Você certamente já foi surpreendido com alguma oferta de produto alinhada ao seu perfil de consumo, não é mesmo? No entanto, você também já recebeu muita oferta que não tinha nada a ver com seu momento, verdade? Pare e pense: quantas empresas você conhece que enfrentam dificuldades para classificar os perfis de clientes para oferecer produtos e serviços cada vez mais aderentes às diferentes necessidades? Ou aquelas que batalham, diante do grande volume de dados, para entender e responder corretamente às suas próprias demandas internas? Ou, ainda, que possuem dificuldade para reconhecer os riscos que impactam sua operação? Veja como Data Science pode auxiliar nestes casos no post abaixo.
Data Science: o que é
E como o Data Science, ou Ciência de Dados, está relacionada com isso? Com o avanço da tecnologia, a quantidade de dados também vem crescendo de maneira exponencial. Cada vez mais, empresas têm a possibilidade de coletar dados ao longo de cada ponto da jornada do cliente. Saber como utilizá-los pode significar sucesso ou fracasso. E é por isso que algoritmos e análises estão cada vez mais robustos, buscando organizar, estabelecer padrões, realizar análises e previsões para uma tomada de decisões cada vez mais inteligente e estratégica. Tomar decisões baseadas apenas na intuição ou feeling não é mais suficiente: os dados permitem às organizações entenderem seus clientes, produtos e processos muito melhor e de forma mais estratégica.
Diante deste contexto, a figura do Data Scientist, ou Cientista de Dados, ganha relevância, como peça fundamental para simplificar análises e extrair conhecimentos e insights relevantes deste emaranhado crescente de dados.
O que é e o que faz um Data Scientist?
Ele é o profissional responsável por receber um problema que envolva uma grande massa de dados estruturados, limpá-los, organizá-los e transformá-los em uma solução simples, de maneira rápida e não custosa. Feito isso, ele aplica a análise mais apropriada à realidade do negócio, prescreve recomendações e disponibiliza este conhecimento ao cliente, de forma que possa ser transcrito por meio de padrões.
A ciência de dados engloba conhecimentos matemáticos e estatísticos, de programação e conhecimento de negócio. Também pode se valer de técnicas de machine learning, especialmente em situações com volumetria muito grande, na qual é difícil encontrar padrões para ser analisada.
Entre as linguagens de programação a mais utilizadas pelo Data Scientist, estão: Python ou R para utilização de funções estatísticas e de machine learning; e Sql, Impala ou Hive para manipulação de dados estruturados. A escolha da ferramenta ideal é feita caso a caso, após avaliar a necessidade de cada empresa.
Aplicações do Data Science
Basicamente o Data Science é usado para encontrar padrões relevantes em grandes quantidades de dados. Estes padrões indicam a probabilidade de termos o mesmo resultado caso algumas variáveis se repitam. Podemos ter inúmeras aplicações para esse tipo de descoberta. Por exemplo:
- Mitigar risco e fraude: cientistas de dados são treinados para identificar dados que se destaquem de alguma forma. Eles possuem habilidade de encontrar padrões que alertam situações de propensão a fraudes quando dados incomuns são reconhecidos.
- Entregar produtos relevantes: a ciência de dados possibilita que as organizações desenvolvam produtos para atender às necessidades de seus clientes e identifiquem quando e onde seus produtos vendem melhor. Isso ajuda a entrega do produto certo no momento certo e permite que as marcas comuniquem sua história de maneira envolvente e poderosa.
- Otimizar a eficiência operacional: empresas podem utilizar-se de técnicas avançadas de análise de dados para melhorar as operações de campo, a produtividade, a previsão de demanda e a eficiência.
- Possibilitar experiências personalizadas: a ciência de dados dá às empresas a capacidade de compreender seu público em um nível muito granular, conhecimento que permite criar as melhores experiências possíveis, garantindo melhor engajamento junto à marca.
Na prática
Habilidades matemáticas e estatísticas, conhecimentos nas diferentes linguagens de programação e um olhar atento na compreensão da natureza do negócio do cliente. Este é o perfil de um bom Data Scientist, que atua para garantir que a equipe maximize as capacidades de análise a fim de extrair o melhor resultado e otimizar os processos de tomada de decisões em toda a organização.
Afinal, cada vez mais a utilização adequada de dados será a chave para que as marcas atinjam suas metas. O reconhecimento de padrões por meio de Data Science pode gerar resultados surpreendentes, facilitar as operações do dia a dia e impactar diretamente o desempenho dos negócios.
Assista ao vídeo: Ciência de dados aplicada à inteligência de mercado
Sua empresa já possui experiência com inteligência de dados, mas se encontra atravancada diante da exorbitante massa de dados? Ou tem dificuldades em extrair informações, fazer análises de previsões e de mercado ou melhorar seu processo de tomada de decisão? Com certeza a UniSoma pode te ajudar. Nossos profissionais são experts em técnicas avançadas de modelagem, otimização de alta complexidade e Machine Learning.
*Mariane Sahu
Analista em Modelagem Matemática da UniSoma. É Bacharel em Matemática e Estatística pela Unicamp.
