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Data Science: o conhecimento que a sua empresa precisa

Está cada vez mais difícil sobreviver sem informação. A era dos dados está aqui para ficar e vem abrir novas possibilidades de olhar um negócio e como ele se porta.

Hoje, todas as ações que realizamos on-line, desde aplicativos às redes sociais, geram dados de qualidade que podem se transformar em conhecimento, esse essencial para identificar cenários e para nortear as ações estratégicas de um empreendimento. Tudo isso é possível com base na análise e no cruzamentos de dados, ação designada como Data Science (Ciência de Dados) e realizada pelos cientistas de dados.

Por que os dados são importantes para sua marca?

Venha descobrir mais em nosso texto "Seja parte da Transformação Digital"

O que é Data Science?  

Como parte dos novos conhecimentos desenvolvidos em virtude da era dos dados, o Data Science é o estudo que visa transformar conjuntos de dados brutos em informação, permeando sua captura, processamento, geração e análise, em busca de compreender as circunstâncias do mercado e do negócio, para a partir disso extrair informações relevantes à empresa e destacar oportunidades e riscos de atuação da marca.

O profissional responsável por realizar este estudo é conhecido como cientista de dados e trabalha diretamente com indicações aos gestores. Suas habilidades devem ser transdisciplinares e permear conhecimentos de computação, estatística, matemática, mercado e gestão de negócios.

Quer saber mais sobre o trabalho do Cientista de Dados?

Descubra no texto "Novas carreiras: o que faz um Cientista de Dados?", do portal Transformação Digital.

Qual o processo utilizado?  

Primeiramente, é necessário entender que o Data Science não se prende somente a quantidades massivas de dados, ou seja, Big Data. Esse estudo pode analisar também pequenos conjuntos de dados, tudo parte da necessidade e dos questionamentos que o negócio possui, pois esses serão os guias do processo. 

Basicamente, é necessário que o cientista de dados localize por meio da análise as repostas para as perguntas estipuladas pelos gestores. Dessa forma, ao longo do processo, três fatores são fundamentais:

  • Ter noção de quando é necessário levantar novos dados para complementar a analise;
  • Questionar e problematizar de forma inteligente o que os dados lhe apresentam;
  • Garantir a qualidade dos dados analisados, buscando estatísticas fidedignas e descartando aqueles que estão corrompidos, duplicados, inexatos ou afetados de outras formas.

Uma das ferramentas utilizadas para isso é o machine learning, um software dentro do nicho da inteligência artificial, cuja habilidade é identificar padrões dentro dos dados por meio de algoritmos. Todo conhecimento por ele identificado é absorvido e ajudá-o a aprimorar seu próprio funcionamento, para que seja cada vez mais preciso. Um exemplo disso são as caixas de spam, que por meio dos dados adquiridos interpretam os e-mails que podem ser considerados spam ou não, seu conhecimento é ampliado a cada e-mail recebido e a cada ação que alguém executa na plataforma.  

Mas, não confunda com ...  

Business Analyst

não é a mesma coisa que Data Science

Este profissional é responsável por informações específicas sobre o negócio. portanto, ele pode auxiliar o cientista de dados ao longo do processo, porém, ambos não desenvolvem o mesmo trabalho.

Data Analytics

também não é a mesma coisa que Data Science

Mesmo ambos sendo semelhantes, o Data Analyst realiza a análise com base em questionamentos já estipulados e com dados já selecionados e direcionados a responder as questões, enquanto no Data Science existe todo um processo até a análise.

Quais são os benefícios para sua empresa? 

Pronto para começar a investir em dados para alavancar as estratégias da sua marca? Seja bem-vindo a era dos dados, é hora de mergulhar no Big Data.

Big Data: a revolução dos dados

Venha descobrir mais sobre esse mundo em nossa série especial de textos.

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