Com os avanços tecnológicos, surgem diversas nomenclaturas para descrever os novos processos digitais. Como muitos são parecidos, e até falam de conceitos relacionados, não é difícil cair numa confusão. Para aliviar esse problema, no artigo de hoje vamos falar sobre o que é Data Science, e quais benefícios ele pode trazer para a sua empresa.
Saber como funciona o Data Science é importante para se manter atualizado e acompanhar as novas tendências do mercado digital. Mesmo que você não o veja, ele está presente em seu cotidiano toda vez que utiliza uma rede social, site ou aplicativo.
Organizações que dominarem esse conceito estarão se posicionando para liderar as próximas etapas da transformação digital, impulsionando as mudanças, ao invés de serem impactadas por elas.
O que é data science?
Data Science é um termo bem conhecido para quem trabalha na área de marketing digital, mais especificamente, por ele indicar estratégias sobre como as empresas devem se posicionar nesse ambiente.
Com isso em mente, podemos definir o que é Data Science como um processo no qual os dados são coletados em várias fontes, e então analisados para gerar informações. Estas, por sua vez, servem para que as empresas tomem decisões de maneira racional e bem planejada.
A pessoa que trabalha com Data Science não deve apenas olhar para os dados, ela estará apta a mostrar as novas tendências do mercado – em outras palavras, antecipar o futuro a partir do passado.
Você já deve ter visto alguns gráficos que apresentam dados até o momento atual, e depois mostram uma linha cinza pontilhada, indicando o que provavelmente irá acontecer em seguida.
Os profissionais habilitados para realizarem esse tipo de trabalho podem ser encontrados nas áreas da computação, matemática, estatística e negócios, por exemplo. Programadores também podem ser empregados nesse setor, criando ferramentas internas que automatizam a coleta e análise dos dados.
De onde surgiu o Data Science?
O termo Data Science surgiu nos 1960 para se referir à ciência de dados como um todo, mas ele só passou a ser usado efetivamente com a criação do Big Data, mostrando como eles estão interligados.
Foi em torno de 2010 que que ele passou a ganhar popularidade nas empresas, com a explosão das novas tecnologias de comunicação. O Data Science analisa os dados coletados pelas iniciativas de Big Data, utilizando recursos tecnológicos avançados para lidar com quantidades enormes de informação.
Qual é a importância do Data Science para as empresas?
A empresa que utiliza os recursos tecnológicos relativos ao Data Science possui uma vantagem estratégica na tomada de decisão. Elas estarão respaldadas por análises precisas, já que, quando bem feito, apresenta de forma clara as consequências para cada ação.
Além disso, é importante a presença do Data Science em uma empresa para reduzir os eventuais riscos financeiros, já que essa atividade permite encontrar problemas e diminuir antecipadamente possíveis desperdícios.
Ele permite que as empresas possam atender melhor aos clientes e otimizar seus processos internos. Atuando em mercados cada vez mais competitivos, e operando com margens baixas, essa é uma forma de garantir a sua lucratividade.
Diferenças entre Data Science, Big Data e Business Intelligence
São tantos os termos novos utilizados no ambiente digital que é normal confundir os conceitos relacionados. Os termos podem ser parecidos, mas cada um tem uma definição bem específica.
Data Science
Explorando os dados por meio de simulações e modelos estatísticos, ele permite encontrar problemas, bem como levantar hipóteses de solução e fazer a analise dos resultados – tudo isso num ambiente virtual, evitando os riscos de fazer um teste prático. Ele pode usar ferramentas de Machine Learning para automatizar a conversão de dados em informações.
Business Intelligence
O Business Intelligence tem como finalidade transformar os dados brutos que são coletados em insights para as empresas, orientando a tomada de decisões. Ele utiliza dados sem uma base científica, empregando auxílio dashboards e relatórios para elaborar soluções que atendam a gestão das empresas.
Big Data
Cabe ao Big Data analisar um grande volume de dados, utilizando computadores para cruzá-los e fornecer padrões a partir dos materiais coletados.
O Big Data serve de apoio para o Data Science, pois o auxilia a trabalhar com um volume maior de dados, e com isso oferecer mais possibilidades de estratégias e retorno para as empresas.
Embora seja possível empregar o Data Science sem o Big Data, seu poder acaba reduzido, já que com menos informações para avaliar, ele não consegue traçar cenários tão precisos. Quanto menos informação, mais opiniões entram na tomada de decisão, impedindo antecipar com clareza os possíveis efeitos de cada passo.
É importante observar que cada um tem suas características e aplicações específicas, mas ambos contribuem para o desenvolvimento dos demais. Uma organização inovadora não precisa escolher entre eles, e deve pensar em todos como um sistema a ser implantado de forma conjunta.
Aplicações do data science
Como seu nome já diz, o Data Science é uma ciência, e tal qual a matemática, ele pode ser aplicado em várias áreas de negócios, sobretudo aquelas relacionadas à tecnologia.
Algumas aplicações mais específicas são a análise do comportamento do consumidor em lojas virtuais, oferta de serviços médicos com base em dados sobre padrões de adoecimento sociais ou regionais e iniciativas para reconhecimento vocal e facial.
O reconhecimento de voz, por exemplo, tem sido amplamente utilizado com o auxílio do deep learning, onde as pessoas interagem com uma inteligência artificial quando fazem buscas por voz nos aparelhos eletrônicos.
Conclusão
O Data Science não trabalha sozinho, mas ele é fundamental para a sua empresa, pois aponta os cenários mais prováveis que ela terá de enfrentar no futuro, permitindo uma preparação adequada para crescer e prosperar.
O próximo passo é converter dados em planos de ação, etapa que pode ser impulsionada com o AEVO Innovate, maior software de Gestão da Inovação da América Latina. Ele permite criar projetos com base nas informações coletadas, organizar equipes e produzir relatórios que podem ser utilizados nas próximas avaliações do Data Science.
