A Data Science, ou Ciência de dados, é o campo da aplicação de técnicas avançadas de análise e princípios científicos para extrair informações valiosas na tomada de decisões de negócios, planejamento estratégico e outros usos.
Levar a inteligência para os negócios é essencial quando pensamos na otimização de processos e escalabilidade. Em linhas gerais, a Data Science pode ser definida como um campo multidisciplinar que proporciona a transformação de dados brutos em insights valiosos para o negócio.
Neste artigo, abordaremos o conceito de Data Science, sua correlação com Big Data e Data Analytics, e como pode gerar valor para negócios. Você também encontrará uma visão geral das ferramentas e técnicas de Data Science, além de sua aplicação prática na logística e no atendimento ao cliente.
A Data Science envolve quais disciplinas?
A Data Science é um campo que combina as disciplinas de estudo científico, ciência da computação, matemática, estatística para transformar dados brutos em informações que tornam a tomada de decisão mais assertiva.
De forma simplificada, vamos entender como é o ciclo de vida de um projeto de Ciência de Dados: começamos com a definição de um problema de negócio. Essa é a etapa mais importante do processo, sempre realizada a quatro mãos com quem domina os aspectos do negócio, diretamente ligados aos desafios.
Na sequência, os dados são coletados e analisados. Nessa etapa ocorrem as transformações, enriquecimento e estudos estatísticos que proporcionarão a escolha da melhor abordagem para o desafio.
O próximo passo é a de extração das características que serão usadas na etapa de construção de modelos aprendizagem de máquina (Machine Learning) ou aprendizado profundo (Deep Learning).
Estes modelos são treinados e testados até chegarem no melhor resultado para uma etapa de validação do modelo. A última etapa, é a apresentação dos resultados e validação da solução.
Quais as diferenças com Data Analytics e Big Data?
Big Data, Data Analytics e Data Science ajudam indivíduos e organizações a lidarem com enormes conjuntos de dados e a extraírem informações valiosas.
No atual cenário tecnológico, conforme a importância dos dados cresce exponencialmente, trabalhar com esses recursos é essencial. No entanto, existem diferenças que explicaremos a seguir:
1 — Data Science vs. Big Data
Em Data Science, quanto mais dados disponíveis melhor, portanto, a empresa pode se beneficiar, e muito, com Big Data.
Algumas abordagens mais complexas em Inteligência Artificial, por exemplo, são praticamente impossíveis de serem construídas sem um volume expressivo de dados.
Big Data tem um papel fundamental como combustível dessas abordagens.
2 — Data Science vs. Data Analytics
A Data Science é uma prática multifacetada que se baseia em vários conceitos para extrair insights acionáveis de grandes volumes de dados não estruturados.
Dessa forma, é tanto sobre compreender algumas situações e resolver problemas a partir de grandes conjuntos de dados quanto sobre encontrar formas mais eficientes e produtivas de modelar e analisar dados.
Já a Data Analytics é um componente-chave do processo de Data Science, mas seu escopo é mais estreito em termos de objetivos e resultados esperados. A abordagem está mais focada em encontrar respostas para perguntas que tenham relevância atual e em fornecer intuições que permitam resultados imediatos.
Embora possa parecer que essas duas práticas operam em duas extremidades do espectro, elas ainda são funções complementares no esforço mais amplo para converter dados em valor de negócio.
Quais as abordagens mais usadas?
Saber as abordagens da Ciência de Dados ajuda a transformar os processos da empresa e alavancar os negócios. Vamos citar as principais a seguir:
1 — Aprendizado de Máquina (Machine Learning)
Visa treinar máquinas em dados históricos para poderem processar novas entradas com base em padrões aprendidos sem programação explícita, ou seja, sem instruções escritas manualmente para que um sistema execute uma ação.
2 — BI
O Business Intelligence (BI) é um meio de realizar análises descritivas e diagnósticas de dados usando históricos.
A análise descritiva, como o próprio nome diz, descreve o evento que ocorreu por meio da visualização de dados. Já a análise diagnóstica explica o motivo do evento.
Em Ciência de Dados, além destas duas abordagens, podemos observar as análises preditivas e prescritivas. Na análise preditiva, é possível realizar previsões de acontecimentos. E na análise prescritiva, podemos recomendar ações para atingir ou evitar determinadas situações.
3 — Big Data
Para resumir, Big Data é um conceito relacionado a um grande volume e variedade de dados, gerados em grande velocidade.
Nessa linha, consideramos que os dados de uma empresa não são apenas aqueles que estão em seus sistemas, mas sim os posts em mídias sociais, imagens de câmeras CFTV, logs de servidores e sistemas e outros.
4 — Inteligência Artificial (IA)
A Inteligência Artificial (IA) é um tópico complexo e muito discutido. Para simplificar, é possível dizer que ela tenta reproduzir o comportamento cognitivo humano em tarefas relacionadas a voz, texto, vídeo e imagens.
5 — Estatística e Matemática
Estas duas áreas representam a essência da ciência de dados e inteligência artificial.
É por meio dela que podemos modelar abordagens para resolução de problemas complexos.
6 — Deep Learning
O Deep Learning (Aprendizagem Profunda) é um sub-campo da inteligência artificial que utiliza algoritmos de redes neurais profundas, inspirados na maneira como o cérebro humano funciona.
