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 que é data science

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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Ricardo Ruffo

Ricardo Ruffo is a born entrepreneur, educator, speaker and explorer. As a writer by passion Ricardo daydreams on how the world is changing fast and how it could be.

Ruffo is the founder and global CEO of Echos, an independent innovation lab driven by design and its business units: School of Design Thinking, helping to shape the next generation of innovators in 3 countries, Echos – Innovation Projects and Echos – Ventures. As an entrepreneur, he has impacted more than 35.000 students worldwide and led innovation projects for Google, Abbott, Faber-Castell and many more.

Specialist in innovation and design thinking, with extensions in renowned schools like MIT and Berkeley in the United States. Also expert in Social Innovation at the School of Visual Arts and Design Thinking at HPI – dSchool, in Germany.

Naturally curious, love gets ideas flying off the paper. He always tries to see things from different angles to enact better futures. In his free time, spend exploring uninhabited places around the world surfing.

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