Descubra o poder do Data Science e mude a forma de lidar com as métricas do seu negócio.

Data Science, também chamada de Ciência de Dados, é uma estatística aplicada que usa os dados para extrair insights, por meio da ciência da computação e da matemática.

A proliferação da tecnologia, inovação e transformação digital vem se mostrando presente em quase todos os campos no mundo nos negócios.

Neste cenário, surge a importância de implementar Data Science (Ciência de Dados) nas empresas, para garantir vantagem competitiva, decisões assertivas e resultados promissores.

Afinal “Data is the new oil” (Dados são o novo petróleo), frasede Clive Humby, importante cientista de dados britânico. Essa frase vem sendo usada por executivos no mundo todo para enfatizar a ideia de que os dados são as novas riquezas para os negócios.

O principal desafio agora é saber trabalhar com essa gama de informações, os dados são capazes de oferecer um leque inesgotável de possibilidades, e é aí que surge a necessidade da implementação de Data Science na sua empresa.

Neste artigo, iremos te apresentar tudo o que você precisa saber sobre esse tema nos seguintes tópicos:

• O que é Data Science?
• Algoritmos mais utilizados do Data Science;
• Python para Data Science;
• Vantagens de utilizar o Data Science em empresas;
• Como implementar Data Science na sua empresa;
• Ciclo de vida do Data Science.

Boa leitura!

O que é Data Science?

Data Science é um conjunto de algoritmos e conceitos analíticos fundamentais para  extrair informações relevantes dos dados, detectar padrões e obter insights importantes para decisão final a partir de uma grande quantidade de dados brutos.

O data scientist (cientista de dados) fará uma análise exploratória dos dados — analisar os dados e enxergar mais do que eles mostram — de modo a extrair características significativas das variáveis.

Ele também irá construir modelos para prever situações que ainda não ocorreram. Analisar o presente para prever o futuro! Não estamos falando em descobrir quais foram as páginas mais visitadas no ano passado, estamos falando em prever quais as páginas serão mais visitadas no futuro com base na análise do ano passado.

No vídeo a seguir, você pode compreender melhor a importância da ciência de dados:

Algoritmos mais utilizados no Data Science

Os algoritmos mais utilizados em Data Science são os de Machine Learning (Aprendizado de Máquinas), são eles:

• Árvore de decisão;
• Regressão Logística;
• Redes Neurais Artificiais;
• Floresta aleatória.

Não se preocupe, a seguir, vamos explicar em detalhes cada um desses algoritmos para você entender tudo o que há de importante para saber sobre eles.

1. Árvore de decisão

Árvore de decisão se baseia em um modelo de decisões e suas possíveis consequências. O algoritmo baseia-se em um número mínimo de perguntas que os cientistas de dados devem fazer para avaliar a probabilidade de tomar a decisão certa, de forma estruturada e sistemática.

Abaixo temos um exemplo de árvore de decisão:

2. Regressão Logística

Regressão Logística é uma ferramenta do campo da Estatística com a finalidade de modelar um resultado de uma ou mais variáveis, utilizando a distribuição logística cumulativa.

3. Redes Neurais Artificiais

Redes Neurais Artificiais (RNAs) são modelos computacionais que simulam o comportamento de redes neurais biológicas presentes no cérebro humano, de tal forma que o modelo seja capaz de extrair conhecimento para o aprendizado da máquina. As RNAs são representadas como um sistema de neurônios interconectados.

4. Floresta Aleatória

Floresta Aleatória é um um algoritmo de classificação  que cria várias árvores de decisão de maneira aleatória e as combina entre si. Isso garante com que o algoritmo tenha um resultado mais exato do que usando apenas uma árvore de decisão.

Python para Data Science

Python é sem sombra de dúvidas a linguagem de programação mais utilizada em Data Science.

Como principais vantagens do Python, podemos destacar a comunidade gigantesca de usuários, contribuindo muito para fóruns de discussão sobre a linguagem. Além disso, Python é uma das linguagens relativamente mais fáceis de aprender.

As vantagens do Python para Data Science são as bibliotecas específicas para manipulação de dados. Os frameworks mais utilizados são:

• Scikit-learn: utilizado para algoritmos de Machine Learning;
• Pandas e Numpy: utilizados para manipulação de dados;
• ScyPy: utilizado para computação científica;
• Matplotlib: utilizado para apresentações gráficas. 

Vantagens de utilizar Data Science em empresas

Com tudo o que apresentamos até aqui, você deve ter percebido o impacto que a ciência de dados tem em um projeto, não é mesmo? Listamos a seguir as principais vantagens de se utilizar Data Science na sua empresa.

Tomada de decisão

Quando você já coletou, estudou, modelou e classificou analiticamente os dados, a tomada de decisão a partir daí será muito mais ágil. Trabalhando com dados você poderá traçar estratégias e colocar em prática planos de ação que favorecem a produtividade e o bom desempenho da sua empresa a partir dos levantamentos obtidos com o Data Science.

Redução de custos e retorno financeiro

Com o Data Science, aempresa se torna muito mais capaz de identificar gargalos e gastos desnecessários.

Sobre o retorno financeiro, a empresa que utiliza a ciência de dados, garante maiores vantagens competitivas; pois ela toma decisões de forma mais rápida e eficiente, executam suas tarefas conforme o planejado e são mais analíticas.

