Data Science tem sido — e promete continuar sendo — cada vez mais importante no nosso cotidiano. Cada vez mais as nossas vidas têm se integrado ao enorme universo dos dados e isso envolve tanto a nossa esfera pessoal quanto a profissional.

De acordo com relatório publicado pela Domo em 2017, mais da metade do tráfego online de todo o planeta vem de smartphones, e a previsão é de que, até 2020, aproximadamente 6,1 bilhões de pessoas terão acesso a um smartphone.

Esta ciência impressionante é ainda mais válida hoje, visto que os números cresceram e tendem a continuar crescendo de forma exponencial nos próximos anos por meio da geração de dados estruturados — oriundos de arquivos .csv, bancos de dados relacionais e outros semelhantes — e não estruturados — como imagens, sons, vídeos e outros formatos.

Apesar disso, ainda hoje, diversas companhias não se deram conta de que fazem parte dessa onda de integração enquanto dependem cada vez mais de serviços online para realizar suas operações.

Como consequência dessa rápida ascensão e praticidade oferecidas pela integração e criação de tantas informações, o mercado agora utiliza os dados como forma de alavancar negócios e aprimorar as experiências dos usuários. Por isso, é fundamental que sua empresa aproveite tais informações para tomar decisões inteligentes e se posicionar diferencialmente à frente de outras corporações no mercado.

Dizem que os dados são o novo petróleo e o grande recurso desta década. Nos últimos anos, o mundo tem gerado uma quantidade absurda de informação, e as companhias têm interesse nesse recurso fantástico como uma forma de aprimorar seus serviços.

Assim, o Data Science (ou Ciência de Dados, em tradução livre) tem se mostrado muito importante no desenvolvimento de produtos e gestões mais inteligentes, aproveitando recursos e fornecendo o que há de melhor para seus clientes. Mas o que todo esse universo de dados representa para o futuro do mercado? Como você e a sua companhia podem tirar proveito disso? Confira a seguir!

1. O que é Big Data?

Antes de prosseguir para o Data Science, é fundamental que se entenda o que é Big Data e qual a sua influência em todo esse contexto.

De modo sucinto, o Big Data é a ideia de descrever o enorme volume de dados — estruturados ou não — existentes na rede hoje e que são gerados a cada instante. Apesar de ser um tema recente para muitos, o Big Data já dava seus primeiros passos desde o século XIX, antes da existência de recursos digitais, como é visto nesta linha do tempo.

Entretanto, a grande diferença é que a nossa geração cria muito mais dados por dia, e isso inclui os mais variados dispositivos, desde smartphones e relógios até carros e geladeiras. Além disso, o volume de dados cresce a cada dia com as mídias sociais que geram dados — em sua maioria, públicos — a todo instante.

O grande destaque aqui vai para os inúmeros cenários e possibilidades que o cruzamento desses dados — vindos de várias fontes diferentes — proporciona, fazendo com que se tenha ideias cada vez mais estruturadas e precisas.

Lidar corretamente com esse recurso nos permite extrair dados de mercado por meio dos clientes, obtendo informações sobre o que estão dizendo ou fazendo em relação a seu ramo de negócio. Necessidades, satisfações, reclamações e anseios. Tudo isso pode ser captado e cruzado com dados já existentes na sua companhia, melhorando, assim, os serviços e o atendimento ao cliente por meio de ideias inovadoras.

Portanto, dada a exigência dos clientes e o aumento da competitividade em todos os setores da indústria, é fundamental que os negócios de sucesso busquem a inovação. E aproveitar os poderes do Big Data é fundamental para isso.

Para mostrar de forma ainda melhor o que é todo esse conceito, é relevante conhecer as características a seguir, publicadas neste artigo no LinkedIn como os 5Vs do Big Data. Confira:

Volume

Como já foi citado, o volume é a quantidade de dados gerada a cada instante, que enriquece cada vez mais o conceito e aprimora as práticas desse recurso.

Velocidade

Um dos grandes desafios do Big Data é a velocidade. É preciso processar dados com agilidade, de modo que seja possível tomar decisões rápidas e efetivas. O desafio se dá por conta da alta quantidade de informações existentes hoje.

Variedade

Enquanto a alta quantidade de dados torna o trabalho mais complexo, também o torna mais rico e com maiores possibilidades de geração de informação útil. Por isso, é importante contar com uma ampla variedade de informações.

