Afinal, o que é data science? Descubra aqui!

Que o mercado está cada vez mais desafiador e exigindo decisões baseadas em exatidão dos gestores, não é uma novidade para ninguém. Diante disso, para quem se preocupa com as tomadas estratégicas, é fundamental ter conhecimento sobre o que é data science e qual seu impacto nas organizações.

Basicamente, é a utilização da infinitude de informações em nossas mãos da melhor maneira possível. Tais dados são obtidos a partir das diversas fontes que as empresas conseguem levantar com seus consumidores e mercado, como Big Data, LGPD e Business Intelligence.

A ciência dos dados é gerida por pessoas responsáveis por não só pela extração e a leitura, mas também, pelo tratamento e o fornecimento preciso do data science para gestores e líderes realizarem o que for necessário para o negócio.

Mas afinal, como aproveitar ao máximo os recursos que essa tecnologia tem a oferecer? Quais são as melhores estratégias a serem seguidas? Se essas dúvidas também são suas, aproveite a leitura deste artigo — nele, vou explicar os principais pontos sobre o tema!

Afinal, o que é data science?

Diversos nomes e conceitos surgiram para definir tecnologias e ferramentas que fazem a diferença na estratégia das empresas, principalmente com o assunto da transformação digital, que é tão comentado. Entre elas, está o data science, que é nada mais, nada menos que a ciência de dados.

Esse tema, apesar de ser relativamente novo, já está presente em diferentes organizações. Ele é extremamente importante na era da informação e de ações que superem as movimentações do mercado.

Com a grande produção de dados, seja de consumidores, seja de potenciais clientes e da concorrência, é possível utilizá-los a nosso favor, definindo os próximos passos a serem tomados. E é exatamente esse o papel do data science.

Como ela atua?

Essa área trabalha com a captação dos dados, faz a leitura, a interpretação, e fornece aos líderes as melhores tomadas de decisão. E vai muito além, como a identificação de possíveis problemas sistêmicos e de atendimento, proporcionando as melhores soluções para o negócio.

Além disso, vale destacar que o data science trabalha com diferentes áreas técnicas, que vão desde tecnologia da informação, manipulação de ferramentas — como BI, data-driven companies e Big Data, estatísticas, engenharia, entre outras —, tudo em prol da estratégica do negócio.

É importante fundamentar que o trabalho do data science envolve diferentes análises, como:

• análise causativa preditiva: que prevê possíveis problemas futuros, a partir da leitura do mercado, e já desenvolve as soluções para esses cenários;
• análise prescritiva: a melhor solução a partir das observações levantadas, com base nos dados coletados.

Quais empresas necessitam ter o data science?

A demanda do data science é de escala global, ou seja, vale para todas aquelas que necessitam de inteligência competitiva para potencializar os resultados da companhia. Todavia, não apenas ter essas informações em mãos garante que as melhores decisões sejam tomadas.

Isso acontece porque a gama de dados gerados por dia é enorme. Segundo uma pesquisa, divulgada em 2019 pela Forbes, para 2020, estima-se que sejam gerados cerca de 1,7 megabytes por segundo. Esse número, transformado em um dia, chega a cerca de 147 gigabytes — em um ano, 53.611,2 gigabytes de dados.

Sendo assim, é fundamental ter uma ciência que possibilite fazer a leitura mais aprofundada desse ecossistema digital, filtrando aquilo que é realmente inerente ao negócio e proporcionando que gestores utilizem da maneira mais apropriada possível.

Dessa forma, o data science é uma estratégia que todas empresas precisam ter para garantir que os insights sobre o mercado sejam realizados. Com a melhor exatidão das informações, é possível garantir que sejam aplicadas ações eficientes e que não gerem impacto negativo ao planejamento esperado.

Quais são os principais benefícios?

O data science não é a principal garantia para que a empresa conquiste os melhores resultados em uma companhia. Todavia, o propósito dele é fornecer os insights corretos de mercado para a tomada de decisão da liderança. Em tempos de grandes desafios, é fundamental que as ações sejam decisivas e importantes para melhores ações.

Entretanto, esse conceito tecnológico proporciona alguns resultados específicos para empresa. Confira quais são alguns deles!

Suporte a diversas áreas da empresa

O data science pode ser utilizado em diferentes áreas de uma companhia. Financeiro, tecnologia da informação, marketing, contabilidade e, até mesmo, o jurídico, podem ser munidos de dados e utilizá-los para ações convertidas e que sejam eficientes para cada departamento e, consecutivamente, para toda organização.

Desenvolvimento de estratégias mais certeiras

É fundamental que todos os passos de uma empresa sejam realizados de maneira exata. Para isso, é preciso que eles sejam realizados a partir de uma base mais concreta, e isso pode ser feito com informações e dados mais precisos. Do contrário, tempo e investimento financeiro podem ser perdidos.

Previsão de possíveis movimentos do mercado

O mercado pode ser extremamente desafiador, principalmente pelos ambientes externos, que não estejam em nossas mãos. Todavia, com conhecimento prévio, é possível prever quais são os próximos passos e, de antemão, agir com mais confiança e certeza.

Qual o papel do cientista de dados para o sucesso desse conceito?

O cientista que trabalha diretamente com o data science é, sem sombra de dúvidas, o personagem mais importante para garantir que essa cultura seja implantada e executada da melhor maneira possível. Do contrário, todo trabalho com os dados pode ser perdido.

Esse profissional deve ter algumas habilidades técnicas, que vão desde o conhecimento lógico e matemático, até noções de programação, conhecimento hábil na interpretação de dados e entendimento pleno de todas as áreas da empresa.

Dessa forma, com tais insights de trabalho, essa pessoa fará a integração entre as informações obtidas e gerar os principais pontos para tomada de decisão. A aptidão da importância sobre as ferramentas como Business Intelligence e Big Data precisa estar afiada nas atividades desse profissional.

Hoje, o data science e o cientista de dados são considerados muito além da estratégica mercadológica, mas algo como fundamental para que a empresa identifique as melhores resoluções. Em tempos de alta competitividade, é preciso ter exatidão nas decisões e encontrar aquilo que leve a organização à eficiência.

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