Um dos ramos mais importantes da ciência da computação, certamente, é a Data Science, o qual ajuda diversas empresas diariamente a traçarem estratégias direcionadas para o seu desenvolvimento de forma assertiva. Em suma, essa prática é extremamente importante para as empresas que querem se destacar no mercado e aprimorar a entrega dos seus produtos e serviços.

Dessa forma, nesse texto não apenas explicaremos o que é Data Science, mas também, como é o seu funcionamento, no que diverge de aplicações como Big Data, suas vantagens e porque você precisa investir nessa prática. Confira!

O que é Data Science?

Data Science, é necessário frisar, ainda é um termo relativamente novo, o que leva muitas pessoas a acharem que se trata de um software ou de uma plataforma específica capaz de analisar enormes quantidades de dados.

Na verdade, a Data Science é um conjunto de métodos e práticas que visa coletar e estudar todos os dados relacionados a uma determinada empresa, gerando insights e esclarecimentos acerca de possíveis problemas.

Qual a relação entre Data Science e Big Data?

Basicamente, o Big Data fica encarregado de processar um gigantesco volume de dados que são gerados em alta velocidade. Nesse sentido, o grande desafio fica por conta de coletar, tratar, analisar e armazenar tudo isso de forma eficaz e bastante organizada.

Já com relação à ciência dos dados, o processo é bastante parecido, porém, realizado de uma forma mais analítica e aprofundada, com foco em gerar valor. Logo, ambas as ferramentas apresentam diferenças e, por vezes, acabam sendo utilizadas em contextos distintos.

Como funciona a Data Science

A capacidade de antecipar possíveis cenários, tendências e comportamentos é um dos pontos principais dessa prática. Sendo assim, confira a seguir todas as etapas envolvendo a ciência dos dados:

Coleta de dados

Primeiramente, o cientista precisa avaliar todas as hipóteses existentes com relação ao resultado que ele deseja alcançar. Dessa forma, somente após concluir essa parte do processo, chamado de “definição do problema”, começa a coleta de dados.

Em síntese, o cientista irá coletar informações de diversas fontes distintas, as quais chamaremos de dados públicos, internos e externos, além dos dados estruturados e não estruturados.

Preparação dos dados

Após a coleta dos dados, é necessário prepará-los corretamente para que seja possível dar continuidade no processo. Em outras palavras, é aqui que problemas relacionados a inconsistências, entradas duplicadas, erros no cadastro dos dados entre outras coisas, precisam ser devidamente apontados e corrigidos.

Análise

Realizada a coleta e a preparação dos dados, chega o momento de analisar as informações juntadas de forma detalhada.

Logo, as habilidades analíticas e criativas são a chave para se chegar a ideias e hipóteses que façam sentido em relação ao problema inicial. É nesse ponto que o cientista tentará detectar algum tipo de padrão diferente que valha a pena incluir na sua avaliação.

Entrega

Por fim, o resultado dessa análise tem como principal objetivo entregar aos gestores relatórios com informações preditivas, aptas a auxiliá-los nas suas tomadas de decisões.

Quais são as vantagens de se investir em Data Science?

Não à toa, a procura por profissionais desse setor tem crescido exponencialmente, tamanha a importância dos resultados obtidos por meio desse método. Dessa forma, para ilustrar o grau de relevância da Data Science no mundo corporativo,  confira alguns dos seus principais benefícios:

Automação de tarefas

Com automatização de tarefas, a integração de dados e a construção de modelos se dará de forma muito mais simples. Além disso, vale ressaltar que com a automação de processos, será possível notar um aumento considerável da produtividade e maior uso de dados por esses profissionais.

Análise de dados avançada

O profissional de Data Science é capaz de angariar dados relevantes e embasados, que farão toda a diferença no momento de decidir qual estratégia seguir.

Por exemplo, ao gerir um projeto, é necessário que, acima de tudo, todas as informações relacionadas ao objetivo a ser alcançado estejam claras. Dessa forma, uma vez realizadas as análises acerca do projeto, será possível detectar riscos e ameaças que podem comprometer a sua finalização e corrigi-los a tempo.

Maior percepção das necessidades do público

Medidas que visam oferecer uma experiência mais agradável ao seu público sempre que em contato com a sua empresa, passarão a ser tomadas com mais assertividade. Atualmente, o que vemos são clientes muito mais exigentes do que há alguns anos, e que necessitam ser tratados de uma forma mais íntima e personalizada.

Desse modo, com a ciência dos dados, surge a oportunidade de implementar estratégias voltadas para a personalização do comércio que, por estudos de dados que avaliam o comportamento do seu cliente, torna possível oferecer aquilo que de fato ele precisa.

Precificação inteligente

Ao contrário da precificação dinâmica, a precificação inteligente considera as informações internas da empresa, como vendas, conversão, margens, custos, visitas ao site, estoque, abandono de carrinho entre outras, para determinar a flutuação de valores.

Nesse sentido, dados detalhados referente a entrada e saída de produtos, bem como informações sobre o baixo nível de suprimentos, podem ajudar os gestores a definir melhor os seus preços, ficando um passo à frente da concorrência.

Planejamento a longo prazo

A capacidade de predição da Data Science, faz com que perigos e ameaças futuras pelas quais a sua empresa está sujeita, sejam efetivamente mitigados.

Em outras palavras, por meio de análises, o cientista estará qualificado a traçar cenários prejudiciais à empresa com antecedência, facilitando assim a elaboração de planos de contingência ou até mesmo uma mudança de estratégia.

Monitoramento operacional, reduzindo o impacto de gaps

Por fim, a ciência dos dados ajuda você a monitorar de forma eficiente a cadeia de suprimentos da sua empresa. Em síntese, tal prática contribui para a otimização das operações, trazendo uma visão abrangente de todos os processos logísticos inerentes a sua companhia.

Além disso, atividades do agronegócio também costumam ser favorecidas com a implantação da Data Science, vez que essa prática costuma potencializar a produção de fazendas em grande escala.

Como a SGA pode te ajudar com a aplicação de Data Science na sua empresa?

Vivemos em uma era digital em que as empresas que conseguem obter dados e informações que as façam otimizar os seus processos e aumentar sua capacidade de produção, invariavelmente, costumam sair na frente dos seus concorrentes.

Diante desse cenário, contar com métodos de Data Science e com profissionais capazes de extrair soluções, por meio do gerenciamento e análise de dados qualitativos e quantitativos, é fundamental para que a sua empresa se desenvolva e atinja seus objetivos.

Nesse sentido, a SGA, empresa experiente no ramo de TI e uma das principais parceiras da Microsoft no Brasil, se mostra uma excelente opção para a sua empresa.

Isso porque a SGA conta com profissionais altamente capacitados, aptos a entenderem quais as principais dores do seu negócio e traçar estratégias de acordo com essas necessidades.Quer ficar por dentro de tudo que acontece no mundo do TI? Assine a newsletter e receba conteúdos exclusivos.