Os modelos podem extrair resultados precisos de grandes volumes de dados sem receberem informações sobre quais características de dados examinar.
Como a Data Science pode gerar valor para o negócio?
Muitos empreendedores já ouviram falar de como a Data Science está melhorando muitas empresas, mas a maioria ainda desconhece seu valor real em uma organização. Confira algumas melhorias iniciais que você pode obter com esta tecnologia:
1 — Automatizar tarefas
A automatização de processos através de abordagens de inteligência artificial auxilia as empresas em diversas atividades de negócio, desde tarefas simples até as mais complexas. O principal ponto é entender o desafio e como é possível facilitá-lo. Para isso, a Data Science proporciona várias abordagens pensando nos objetivos do negócio.
2 — Extração de insights detalhados
Embora as organizações gerem e capturem uma grande quantidade de dados, elas ainda enfrentam para conseguir aproveitar efetivamente todo o potencial. Extrair insights de padrão de consumo, baseados em dados de negócios, por exemplo, tornou-se importante para organizações em todo o mundo. Para isso, é preciso utilizar ferramentas que facilitem todo o processo.
3 — Maior assertividade na tomada de decisão
Com o crescimento maciço do volume de dados, as empresas precisam de consultorias especializadas para realizar análises significativas. Dessa forma, as empresas poderão processar informações em larga escala e obter melhores estratégias de tomada de decisão.
4 — Otimização de processos
Por último, é interessante destacar que a Data Science também oferece a possibilidade de aumentar a produtividade. Pois, permite identificar os riscos do negócio, as tendências de mercado, além de visualizar novas oportunidades dentro e fora da empresa.
A otimização de processos é resultado da Data Science, que torna possível desenvolver estratégias mais eficientes, reduzir processos que não tragam resultados e adotar políticas mais inteligentes para o dia a dia da organização.
5 — Aumento do ROI
A Data Science aumenta o ROI (“Return on Investiment” — Retorno sobre o Investimento) com o desenvolvimento de novos modelos de negócios, pois uma estratégia de dados moderna identifica os projetos ideais e a ordem de implementação correspondente para a empresa obter resultados positivos mais rápido.
6 — Gestão mais eficiente com redução de custos
Muitos gestores não perceberam como o uso de Data Analytics e Data Science podem diminuir custos. Em todas as etapas, existe a redução de custos, além do ganho de tempo para a execução de determinado processo ou produto. O mais importante é interpretar corretamente os dados para tomar as ações necessárias.
Aplicações práticas na Logística e no Atendimento ao cliente
A Data Science emerge como a chave para desbloquear o potencial nas áreas de logística visando globalizar as operações.
1 — Data Science melhora as operações logísticas e a experiência do cliente
As abordagens de Data Science e Data Analytics apresentam oportunidades de otimizar o desempenho em toda a experiência de consumo. As empresas de logística são frequentemente desafiadas a automatizar e otimizar seus serviços para entregar com maior agilidade e eficiência.
A Amazon, por exemplo, credita a expansão de seus negócios ao investimento em Dados e Analytics — que a ajudou a entender melhor suas operações e sua base de clientes.
A otimização de rotas auxilia as empresas de logística a planejar estratégias econômicas para melhorar as operações e as redes de transporte. Também ajuda a enfrentar condições desfavoráveis, como altos custos de combustível, mau tempo e escassez de pessoal.
As empresas de logística usam Data Analytics e Data Science para analisar a inteligência de mercado e entender melhor seus clientes, adaptar seus serviços para superar as expectativas e proporcionar o melhor atendimento.
2 — Três exemplos de como a Data Science proporciona uma vantagem competitiva
A Data Science é um campo emergente e as grandes empresas de logística começam a reconhecer o potencial que têm para transformar redes de transporte globais.
Além da otimização de rotas, oferece uma vantagem competitiva para outras áreas, incluindo:
Transporte aprimorado de mercadorias
É um grande desafio para as empresas de logística estabelecerem uma rede de transporte eficiente, capaz de movimentar bens sensíveis — como cosméticos e perecíveis.
Mas um sensor de temperatura combinado com Inteligência Artificial pode determinar as melhores condições para estes bens e adaptar o ambiente de modo a garantir que as mercadorias permaneçam frescas.
Uma rede interconectada de dados
A logística deixa um rastro de inteligência de mercado e dentro dela estão as oportunidades ocultas de melhorias. A Data Science permite que insights acionáveis sejam extraídos para uma vantagem competitiva.
Atualizando a gestão do armazém
A Data Science fornece métodos inovadores de gestão de armazéns — para procedimentos de carga, transporte e entrega — permitindo que as empresas de logística cortem custos e adquiram métodos mais eficazes.
3 — Data Science reduz custos e ajuda a implementar um melhor planejamento
A Data Science pode agregar valor a qualquer empresa que possa usar bem seus dados. Desde estatísticas e insights nos fluxos de trabalho até ajudar os gestores a tomarem decisões bem embasadas. A ciência de dados é valiosa para qualquer empresa, principalmente quando atuam no setor logístico e no atendimento ao cliente.
O que você achou deste artigo? Assine a nossa newsletter e receba mais conteúdos como esse!
