existem. O grande valor desta área está, justamente, em encontrar alternativas para as empresas, dentro de um mercado volátil, incerto, complexo e ambíguo.
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