Na época da última grande crise em 2008, a presença de especialistas em dados era escassa nas empresas (quando eles sequer existiam) e o termo “ciência de dados” efetivamente não existia.

Hoje, em meio à crise causada pelo coronavírus, o papel do cientista de dados passa a ser comum na maioria das organizações. Isso permite que a análise e a ciência de dados sejam injetadas no nível mais crítico para entender como superar este momento de incertezas.

Ao considerar a análise antecipada como parte central da resposta à crise, as organizações estão cimentando ainda mais o fato de que a ciência de dados agora é obrigatória.

Para que você conheça um pouco mais dessa disciplina, abaixo explicamos o que é o data science e como ele pode ser usado para superar momentos de crise!

Afinal, o que é data science?

Quando Aristóteles e Platão estavam apaixonadamente debatendo se o mundo é material ou ideal, eles nem imaginavam o poder que os dados teriam no século XXI.

“Os dados são o novo petróleo”. Enquanto essa frase não possui nenhuma autoria conhecida, ela certamente é verdade. O data science está cada vez mais ganhando força e oferecendo novas soluções algorítmicas aos problemas mais difíceis.

De um modo geral, a ciência de dados não é uma disciplina única, mas uma combinação de várias disciplinas que se concentram em analisar dados estruturados e não estruturados.

Essa pode parecer uma tarefa recente, mas a verdade é que a ciência de dados existe há algum tempo — ela só ganhou mais força com os avanços tecnológicos dos últimos anos.

Matemáticos e estatísticos usam a análise de dados para apresentar tendências há mais de um século, no entanto, foi com o surgimento da Inteligência Artificial e do Aprendizado de Máquina que a análise de dados virou, efetivamente, uma ciência e ganhou tração para ser usada em escala em empresas de todos os tamanhos.

Essa nova abordagem acabou sendo muito mais rápida e eficaz, além de extremamente popular.

Em resumo, a popularidade da ciência de dados reside no fato de englobar a coleta de grandes matrizes de dados estruturados e não estruturados e na sua conversão em formato legível por humanos, incluindo visualização, trabalho com estatísticas e métodos analíticos.

Inteligência artificial, aprendizado de máquina, deep learning e data science

Inteligência artificial, aprendizado de máquina, deep learning e data science — sem dúvida, esses termos vivem no dia a dia do profissional de TI atualmente.

E embora eles estejam de alguma forma relacionados, eles não são a mesma coisa. Portanto, antes de pular em qualquer um desses reinos, é obrigatório conhecer a diferença.

  • A inteligência artificial é o domínio que se concentra na criação de máquinas inteligentes que funcionam e reagem como seres humanos. A IA como estudo remonta a 1936, quando Alan Turing construiu as primeiras máquinas com inteligência artificial. Apesar de uma história bastante longa, hoje a IA na maioria das áreas ainda não é capaz de substituir completamente um ser humano;
  • O aprendizado de máquina é uma ferramenta de criação para extrair conhecimento dos dados. Nos modelos de aprendizado, os dados podem ser treinados de forma independente ou em etapas: treinamento com um professor, ou seja, ter dados preparados por humanos ou treinamento sem um professor, trabalhando com dados espontâneos e ruidosos.
  • O deep learning é a criação de redes neurais multicamadas em áreas onde é necessária uma análise mais rápida ou avançada e o aprendizado de máquina tradicional não consegue lidar. A “profundidade” fornece mais de uma camada oculta de neurônios na rede que realiza cálculos matemáticos;
  • O Big Data permite trabalhar com grandes quantidades de dados não estruturados. As especificidades do Big Data incluem ferramentas e sistemas capazes de suportar altas cargas de dados;
  • A data science é a adição de significado a matrizes de dados, visualização, coleta de informações e tomada de decisões informadas. Os especialistas de campo usam alguns métodos de aprendizado de máquina, Big Data e nuvem para criar um ambiente de desenvolvimento virtual.

O que um cientista de dados faz?

Então, o que o cientista de dados faz? Aqui estão as principais tarefas pelas quais esse profissional é responsável:

  • Detecção de anomalias, por exemplo, comportamento anormal do cliente, fraude;
  • Marketing personalizado, como boletins pessoais por e-mail, redirecionamento, sistemas de recomendação;
  • Previsões métricas com indicadores de desempenho, qualidade de campanhas publicitárias e outras atividades;
  • Sistemas de pontuação que processem grandes quantidades de dados e ajudem a tomar uma decisão, por exemplo, na concessão de um empréstimo;
  • Interação básica com o cliente, oferecendo respostas padrão em salas de bate-papo, assistentes de voz e classificando chamados.

Por que contratar um cientista de dados?

A maioria dos cientistas de dados do setor é treinado em estatística, matemática e ciência da computação. A experiência deles é um vasto horizonte que também se estende à visualização de dados, mineração e gerenciamento de informações. É bastante comum que eles tenham experiência anterior em design de infraestrutura, computação em nuvem e data warehousing.

Aqui estão algumas vantagens da ciência de dados pode trazer para os negócios:

1. Capacitar gerentes e executivos para tomar melhores decisões

É provável que um cientista de dados experiente seja um consultor confiável e um parceiro estratégico para a alta gerência da organização, garantindo que a equipe maximize seus recursos de análise.

Um cientista de dados comunica e demonstra o valor dos dados da instituição para facilitar processos de tomada de decisão aprimorados em toda a organização, por meio da medição, rastreamento e registro de métricas de desempenho e outras informações.

2. Direcionando ações com base em tendências — que por sua vez ajudam a definir metas

Um data science examina e explora os dados da organização, após o que recomenda e prescreve certas ações que ajudarão a melhorar o desempenho da instituição, envolver melhor os clientes e, finalmente, aumentar a lucratividade.

