31-10-2022

Data science em prol do sucesso nos negócios das organizações

• Dados

Por Lucas Santos

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Data science, ou ciência de dados na tradução para o português, é um termo que se tornou muito popular e mandatório em empresas que buscam tomar decisões cada vez mais assertivas e gerar novas ideias determinantes para o sucesso dos seus negócios.

Num mundo cada vez mais tecnológico, onde a transformação digital avança num ritmo cada vez mais rápido e as empresas são obrigadas a evoluírem seus processos com mais rapidez, o uso consciente e otimizado dos dados tornou-se uma das armas mais infalíveis para tal evolução.

Neste artigo, falamos sobre o que é e quais os benefícios a ciência de dados pode trazer às empresas, além de como a Foursys tem trabalhado o tema. Boa leitura!

 

Data science: o que é?

Data science é um meio de estatística aplicada que incorpora elementos da ciência da computação e matemática onde, juntos, resultam em dados qualitativos e quantitativos que podem ser utilizados como insights.

As práticas de ciência de dados são, portanto, fundamentais para que as organizações se mantenham produtivas e competitivas em seu mercado de atuação. Isso porque com a aplicação dos métodos de data science, é possível extrair tendências e novas oportunidades até então desconhecidas, impactando positivamente no resultado dos negócios.

A ciência de dados também pode auxiliar as empresas em respostas rápidas às demandas do mercado, sempre em constante evolução tecnológica, e em processos internos, como estudos demográficos buscando sempre a melhoria da organização.

O sucesso do método fez com que as empresas se mexessem, criando escritórios de dados e equipes específicas de profissionais com conhecimento em data science, consequentemente aquecendo o mercado de trabalho da modalidade.

 

Segundo projeção o US Bureau of Labor Statistics, pode ocorrer um aumento de 36% no número de cientistas de dados no mundo até 2031.

 

A principal atribuição de um profissional de data science, o cientista de dados, é combinar recursos de TI (programação, por exemplo), ferramentas estatísticas e de matemática e conhecimentos de negócio para responder perguntas e resolver problemas através de dados.

Hoje, as principais aplicações de data science são: buscas na internet; sistemas de recomendação; comparadores de preços; logística de entrega; planejamento de rotas aéreas; fraude e risco; propaganda digital; reconhecimento de fala e imagem e, por fim, jogos.

 

Aplicando data science nos negócios

A aplicação de data science consiste na utilização de algoritmos e estruturas de machine learning, além de linguagens de programação e bibliotecas de visualização. O conhecimento pode ser adotado em vários segmentos de negócios, como por exemplo:

        • No varejo, ajudando as empresas do setor a segmentar cada vez melhor os/as clientes por interesses e necessidades; 

        • Na saúde, estudando e comparando vírus, bactérias, doenças, sintomas e diagnósticos; 

        • No setor financeiro, realizando análises preditivas de riscos de forma mais assertiva; 

        • No marketing, gerando uma série de insights sobre os/as clientes de forma que o produto seja ofertado às pessoas certas na hora certa.

Por ser uma área de conhecimento interdisciplinar, a ciência de dados pode ser aplicada também em outras centenas de áreas de atuação.

 

O ciclo de vida da ciência de dados

Citados os principais segmentos de negócio onde a ciência de dados pode ser aplicada, hora de conhecer o ciclo de vida de uma iniciativa que envolve a utilização de data science.

Segundo a Alteryx, empresa estadunidense desenvolvedora de softwares para análise e ciência de dados, data science é um processo cíclico que pode ser dividido nas 8 etapas descritas abaixo:

        1) Conhecimento do tópico: a natureza da ciência de dados é buscar explicações sobre por que as coisas são como ela são. Por isso, o cientista de dados deve ter total compreensão sobre o problema que está tentando explorar fazendo as perguntas certas; 

        2) Aquisição de dados: essa etapa diz respeito à coleta de dados corretos que respondas às perguntas feitas na etapa de conhecimento do tópico; 

        3) Data preparation (preparação de dados): é a etapa mais importante do ciclo de vida de data science e que demanda maior tempo por parte do cientista de dados. Nela, o/a profissional deve combinar e tratar as informações de forma que fiquem limpas para a análise; 

        4) Data exploration (exploração de dados): envolve a identificação e a compreensão das informações extraídas após a etapa de preparação dos dados; 

        5) Modelagem e avaliação preditiva: após preparar e analisar os dados, o/a cientista de dados inicia o treinamento do(s) modelo(s) preditivo(s) até que os mesmos estejam atendendo à demanda em questão; 

        6) Interpretação e implantação: trata-se do resultado de todas as etapas descritas acima, onde o/a cientista de dados utiliza o(s) modelo(s) e toda a análise que realizou para responder à(s) pergunta(s) com a qual começou o ciclo de vida; 

        7) Monitoramento: após a implantação do(s) modelo(s), o/a profissional deve zelar pelo funcionamento pleno mesmo quando houver a inserção de novos dados ou mudanças de comportamento, realizando sempre os ajustes necessários.

        8) A oitava e última etapa diz respeito à repetição do ciclo de vida da ciência de dados. Aqui, tira-se lições e aprendizados sobre os modelos implantados de forma que haja perguntas novas e mais profundas sobre o problema em questão.

 

Data science na Four

Como uma empresa que fomenta dentro de seus times a cultura data driven (como pode ser lido neste artigo no ), a Foursys também mantém iniciativas utilizando a ciência de dados.

Por meio de machine learning, a equipe de Data & Lab da Four desenvolveu dois produtos que auxiliam os processos envolvendo os/as profissionais das áreas de Recrutamento & Seleção e Comercial. Ambos utilizam dados para mostrar quais candidatos(as) se enquadram nos perfis desejados para as vagas de acordo com soft e hard skills e o momento certo para se fechar um contrato de um potencial produto, respectivamente.

Está mais do que comprovado que otimizar dados e usá-los a seu favor é importantíssimo para a consolidação e crescimento de uma empresa no mercado. Seja para ofertar produtos de data science, seja para descobrir tendências, o presente e o futuro pedem que as companhias se organizem internamente para trabalhar com suas informações.