Também é importante saber qual é a fonte de todos esses dados. Pode-se definir, por exemplo, recursos disponibilizados pelas APIs do Facebook, Twitter, WhatsApp e demais redes sociais. Além do Google Analytics e serviços similares, como fontes dessas informações.

Veracidade

Como o próprio nome já deixa claro, esse tópico está ligado ao nível de confiabilidade de uma informação. A alta quantidade de dados pode tornar o entendimento confuso, fazendo com que as companhias se enganem com as informações, além de uma maior dificuldade na definição dos dados reais.

Valor

Finalmente, é preciso saber como esses dados serão aproveitados pela sua empresa. Se foram feitos esforços para obtê-los, é fundamental que haja um retorno em cima dessa tarefa. É preciso compreender o contexto ao qual essas informações se aplicarão e direcioná-las, seja para facilidades internas ou para benefício direto dos clientes.

2. Qual a diferença entre Data Science e Big Data?

De forma bastante resumida, pode-se dizer que, enquanto o Big Data é toda essa imensidão de informações existentes — sejam elas tratadas ou não —, Data Science é uma forma de navegar por esse oceano de dados e encontrar informações relevantes para o negócio.

Inclusive, esse conceito consegue utilizar  não só o Big Data mas small datas também de forma muito mais completa do que as análises estatísticas comuns — como você verá nos tópicos a seguir.

3. O que é Data Science?

Agora que você já sabe o que é o Big Data e a sua importância na nova era da informação, está na hora de entender qual o papel do Data Science nesse contexto.

Data Science é um conceito novo e que muitos talvez ainda não saibam como definir, já que pode ser aplicado em diversas áreas. Desde setores como o de varejo, esportes, educação e entretenimento até setores como o de biotecnologia, astronomia, telecomunicações e física.

Sucintamente, Data Science envolve disciplinas diversas como estatística, computação, conhecimentos de negócio e matemática e se refere a processos, métodos científicos e técnicas com o intuito de extrair informações relevantes para o negócio a partir do enorme volume de dados do Big Data. Significa também ter disponível a capacidade de perceber rotas alternativas, oportunidades de mercado e direções a partir de informações distintas.

Essa ciência pode ser utilizada por qualquer setor que gere dados e que dependa de análises para um melhor entendimento de fenômenos, desde a compreensão de eventos passados até a previsão de tendências para o futuro — incluindo insights que podem passar em branco aos olhos humanos — o que é necessário em qualquer ramo da indústria.

4. Qual a diferença entre Data Science e análise de estatísticas?

Diferentemente das análises estatísticas e da ciência da computação, Data Science é aplicado diretamente às informações que são coletadas, usando métodos e princípios científicos.

Basicamente, o motivo para a necessidade dessa nova abordagem está relacionado ao Big Data e ao crescimento exponencial de seu volume e complexidade. Além disso, há a necessidade de abordar esses dados de uma forma diferente de uma análise estatística comum.

As estatísticas de décadas atrás, por exemplo, não poderiam ser utilizadas para analisar a grande quantidade de informação que temos hoje e na velocidade de que o mercado precisa, dada a sua alta escalabilidade. Em resumo, é aí que reside o poder do Data Science: prever o que os dados coletados podem representar no futuro, em vez de apenas mostrar estatísticas ou previsões de curto prazo. As análises estatísticas focam e analisam o passado, preocupando-se com o histórico apenas em seu aspecto analítico, porém o objetivo de aplicar Data Science sobre os dados é descobrir padrões implícitos nos dados e realizar as predições necessárias para apoio a tomada de decisão.

Hoje, a análise de dados tradicional busca prever tendências, mas fazendo uso de modelos de dados individuais que — apesar de úteis — dependem de questões muito bem definidas para se atingir bons resultados.

Enquanto isso, o Data Science está um passo à frente e procura encontrar conhecimento relevante partindo simplesmente de uma bruta e gigantesca massa de dados que pode ser utilizada na tomada de importantes decisões.

E isso é possível não apenas lançando números em um relatório, mas aplicando mais inteligência, visões e possibilidades no planejamento de negócios, seja na forma de análise de históricos ou na previsão de tendências.

Assim, se o seu objetivo é tomar mais decisões de longo prazo na sua companhia ou fazer estimativas ainda mais eficazes, é importante considerar o uso da Ciência de Dados na sua companhia.

5. Qual a importância do Data Science na tomada de decisões?

Já sabemos que os dados coletados só terão valor para os negócios se forem tratados e analisados por meio de algoritmos para esclarecimento e previsão do mercado.

