Se você trabalha com tecnologia, programação, ciências da computação e números, precisa saber o que é Data Science. Vamos te explicar tudo nesse conteúdo. Confira! 

Conceito de Data Science 

Data Science é um campo de estudo voltado a obter valores de dados que são gerados a partir de algoritmos, processos e métodos configurados de maneira interdisciplinar.

Esses dados são obtidos em uma série de processos que usamos no nosso dia a dia de trabalho com tecnologia. Em empresas que estão passando por uma transformação digital, o Data Science é muito aplicado para a geração de dados que trazem insights valiosos. 

Profissionais digitais que atuam com Data Science estão preparados/as para interpretar as informações vinculadas aos dados obtidos com o suporte da tecnologia. Esses dados são basicamente unidades de valor que podem ser quantificadas. 

Por exemplo: quando falamos em processamento de dados e Data Science, os dados se referem a um conjunto de informações que serão processadas, interpretadas, compreendidas e utilizadas para estratégias, tomadas de decisão ou até mesmo alterações de sistemas digitais.

As pessoas que são especializadas em Data Science possuem diversas habilidades. As mais comuns são: ciência da computação, estatísticas e conhecimento profundo do negócio no qual estão atuando.

Se você trabalha com Data Science para e-commerce, por exemplo, é essencial que conheça a tecnologia envolvida na plataforma da loja virtual, assim como o nicho de negócio no qual a empresa oferece seus produtos.

Além de usar os dados para tomar decisões mais assertivas e promissoras, o Data Science tem a finalidade de oferecer informações refinadas para times envolvidos na criação de novos produtos e serviços.

O objetivo é usar as informações de maneira inteligente e estratégica para fazer o negócio prosperar, já que, em Data Science, os dados são considerados um componente fundamental para a inovação.

Criação de dados para Data Science é a maior dos últimos anos

A produção de dados nunca foi tão expressiva. Segundo estimativas, apenas nos últimos 2 anos foram criados mais de 90% dos dados mundiais. Por hora, o Facebook faz o carregamento de cerca de 10 milhões de imagens.

O Data Science existe justamente para dar sentido a este volume imenso de dados. Afinal de contas, o que seria dessas informações se elas não fossem analisadas por pessoas capacitadas?

Por isso, os/as profissionais de Data Science fazem o tratamento, interpretação e utilização adequada das informações obtidas. 

Data Science aumenta a vantagem competitiva das empresas 

As empresas que investem em Data Science estão interessadas em melhorar seus produtos e serviços para se tornarem mais competitivas e se destacarem no mercado. Na prática, o trabalho com os dados obtidos por meio de aplicações de Data Science pode ser direcionado aos seguintes objetivos: 

• Pode-se descobrir o índice de satisfação de usuários/clientes;
• Saber quais são os principais problemas relacionados ao produto ou serviço;
• Ganhar agilidade em todos os processos, como entrega de produtos;
• Verificar se a forma de pagamento está sendo eficiente e segura;
• Obter informações da Central de Atendimento para identificar as falhas recorrentes nos processos de venda;
• Repassar informações valiosas para a equipe de Marketing Digital e Inside Sales, para que seja possível atuar de maneira mais personalizada;
• Entre outros. 

Condução de projetos baseados na Ciência de Dados

A atuação com Data Science é feita com estratégias bem segmentadas, que são as seguintes:

Planejamento – Criar um projeto e alinhar quais são os resultados esperados.

Preparação – Oferecer as ferramentas necessárias para que os/as profissionais de Data Science tenham poder de computação e outros recursos para atuarem com eficiência e produtividade.

Ingerir – Significa disponibilizar os dados para o ambiente de trabalho.

Exploração – Os dados precisam ser visualizados e analisados para serem compreendidos.

Modelagem – Validação, treinamento e criação de modelos para melhor funcionamento do Data Science.

Implementação – Os modelos criados na etapa anterior são implementados na produção.

Quais são os principais desafios para implementar o Data Science?

Infelizmente, o Data Science ainda está bastante distante da realidade de muitas empresas no Brasil. A recomendação é quebrar essa barreira e criar uma aproximação com a tecnologia, algo que será muito saudável para a sua empresa.

Como os/as gestores/as de negócios são fundamentais para o lançamento e criação de protótipos, quanto mais eles/as souberem como funciona o Data Science, maiores serão as chances de compreenderem o tempo e a dificuldade em usar informações baseadas em relatórios confiáveis para a configuração de novos produtos.

O Data Science precisa ser levado em consideração nas tomadas de decisão, mas isso nem sempre acontece na prática. 

Quando os desafios com relação ao Data Science são superados, as empresas passam a enxergar este trabalho como um grande diferencial, pois começam a usar indicadores específicos e reais para medir a performance dos negócios. Para saber mais sobre o assunto, entre em contato com a equipe da Cinética Lab!