Data Science: o que é e como aplicar no negócio?

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Com tanta competitividade no mercado, é inevitável que a sua empresa perca espaço se não utilizar todos os recursos disponíveis, não é mesmo? E esse trabalho precisa começar com o gerenciamento e anpalise de dados. O que acha, então, de entender o que é o conceito de Data Science?

Afinal, essa não é uma realidade tão distante da sua companhia. E mais importante: são muitos os benefícios de investir nas melhores práticas desse conceito. Seja com um melhor direcionamento para as suas tomadas de decisões, seja para criar estratégias mais eficientes, o Data Science é essencial para qualquer empresa.

Mas, como esse conceito pode ser aplicado? E como isso vai modificar a realidade do seu negócio na prática? Para ajudar a tirar todas as suas dúvidas sobre o assunto, preparamos um conteúdo completo com todas as informações que você precisa saber sobre Data Science e as mudanças necessárias para a sua empresa. Confira!

O que é Data Science?

Nada mais é do que o conceito que busca transformar uma enorme base de dados complexos em informações valiosas para um negócio. Isso é uma vantagem para qualquer empresa que deseje se diferenciar na era da Transformação Digital.

As informações estão disponíveis para as empresas em quantidades cada vez maiores. Mas, se essa infinidade de dados não for aproveitada do jeito adequado, qual é a sua real utilidade? O conceito busca, portanto, utilizar tecnologias que transformem dados brutos se tornem insights relevantes para, por exemplo, embasar a tomada de decisões.

Mas se engana quem pensa que o Data Science beneficia apenas os setores de tecnologia das empresas. Na realidade, ele impacta toda a organização, beneficiando diretamente os profissionais das mais diferentes áreas. Afinal, por que não utilizar dados valiosos sobre seu público-alvo para realizar campanhas de marketing mais assertivas e eficientes?

As equipes de vendas também podem aproveitar essas informações para entender como abordar melhor cada cliente. Já o time responsável pela criação de produtos pode analisar dados sobre os concorrentes com mais facilidade, ou até mesmo identificar quais são os pontos de melhoria para criar serviços e soluções ainda mais eficientes e completos.

Em resumo, o Data Science é um conceito multidisciplinar que tem como proposta principal a criação de insights relevantes a partir da extração de dados brutos de uma base interna. Automatizando esse processo, toda a companhia acessa informações mais precisas sobre o que deve ser feito e o caminho mais adequado para alcançar melhores resultados.

Como funciona?

Existem diferentes metodologias que podem ser aplicadas. Entenda um pouco mais sobre cada uma delas e como impactam o dia a dia da sua companhia!

Análise descritiva

A metodologia mais conhecida do Data Science está na análise descritiva, em que o principal objetivo é identificar comportamentos regulares dentro de uma organização. Ou seja, a ideia é encontrar padrões, classificá-los em diferentes categorias, analisá-los e, ao final desse processo, definir como tornar um determinado fluxo de trabalho ainda mais eficiente.

Análise diagnóstica

Tem uma perspectiva diferente, identificando e avaliando os resultados de uma determinada ação. Em resumo, seu objetivo é analisar padrões anteriores e, a partir disso, construir soluções para um determinado problema ou melhoria de um processo. A intenção principal é observar possíveis melhorias dentro de um fluxo específico.

Análise preditiva

Uma das metodologias mais inovadoras dentro do Data Science, a intenção é prever o que pode acontecer dentro de uma empresa, um setor, um segmento ou até mesmo no mercado como um todo. Mas, não se trata de um processo de adivinhação: é um trabalho de análise de dados a fim de encontrar tendências e mudanças de comportamento dentro de um cenário específico.

Análise prescritiva

Metodologia complementar à anterior, aqui a ideia principal é começar a avaliação do que foi coletado para, depois, definir quais são as melhores ações e estratégias para solucionar os problemas identificados. O objetivo é que esse trabalho resulte em informações ainda mais precisas para ajudar na tomada de decisão.

Quais são as vantagens do Data Science?