Inclusive, com a ajuda do Data Science, a computação tem evoluído cada vez mais em prol de uma abordagem mais cognitiva em vez de programática, o que permite que os softwares sejam inteligentes o bastante para aprenderem sozinhos, o que envolve, também, tecnologias como o Machine Learning e Deep Learning.

De modo prático, implementar Data Science é converter dados em ações a favor da evolução do negócio e também ter o poder de solucionar questões complexas e que envolvem uma vasta quantidade de dados — muito mais ampla do que a que é armazenada por sistemas de gestão comuns.

Aliás, um ERP pode ser um ótimo exemplo para isso. Esse tipo de software normalmente registra apenas as compras e outras transações que foram feitas pelos clientes na sua empresa. Entretanto, ele não é capaz de registrar as transações que foram feitas com os seus concorrentes diretos ou indiretos.

Assim, ao visualizar que seus clientes estão fechando negócios com a sua empresa, provavelmente você e seus colaboradores ficarão contentes ao perceber que, em breve, o poder de compra da empresa poderá ser o dobro do atual, por exemplo — e isso é ótimo!

Mas e se, enquanto isso, sua empresa estiver deixando de ter ainda mais lucro por conta de estratégias dos concorrentes ou, ainda, por falta de atenção a outras oportunidades? Com o Data Science, é possível saber como gerar valor por meio das ideias obtidas no uso dos algoritmos e técnicas de análise e previsão de mercado.

Essa ciência nos permite ter uma visão muito mais ampla e precisa, já que não é necessário confiar, por exemplo, apenas na intuição, suposições e hipóteses ou, também, no poder de influência de uma hierarquia dentro da empresa. É uma mudança completa no processo de tomada de decisões corporativas. Visto que as decisões agora são fundamentadas em dados.

Assim sendo, é possível formular e detalhar hipóteses de forma muito mais confiável e descobrir novos padrões de mercado, considerando o modelo de realidade dinâmico em que vivemos hoje, no qual as estatísticas, informações e tecnologias são atualizadas constantemente.

Por tudo isso, é fundamental que, antes de realizar outros investimentos na empresa, Data Science seja implantado. Isso servirá para, além de conhecer os melhores caminhos e áreas de investimento, seguir o planejamento da companhia da forma mais eficaz possível.

6. Onde e como posso aplicar o Data Science?

Os dados são a nova chave de poder para o mercado nessa era de integração e inovação. São, inclusive, a base para 5 grandes setores da tecnologia da informação moderna:

  • Big Data;
  • Data Science;
  • Machine Learning;
  • Deep Learning;
  • Internet das Coisas (IoT, no inglês).

Combinadas, essas tecnologias podem abrir portas e novas perspectivas que jamais foram vistas na história.

As gigantes da internet como Amazon, Google, Netflix, IBM, Facebook e muitas outras já utilizam e investem fortemente nessas tecnologias. A seguir, confira como o Data Science, Big Data e outros podem ser utilizados no mercado para facilitar o nosso cotidiano:

No setor financeiro

Desde o início da década, a American Express possui uma equipe de profissionais de dados de alto nível que lidam com analytics diariamente, processando todos os dados do seu histórico de operações dos seus mais de 100 milhões de cartões de crédito ao redor do mundo.

Nesse processo, a ideia é identificar possíveis padrões no comportamento de seus clientes e o potencial de retenção dos seus serviços.

Ao atuar dessa forma, a gigante financeira pode, por exemplo, saber que determinada porcentagem dos seus clientes da Austrália pretende encerrar suas contas dentro de alguns meses. Isso permite que a companhia esteja um passo à frente e possa elaborar soluções como a criação de promoções para continuar com esses clientes, o que ampliará sua margem de lucro.

Em sites de comparação de preços

De forma básica, pode-se dizer que sites dessa categoria vêm sendo aprimorados com a ajuda dos diversos dados obtidos por meio de feeds RSS e APIs. Provavelmente você já utilizou sites do tipo e sabe da facilidade que é poder comparar preços de produtos de várias lojas em um único lugar.

Além disso, essa tecnologia vem sendo aplicada em diversos setores do mercado, como lojas de eletrônicos, vestuários, automóveis, hotelaria e outros.

No setor varejista

Desde 2010, o Grupo Pão de Açúcar — uma das maiores redes de supermercado do Brasil — utiliza sistemas baseados em Big Data para ajudar na fidelização de clientes. Por meio de um banco de dados com os dados dos clientes, a companhia pode identificar, de maneira completa, o perfil de consumo de cada consumidor.