Muito provavelmente, empresas que sabem trabalhar bem com os dados internos e externos, possuem visão holística tanto da própria empresa, como do mercado em geral.

Vantagem competitiva

Já mencionamos essa vantagem anteriormente, mas queremos frisar com você que o Data Science fornece uma vantagem aos empreendedores de compreender, identificar e abraçar novas oportunidades.

Prever demandas futuras

Você provavelmente deve ter percebido que quando falamos de análise de dados estamos falando também de previsões. De fato, os dados contribuem para que você “preveja o futuro”.

Quer um exemplo? Temos o case de análise preditiva da empresa Target, uma rede varejista dos Estados Unidos que descobriu que uma adolescente estava grávida antes mesmo que a família dela soubesse.

A Target classificou internamente uma lista com 25 itens que toda grávida costumava comprar em suas lojas, e então começava a enviar cupons de desconto de mobiliários de bebês, roupas, entre outros.

Certa vez, um pai chegou enfurecido em uma das lojas, pois alegava que os cupons de desconto relacionados a bebês que sua filha adolescente recebia poderiam incentivá-la a tentar uma gravidez precoce.

A loja se desculpou com a família. Porém, mais tarde o pai ligou para loja desculpando-se, pois a sua filha já estava grávida.

É verdade que isso levanta um debate muito válido sobre como as lojas podem monitorar o comportamento do consumidor e todos os pontos invasivos que isso implica, mas isso é um assunto para outro momento.

O que podemos extrair dessa história é o poder que a análise de dados tem em realmente prever o amanhã e como tirar proveito disso.

Personalização de produtos e serviços

Usando o case anterior da Target, podemos destacar a personalização de produtos direcionados a um perfil específico.

A empresa que conhece seus clientes, sabe quando e o que eles irão comprar, em quais circunstâncias, junto a qual outro produto e garantem muito mais vantagem nas vendas e retenção de clientes.

Os dados contribuem para direcionar propagandas, cupons, cursos específicos e personalizados para cada cliente. É inegável o quanto essa personalização pode contribuir principalmente para o E-commerce.

Como implementar Data Science na sua empresa

Vimos até aqui os benefícios e as vantagens do Data Science. A seguir, vamos te dar algumas dicas fundamentais para implementá-lo na sua empresa.

Tenha uma equipe de cientistas de dados

Ter uma equipe capacitada e especialista em análise de dados é um dos maiores triunfos de uma empresa. Não conte somente com os desenvolvedores e analistas de qualidade, contrate cientistas de dados para fazer parte da equipe de TI. 

Procure profissionais no mercado, que além das hard skills com análise de dados e programação, tenham soft skills analíticas, multidisciplinares, movidos por inovação e focados em resultados. O cientista de dados precisa estabelecer as melhores soluções e contribuir para a decisão final.

Com uma boa equipe de cientistas de dados é possível compreender o negócio, atender os objetivos do cliente, estabelecer métricas, interpretar grandes volumes de dados, criar modelos para teste e treinamento, entre outros atributos.

Você pode realizar uma contratação direta ou contratar serviços terceirizados em empresas de TI.

Tenha em mãos ferramentas e tecnologias de Data Science

É de suma importância equipar seu time com o que sua empresa pode oferecer de melhor no quesito tecnologia e inovação. Sem tecnologia de ponta, não existe vantagem competitiva.

Essas ferramentas incluem plataformas, mecanismos e conceitos de Business Intelligence, , Cloud Computing (Computação em nuvem), Big Data,  CRM (Customer relationship management) e Inteligência Artificial.

Estabeleça métricas e documente os planos de ação e resultados

As estratégias e os planos de ação da empresa devem ser voltados para que os resultados das metas sejam atingidos, para isso, as metas precisam ser mensuráveis, oportunas e de fácil interpretação.

Documente tudo para consultas futuras e para evitar retrabalho. Além do mais, outras áreas e/ou campos de pesquisa dentro da empresa podem fazer uso dos resultados obtidos no futuro.

Tenha uma cultura orientada a dados

A Transformação Digital nas empresas está totalmente ligada à cultura Data Driven, uma gestão empresarial que utiliza os dados como elementos principais na tomada de decisão. Seu objetivo é validar planos de ação levando em consideração os dados produzidos.

A cultura orientada a dados irá trabalhar com eles de maneira inteligente e ágil, buscando insights significativos a partir de uma análise de dados precisa.

As organizações que ocupam as melhores colocações nos rankings de melhores líderes empresariais usam seus dados de forma criativa e inovadora; e tomam suas decisões baseadas nessa cultura analítica dos dados.

Ciclo de vida do Data Science

Desde o projeto até sua execução, o Data Science atua como em um ciclo de vida. O primeiro ponto é garantir que os dados são confiáveis. Os passos dentro do projeto são os seguintes:

1. Exploração dos dados;
2. Limpeza de dados;
3. Pré-processamento de dados;
4. Escolha do modelo;
5. Teste e treino do modelo;
6. Finalização (Deployment).

Dentro desse processo, o maior tempo gasto é com a manipulação dos dados (Pré-processamento de dados; Escolha do modelo e Teste e treino do modelo). Para que essas etapas sejam bem sucedidas, é fundamental que seja realizada por um equipe de cientistas de dados.

A especialização do time na área é indispensável para que o ciclo se encerre sem margem para erros ou pontas soltas. Lembre-se também de pensar na pós-produção do projeto.

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