Ao contar com informações relevantes para tomar decisões na sua empresa, você aproveitará alguns benefícios. Confira quais são na sequência!

Melhoria da tomada de decisão

O primeiro ganho é muito claro: melhoria da tomada de decisão estratégica. Todo o processo se torna mais eficiente, já que são mais dados disponíveis para que a sua equipe escolha sempre os melhores caminhos. Esqueça os achismos e as suposições. Tudo deve ser feito de acordo com o que os dados mostram, aumentando a eficácia de cada uma das ações.

Fidelização de clientes

Outro aspecto importante que o Data Science proporciona é a possibilidade de monetizar dados a partir da fidelização de clientes. Isso significa que as chances de atrair e encantar os consumidores é muito maior. Afinal, você passa a conhecer mais sobre quem está do outro lado, não é mesmo? E isso vai aumentar as probabilidades de impactar o seu público-alvo.

Aumento da segurança de dados

A partir do momento em que a sua empresa adota o conceito de Data Science, a tendência é que a infraestrutura seja reforçada para atender a todas as demandas e garantir maior segurança de dados. Em um período em que a adequação à Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) é fundamental, trata-se de uma vantagem que contribui para o sucesso a longo prazo da sua companhia.

Garantia de mais previsibilidade

Com tecnologias de gerenciamento de dados, a sua empresa também ganha em previsibilidade. Você se lembra de que mais acima falamos sobre as várias metodologias que podem ser aplicadas dentro do conceito de Data Science? Uma delas é a preditiva, em que é possível identificar padrões e encontrar as melhores ações e estratégias para utilizar os dados de forma eficiente para a empresa.

Qual é o cenário para os profissionais de Data Science?

Muito se pergunta, então, sobre o real impacto do Data Science no mercado. Como mostramos neste artigo, a sua importância é cada vez maior e, dentro de um cenário de aceleração da Transformação Digital, vai ganhar ainda mais relevância. Afinal, as empresas já enxergam o impacto do uso de dados em suas operações e processos.

O mais importante: não existe restrição ao seu uso. Uma fábrica que decida abraçar o conceito de Indústria 4.0, por exemplo, vai precisar contar com, no mínimo, uma consultoria de cientistas de dados, profissionais capacitados em analisar e transformar as informações em mais eficiência no processo produtivo.

As organizações que se recusarem a abraçar o digital e o impacto dos dados em suas decisões nos mais variados campos tendem a perder espaço no mercado. Como consequência disso, mais oportunidades devem aparecer para quem trabalha com Data Science — do uso no Marketing Digital até a redução de desperdícios dentro da indústria.

Além disso, a demanda por esses profissionais cresce cada vez mais. De acordo com um estudo da Brasscom, esse mercado pode registrar um déficit de quase 300 mil profissionais nos próximos anos. Portanto, quem tem conhecimentos sobre Big Data, Business Analytics e outras competências da área tende a se destacar.

Esse cenário, porém, não é restrito ao Brasil. Segundo o relatório Emerging Jobs 2020, produzido pelo LinkedIn, os cientistas de dados estão entre os profissionais mais procurados no mercado. O estudo reforça a tendência de crescimento e destaca as skills que podem ser relevantes, como em Machine Learning ou em áreas de Educação e mercado financeiro.

O mais importante é compreender que o cientista de dados pode atuar em diferentes frentes e funções, o que amplia a sua importância. Pode ser programando um software que seja capaz de interpretar informações relevantes e transformá-las em análises detalhadas ou mesmo sendo o responsável por fazer as análises e tomar decisões.

A variedade de funções que podem ser desempenhadas a partir do conceito macro de Data Science e a tendência de digitalização dentro da nossa sociedade, portanto, transformam o cientista de dados em uma das profissões do futuro. Aqueles que souberem aproveitar o momento e começarem a se especializar aproveitarão as oportunidades.

Como atua um cientista de dados?

Tamanha relevância e impacto em um negócio aumentam a responsabilidade de quem decide trabalhar na área, certo? Com Data Science não é diferente, e algumas competências são necessárias para ter sucesso no ramo. Confira!