Se um deles muda seus padrões de consumo e deixa de fazer compras na rede, o sistema emite um aviso, seguido de uma lista com seus produtos favoritos. Em seguida, o software cria promoções específicas para aquele cliente e as envia para seu e-mail. Tudo de forma automática. Essa técnica é útil para fidelizar os consumidores dando um motivo para não se afastarem da companhia.

Na publicidade online

Certamente você já buscou por um produto na web e depois passou a ver anúncios de ofertas daquele item ou de outros relacionados. Isso acontece porque o Data Science também está presente na segmentação de propagandas e abrange desde anúncios que vemos em sites até aqueles que vemos nas telas de shoppings e aeroportos, por exemplo.

E essa segmentação é o motivo pelo qual anúncios do tipo funcionam muito melhor do que propagandas comuns, já que tudo é elaborado com base no comportamento do usuário. Assim, é possível que duas pessoas estejam em uma mesma página web ao mesmo tempo, mas, ainda assim, visualizem anúncios de setores de mercado totalmente distintos.

Nos sistemas de recomendação

As facilidades do Data Science também estão presentes nos sistemas de recomendação de empresas como a Netflix, que utiliza algoritmos para sugerir outros filmes que possam ser do gosto do usuário, com base no histórico da conta.

Além da gigante do streaming, várias outras como Twitter, Play Store, LinkedIn e Amazon têm utilizado essa tecnologia para auxiliar seus clientes. No caso da última — a companhia de comércio eletrônico de Jeff Bezos —, o Data Science auxilia na busca de produtos relevantes, dado o altíssimo número de opções existentes no site. Essa é uma característica bastante importante para que a experiência seja satisfatória e, para isso, utiliza dados de pesquisas anteriores do usuário.

No setor de produção

Também é possível utilizar a tecnologia de Data Science juntamente com um sistema ERP para, a partir dos dados de gestão, produção e das informações de mercado, desenvolver técnicas para otimizar a produção, controle de qualidade e reduzir o tempo de estocagem de determinados produtos.

Na logística

No setor de logística, empresas como a FedEx, DHL, UPS e outras têm inovado ao utilizar Data Science em suas operações.

Utilizando essa ciência, as companhias agora conseguem saber as melhores rotas de envio, ter melhores estimativas de tempo de entrega e definir a melhor forma de transportar determinado pacote, proporcionando a redução de custos e melhoria no atendimento ao cliente. Além disso, enquanto o Data Science é utilizado nessas atividades, o sistema vai sendo aprimorado aos poucos, graças aos novos dados que são gerados com os sistemas de GPS.

Todos esses sistemas são desenvolvidos com a ajuda de profissionais como os cientistas de dados. Conheça um pouco sobre esse profissional a seguir.

7. Qual a importância do cientista de dados?

A geração de dados está presente em atividades que vão desde fazer buscas no Google, ligações, utilizar redes sociais e pagar contas com um cartão de crédito até utilizar um automóvel ou, ainda, praticar uma simples caminhada no parque. Isso mostra o quanto as nossas vidas estão interligadas ao meio digital desde o nascimento, considerando todos os registros que são feitos.

Essa realidade e a importância dela acelera a ascensão do Data Science e, consequentemente, a necessidade de profissionais especializados, conhecidos como cientistas de dados.

Um cientista de dados é o profissional responsável por implementar as práticas do Data Science em um negócio. Nesse sentido, ele é quem transformará o que é coletado em informações ou até mesmo produtos relevantes para uma companhia.

Também é preciso que o cientista de dados faça a seleção de modelos de simulação e estatística e, ainda, entregue aquilo que será o produto dos dados. Além disso, é fundamental que o profissional tenha o conhecimento necessário sobre o ramo do negócio em questão, dada a necessidade de coletar dados relevantes para o setor, estando, por fim, apto a desenvolver soluções inovadoras para a companhia e para seu público.

Conclui-se, assim, que o Data Science é uma peça fundamental para o sucesso de empresas de todos os setores da indústria na era da informação. A tecnologia, juntamente com o Big Data, tem sido crucial para melhorar a eficiência operacional, reduzir custos e prever tendências de mercado.

Quer saber mais sobre como o Data Science e tecnologias do tipo podem ajudar a sua companhia a se preparar para essa nova era da computação? Confira aqui 5 motivos para investir em Big Data na sua empresa hoje mesmo!

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