Todos/as os/as profissionais que trabalham com ciências, números, computação, programação e tecnologia, de uma maneira geral, precisam estar por dentro do que é Data Science. Se você não sabe o que isso significa, esse artigo foi feito para você!
O que é data Science?
Os trabalhos vinculados à tecnologia, e são muitos atualmente, são capazes de gerar dados de maneira interdisciplinar, utilizando algoritmos, métodos e processos. Chamamos isso de Data Science, ou Ciência de Dados.
Uma série de processos que usamos no dia a dia com ferramentas tecnológicas nos gera um grande volume de informações que podem ser úteis e valiosas, principalmente para auxiliar empresas que estão vivendo uma transformação digital.
Assim, a Data Science é gerada e utilizada por profissionais digitais que sabem fazer a interpretação correta dessas informações, em geral com quantidades de valores que podem ser calculadas.
Veja um caso: Data Science e processamento de dados são muito comuns para a geração de insights úteis para muitos negócios.
Na prática, como isso acontece?
- Os dados são processados;
- Uma equipe faz a interpretação das informações coletadas;
- Os elementos valiosos são identificados;
- Todos os dados úteis são inseridos nas estratégias das empresas.
A Data Science pode servir para uma mudança em uma plataforma de venda, para a melhoria em um aplicativo ou mesmo para tomadas de decisão, como oferecer um novo produto ou aprimorar um já existente.
Quem são os profissionais que trabalham com Data Science?
Os/as profissionais digitais que se encarregam de fazer a Data Science são aqueles/as que conhecem muito bem sobre um produto, serviço ou empresa na qual estão inseridos/as.
Por exemplo: você é do Marketing Digital da Gama Academy, sabe muito do mercado de educação, tecnologia, EAD, análise de métricas e tendências de mercado. Com certeza, algumas possibilidades de atuar com Data Science vão surgir para você.
Também são grandes candidatos/as a se tornarem especialistas em Data Science pessoas que adoram números, sabem interpretar estatísticas e gostam de ciência da computação.
O mesmo acontece com profissionais de Data Science que atuam em lojas virtuais, por exemplo. Em geral, são pessoas que sabem muito sobre o funcionamento no qual o e-commerce está alocado, possuem muito conhecimento sobre o produto e o perfil do consumidor e vão usar as informações de Data Science para tomadas de decisão ou mudanças estratégicas.
A Data Science também é bastante útil para o time de design, que pode coletar informações para deixar um produto digital mais refinado, a partir de feedbacks ou dados coletados a partir do comportamento dos usuários.
Qual é o principal objetivo da Data Science?
Quando falamos em Data Science, estamos abordando a inovação que as empresas podem ter em seus processos e produtos com base em processamento de dados e tecnologia.
Só para se ter uma ideia da proporção de dados gerados nos últimos anos, veja os números abaixo:
- 90% de todos os dados do mundo foram gerados apenas nos últimos 2 anos;
- Cerca de 10 milhões de imagens são carregadas diariamente no Facebook;
- A média de postagem de fotos no Instagram é de 100 milhões por dia!
Tudo isso, para a data Science, é uma fonte imensa de dados que podem ser usados para fins comerciais, de UX – User Experience e para inovação tecnológica.
E com inovação, as empresas que usam data Science podem se tornar muito mais competitivas. As informações são aplicadas da seguinte maneira:
- Tornar mais ágil o desenvolvimento de produtos inovadores;
- Saber se os clientes estão satisfeitos;
- Identificar os problemas mais recorrentes em serviços ou produtos;
- Checar o nível de segurança de ambientes digitais;
- Saber se o processo de vendas apresenta falhas recorrentes, inclusive por meio da Central de Atendimentos;
- Personalizar ações de Inside Sales e Marketing Digital;
- Entre outras soluções com data Science.
Como implementar Data Science na empresa
Planejar
Em primeiro lugar, o trabalho com data Science consiste na criação de um projeto para a coleta de dados e direcionamento sobre as expectativas e resultados que devem ser obtidos por meio dessas informações.
Executar
Os/as profissionais de data Science vão precisar de ferramentas apropriadas para fazer a análise de dados e do uso de algoritmos específicos para captar e interpretar as informações que são cruciais para os negócios.
Ingerir e Explorar
As informações de data Science são analisadas e compreendidas por um grupo de profissionais especializados/as. A empresa pode montar um time para conduzir o projeto.
Modelar
A própria data Science precisa ser criada, treinada e validada para funcionar de acordo com os modelos que melhor atendem cada nicho de negócio.
Como acontece a implementação da data Science
A data Science é implementada com o uso de tecnologia específica para análise de dados gerados a partir de produtos e serviços digitais. Este processo, em geral, é feito com o suporte de uma empresa especializada, criando uma parceria.
A data Science se mostra ainda mais essencial para criar protótipos e novos produtos, já que oferece relatórios completos e que passam muita confiança para a tomada de decisão, principalmente quando é necessário fazer algum tipo de investimento.
Na verdade, a data Science pode se tornar uma verdadeira aliada das empresas, já que a interação entre pessoas e a tecnologia está em amplo crescimento, principalmente pelas redes sociais e serviços de streaming, como Netflix.
A hiperconectividade é um dos marcos da data Science: as pessoas ficam conectadas em um dispositivo digital e em contato com o ambiente online quase o dia inteiro, transferindo suas informações em tempo real para diversas bases de dados.
Ou seja, todas as pessoas se tornaram geradoras de dados em grande volume, seja quando escolhem um vídeo no YouTube, fazem uma compra em uma loja virtual ou dão um like em um post do Instagram.
Na data Science, tudo isso é aproveitado de maneira inteligente, pois essas informações são remanejadas para uso estratégico, conforme o alinhamento de cada negócio.
A data Science pode ser aplicada na área médica, em segurança pública, nas redes sociais, para Marketing Digital, vendas, entre outros tipos de produtos digitais.
Entre os métodos de funcionamento da data Science, estão os seguintes:
- Identificar padrões de consumo dos clientes;
- Detectar problemas de saúde nas pessoas;
- Saber o índice de presença dos/as funcionários/as em uma empresa;
- Reconhecer pessoas procuradas pela polícia;
- Analisar imagens automatizadas e bloquear conteúdos agressivos ou proibidos;
- Criar um mapa de reclamações dos clientes;
- Fazer uma métrica de acessos a um e-commerce;
- Planejar vendas futuras;
- Entre muitas outras aplicações.
A data Science também é usada pelas empresas para que os robôs sejam integrados ao sistema de Atendimento ao Cliente.
Com a data Science, é possível fazer uma segmentação muito específica, como classificar clientes da seguinte forma: problemáticos, otimistas, satisfeitos, insatisfeitos e fidelizados.
A data Science também serve para “sugerir” produtos parecidos conforme o gosto indicado por um/a cliente que tem um padrão de visualização de produtos na loja virtual ou de compras recentes realizadas. Inclusive, oferece peças que combinam ou complementam o visual.
Por exemplo: se o/a cliente comprou uma camisa xadrez, uma solução de data Science pode sugerir uma calça e um tênis para completar o visual ou uma segunda peça em xadrez (padrão do/a cliente) pela metade do preço.
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Last modified: 11/03/2021