Poder de análise

Quando falamos em dados e informações, o poder de análise se torna uma peça fundamental, já que as métricas por si só não representam muita coisa. É necessário interpretar o que foi coletado e entender como aqueles números ou informações impactam, por exemplo, um processo ou mesmo o comportamento do consumidor.

Atualização e inovação

Quem se acomoda não vai ter sucesso na área. Afinal, o Data Science preza pelo aprendizado constante e, consequentemente, pela aplicação de melhorias. O profissional, portanto, deve prezar pela busca de atualização e inovação em resultados e processos para se destacar no mercado.

Domínio de ferramentas analíticas

Conhecer e dominar as ferramentas analíticas também é importante, já que o trabalho não deve ser realizado de forma manual. É preciso, por exemplo, automatizar os processos para facilitar ainda mais o seu trabalho. Mais do que isso, é necessário fazer com que as ferramentas e as soluções trabalhem para você de forma eficiente, pois, caso contrário, toda a eficiência é desperdiçada.

Boa comunicação

A comunicação também é fundamental para se destacar no mercado, já que, mais do que fazer análise e interpretação dos dados, é preciso transmiti-los para outros profissionais, áreas ou empresas. Ou seja, é preciso se comunicar com outros interessados naquelas informações e apresentar de forma prática como os insights podem ser aplicados para que os resultados realmente apareçam.

Qual é a diferença entre Data Science, Data Analytics e Big Data?

Os novos termos e conceitos que surgem a cada dia podem gerar muitas dúvidas sobre o que realmente significa cada um e a diferença entre eles. Quando falamos em Data Science, o seu significado é muitas vezes confundido com Data Analytics ou até mesmo Big Data, não é mesmo? Mas, na prática, existe alguma diferença real entre esses termos tão populares?

Apesar de eventualmente serem utilizados como sinônimos eles são diferentes, e a maior distinção está no foco de cada um. O pilar é o Data Science, um conceito mais abrangente e, como mostramos, multidisciplinar. Abaixo dele, existem diferentes campos, e alguns deles são Data Analytics e Big Data, que são as etapas da inovação.

Outra diferença significativa entre os conceitos é a sua aplicação, já que o Data Science tem foco em realizar análises mais amplas. Enquanto isso, o Data Analytics e o Big Data se tornam muito mais eficientes quando feitos de maneira específica. Afinal, são complementos de uma ideia global, que é a ciência de dados, aplicada no dia a dia de uma companhia.

Para não restar dúvidas: o Data Science é responsável por gerar insights mais abrangentes que resultem em questionamentos a serem respondidos. Enquanto isso, o Data Analytics entra como complemento para analisar os dados e, finalmente, oferecer as respostas para as questões levantadas. O objetivo final é o mesmo: transformar dados em soluções.

Já com a implementação do Big Data na sua organização, ela se torna mais eficiente, desde a melhor tomada de decisão até os aprimoramentos necessárias para tornar os seus produtos e/ou serviços mais atrativos para os seus clientes. Para se ter uma ideia, a Netflix economizou 1 bilhão de dólares com a utilização de Big Data para a retenção de clientes.

O problema é que muitas empresas não têm a estrutura necessária para lidar com os obstáculos que surgem ao longo do caminho. Dessa forma, a quantidade imensa de dados gerados se torna uma dor de cabeça. Mas, assim como o Data Analytics, o Big Data também funciona como um complemento de todo o conceito de Data Science.

Como implementar o Data Science?

O primeiro passo é muito simples: entender qual é a capacidade de geração da empresa, ou seja, a estrutura disponível em seu banco de dados para captar, gerenciar e armazenar informações. Em seguida, é preciso contar com uma equipe especializada para comandar o setor, com cientistas de dados responsáveis pela gestão da área. Outro ponto muito importante é o investimento na infraestrutura para se tornar, de fato, uma empresa analítica.

Além disso, a sua companhia deve estabelecer métricas para a área. Ou seja, indicadores que sirvam como referência para entender se os resultados estão aparecendo ou não. A integração entre os diferentes setores também é muito importante, garantindo que a visualização das informações seja prática e eficiente para todos. Por fim, se trata de uma cultura que precisa ser implementada a partir dos líderes e gestores.