3. Identificando oportunidades

Durante sua interação com o sistema de análise atual da organização, os cientistas de dados questionam os processos e suposições existentes com o objetivo de desenvolver métodos adicionais e algoritmos analíticos. O trabalho deles exige que eles aprimorem contínua e constantemente o valor derivado dos dados da organização.

4. Tomada de decisão com evidência quantificável e orientada por dados

Com a chegada dos cientistas de dados, a coleta e análise de dados de vários canais descartou a necessidade de assumir altos riscos. Eles criam modelos usando dados existentes que simulam uma variedade de ações em potencial — dessa maneira, uma organização pode aprender qual caminho trará os melhores resultados de negócios.

5. Testando as decisões

Metade da batalha envolve tomar certas decisões e implementar essas mudanças. E a outra metade? É crucial saber como essas decisões afetaram a organização. É aqui que entra um cientista de dados. Vale a pena ter alguém que possa medir as principais métricas relacionadas a mudanças importantes e quantificar seu sucesso.

6. Identificação e aprimoramento de públicos-alvo

Do Google Analytics às pesquisas de clientes, a maioria das empresas terá pelo menos uma fonte de dados de clientes que está sendo coletada. Mas se não for usado bem — por exemplo, para identificar dados demográficos — os dados não serão úteis.

A importância da data science baseia-se na capacidade de pegar os dados existentes que não são necessariamente úteis por si só e combiná-los com outros pontos de dados para gerar insights que uma organização pode usar para aprender mais sobre seus clientes e público.

Um cientista de dados pode ajudar na identificação dos grupos-chave com precisão, através de uma análise minuciosa de fontes de dados diferentes. Com esse conhecimento aprofundado, as organizações podem adaptar serviços e produtos a grupos de clientes e ajudar a prosperar nas margens de lucro.

Como usar a ciência de dados em tempos de crise?

O gerenciamento de crises requer uma visão mais integrada dos seus dados: um único local para tomar decisões em tempo real. Os dados necessários para alimentar seu dashboard serão estruturados e não estruturados, provavelmente distribuídos por várias fontes e tecnologias de dados diferentes.

Sem se preocupar em como você pode resolver tecnicamente o problema de acesso a essas informações, a primeira coisa a fazer é identificar quais dados podem ser úteis para alimentar os indicadores que você deseja medir.

Liste todas as suas fontes de dados que podem ser úteis e pense como você pode obter acesso rápido a esses dados. Crie hipóteses sobre como esses conjuntos de dados podem informar o que você está medindo e quem precisa dessas informações.

Preste atenção especial à oportunidade de conectar os pontos aos silos de dados existentes, nos quais a tecnologia pode ajudar a criar histórias nos dados para facilitar o entendimento. Quais são as principais entidades que você poderia usar para unir esses dados? Por exemplo, cliente, mercado, geografia ou produto.

Pense em personas e visualizações. Como isso seria diferente para a gerência, departamentos específicos, seus funcionários, seus clientes e fornecedores. Você precisa de uma nova ferramenta ou pode considerar a disseminação posterior de insights sobre os sistemas existentes para ajudar a colocar as informações no contexto dos fluxos de trabalho existentes?

O auxílio visual é essencial na tomada de decisões eficaz. Como um exemplo atual, a frase “achatar a curva” tem dominado os noticiários durante a pandemia —  este é a meta visual que tem sido usada para impulsionar a tomada de decisões governamentais e a ajuda pública no combate ao Covid-19.

Como a tecnologia moderna pode ajudar?

Hoje, as plataformas de dados baseadas em nuvem e as tecnologias nativas são um recurso incrível que oferece toda a escala, funcionalidade e agilidade necessárias para suprir qualquer uma das suas necessidades de tomada de decisão no momento.

Algumas ferramentas que você pode considerar incluem:

  • Plataformas de dados em nuvem, altamente escalonáveis ​​e econômicas projetadas para dados estruturados que são fáceis de configurar e gerenciar e não exigem um administrador de banco de dados, como o Power BI da Mirosoft;
  • O uso das APIs de inteligência artificial de documentos e processamento de linguagem natural para extrair rapidamente valor de fontes de dados não estruturadas e também as entidades de que você pode precisar para conectar dados;
  • O uso de gráficos de conhecimento automatizados para fazer conexões entre fontes de dados díspares. Ao coletar todos os seus dados não estruturados em um único local, é possível automatizar o processo e também fornecer visualizações imediatas que podem identificar as conexões mais relevantes nessas fontes de dados. Esses dados podem ser usados ​​para direcionar outros aplicativos;
  • O uso do aprendizado de máquina automatizado para identificar anomalias ou padrões antecipatórios em dados de séries temporais, como os encontrados no módulo SQL Server a Microsoft ou no SDK do Azure Machine Learning;
  • Ferramentas de painel rápido para criar recursos visuais para a tomada de decisões que se assentam nessas plataformas de dados.

Conclusão

A implementação da metodologia de ciência de dados em toda a sua empresa pode agregar valor de várias maneiras, seja na tomada de decisões, recrutamento, treinamento, marketing e muito mais.

A análise de dados pode levar à tomada de decisões bem informadas que permitem à sua empresa crescer de maneiras estratégicas e inteligentes, além de superar momentos de crise. Reservar um tempo para usar a ciência de dados e descobrir as evidências por trás do seu desempenho é uma ferramenta que toda empresa deve achar valiosa.

Ficou interessado na aplicação do data science na sua empresa? Entre em contato conosco e veja como a BHS pode te ajudar!