O Data Science transforma dados em informação com auxílio da tecnologia. Gera conhecimento para provocar insights e embasar tomadas de decisões.

Parece complexo. E é. Afinal, é missão do data scientist é desbravar o grande big data e encontrar os caminhos para gerar conhecimentos de valor para a empresa.

Informações que tragam opções de futuro que mantenham o negócio sustentável em uma sociedade em constante mutação.

Para tanto, o profissional da área precisa ter conhecimentos múltiplos e aprofundados que passam pelo pragmatismo da matemática e da tecnologia da informação, até a dinâmica das estatísticas e dos negócios.

A fim de apresentar e tornar a função e os benefícios dessa área mais claros, o post de hoje aborda vários detalhes e exemplos sobre data science!

Afinal, o que é data science?

A ciência de dados é uma consequência do processo da geração das informações online e do avanço das tecnologias de armazenamento. Ou seja, o big data e a nuvem (clusters).

Dada essa realidade, passa a ser inevitável o movimento de processar esses conteúdos. Pois, uma vez que há um volume crescente de dados à disposição, o que pode vir a seguir? Entender o que eles significam e o que pode ser criado a partir disso!

Muito mais que curiosidade, a área de data science investiga e explora dados com foco nos negócios. A ideia é tornar investimentos mais certeiros ao entender como funcionam os clientes e, com isso, propor soluções e produtos sob medida.

Assim, para compreender o que é data science é preciso saber que há ciência relacionada: na criação de hipóteses, na construção de lógicas e no cruzamento de dados que gerem estatísticas de conhecimento relevante.

Pilares do data science

Exemplos de data-drivens

Organizações norteadas por dados são chamadas de data-drivens. Elas têm, por característica, uma cultura empresarial focada em dados.

Ou seja, primeiro se analisa as informações para, depois, criar ideias e tomar decisões. Com isso, gostos pessoais e o mito do gênio dão lugar ao foco no cliente.

Netflix

O exemplo que não pode faltar quando se fala de dados é, sem dúvida, a Netflix que, por vários recursos da plataforma demonstra que a utilização de dados traz ótimos resultados, como a presença em 190 países, somando mais de 139 milhões de assinantes.

O sucesso vem do monitoramento de comportamento, indicando tendências que auxiliam na criação de novas produções. A utilização da ciência de dados também faz com que sejam sugeridos títulos com base no histórico do espectador, além de testar diferentes imagens de capas para despertar o interesse pelos títulos.

FX Flow Intelligence

Focada em auxiliar varejistas, a FX Flow Intelligence é uma plataforma que traz informações sobre comportamento dos consumidores em lojas físicas.

A partir de dispositivo com a tecnologia IoT (Internet das Coisas) consegue entregar estatísticas em tempo real, pois, monitora fluxo para responder questões como tempo de permanência na loja, taxa de retorno, gestão de fila.

O processamento desses dados em informação faz com que as instituições possam reconhecer a jornada de consumo do cliente e, assim, otimizar as operações e campanhas, conseguindo, assim, incrementar vendas e aumentar conversão.

Benefícios do data science

Os exemplos bem-sucedidos acima já nos dão algumas pistas, mas vale reforçar que mais do que saber o que é data science vale muito o investimento em inseri-lo nos negócios.

Isso porque, a partir dele é possível tomar decisões eficientes em diferentes âmbitos das organizações. Por exemplo, ao entender tendências de comportamento existem inúmeras possibilidades de utilização desse conhecimento.

A primeira, e talvez mais óbvia, é o desenvolvimento de produtos que vão de encontro aos interesses dos consumidores, mas, em um plano de expansão, por exemplo, pode ajudar a definir a compra de outras organizações.

Com isso queremos ressaltar que não há delimitações para as possibilidades da utilização do data science, o importante é esclarecer qual é a questão a ser respondida e deixar que o profissional descubra como trazer as informações.

O grande ponto de destaque é que, mesmo permeados por tanta tecnologia, negócios são feitos por e para pessoas. Portanto, tecnologia e comportamento são fatores indissociáveis na busca por informações e nas decisões.

Assim, o data science deve ser etnográfico, focado na observação do comportamento e da cultura das pessoas, a fim de tornar as decisões, produtos e cooperativas cada vez mais humanas e eficientes quanto ao relacionamento que criam com o seu público.

Também é importante frisar que o data science não é mágica, mas um recurso que gestores utilizam para embasar decisões, cujos riscos são calculados, mas existem. O grande valor desta área está, justamente, em encontrar alternativas para as cooperativas, dentro de um mercado volátil, incerto, complexo e ambíguo.