Quais são os motivos para investir?

Ainda não se convenceu de que Data Science é fundamental para o sucesso da sua empresa, especialmente a longo prazo? Sem problemas, listamos os principais motivos para você começar a avaliar a aplicação dessa metodologia na sua organização. Confira!

Maturidade de dados

Com o avanço da Transformação Digital, ter acesso aos dados, por exemplo, já não é mais o suficiente. Afinal, eles estão disponíveis para a maior parte dos seus concorrentes também. Além disso, é preciso entender quais são as informações relevantes e aquelas que não são úteis. Toda essa expertise vem com a maturidade de dados.

Quanto mais madura for uma organização, mais eficiente vai ser o processo de utilização dos insights gerados pelos dados, o que dá mais resultados. Assim, ela passa a ser, na prática, Data-Driven.

Novas oportunidades

Esse nível de maturidade se traduz em novas oportunidades de negócio. Ao analisar dados sobre o comportamento dos clientes, por exemplo, os gestores podem enxergar uma necessidade que não está sendo atendida pelo mercado. A partir dessa observação, um novo produto ou serviço pode se tornar viável para a realidade da sua empresa.

Ao mesmo tempo, a utilização adequada dos dados ainda fornece insights valiosos que podem ser transformados em um novo braço de negócios da sua empresa. Dentro de um mercado tão competitivo, identificar uma falha na oferta de players de um determinado segmento já é o suficiente para entrar com relevância nesse segmento e aumentar a probabilidade de ter um retorno satisfatório.

Os dados também podem servir para indicar um melhor momento para fazer um investimento e ampliar o seu negócio. Ou seja, de forma mais ampla ou micro, os dados são úteis para direcionar os seus próximos investimentos em estratégias e oportunidades que de fato gerem resultados positivos. Isso aumenta as chances de um novo investimento gerar o resultado positivo que era esperado.

Estratégias bem estabelecidas

Um dos motivos mais relevantes para investir em Data Science é a definição de estratégias bem estabelecidas. Por mais que o empírico tenha um papel importante na construção de qualquer negócio de sucesso, ele não pode ser a única — ou principal — fonte de informação para o processo de tomada de decisão na companhia. Os dados ajudam a corroborar ideias e teorias.

Os dados vão fornecer a orientação necessária para a adoção de estratégias mais eficientes que realmente gerem resultados para a organização. Nenhum investimento vai ser feito apenas para seguir uma tendência — tudo vai ter um motivo e uma expectativa antes de ser executado, o que contribui para posicionar a sua empresa como referência.

Produtividade da equipe

Por fim, a produtividade de toda a sua equipe tende a crescer exponencialmente, já que todos os esforços vão ser direcionados para o que realmente dá frutos. Em vez de manter uma equipe trabalhando em um projeto de marketing de que não tem retornos claros, os gestores vão saber exatamente o que esperar daquela ação e, caso não dê certo, as melhorias que precisam ser feitas.

Os projetos e os processos da sua companhia se tornam mais precisos como um todo, o que se reflete na otimização da produtividade de todos os profissionais. Para os gestores, por exemplo, o trabalho se torna muito mais de orientação do que de correção, o que também reflete em ganhos de produtividade, além do aumento considerável da precisão dos resultados alcançados.

Como mostramos ao longo deste artigo, o conceito de Data Science ganha cada vez mais espaço entre as empresas de diferentes setores e localidades.

A dinâmica do mercado é cada vez mais intensa e, por isso, é necessário se atualizar com certa frequência. Caso contrário, é pouco provável que a sua empresa siga competitiva e tenha estrutura suficiente para superar os seus principais concorrentes. O Data Science é um primeiro passo para transformar a realidade e posicionar a sua empresa como uma referência dentro do segmento.

Para continuar por dentro do Data Science e da sua importância, temos outro conteúdo que será muito útil para ampliar seus conhecimentos. Continue em nosso blog e descubra por que vale a pena ser uma empresa analítica!

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