O que é Data Science?

Entenda o que é Data Science e qual o valor dela para os negócios

Você já deve ter percebido que estamos na era da informação e todas as interações realizadas entre pessoas, empresas, governos e outras entidades geram uma série de dados não é mesmo? É possível utilizar Data Science para processar e gerar conhecimento por meio dessas informações.

Bom, você deve estar um pouco confuso, até porque não sabe ainda o que é Data Sciente e onde é aplicada essa tecnologia, não é mesmo? Calma, criamos este post incrível exatamente para que você possa entender esse conceito de forma rápida e simples. Continue conosco e confira!

O que é Data Science

A primeira pergunta que você deve ter em mente agora é ─ mas o que é Data Science? ─ em uma tradução livre, a ciência de dados é um estudo disciplinado de um determinado conjunto de informações relativas ao negócio.

Essa ciência estuda a captura, processamento, geração e análise de dados envolvendo uma série de disciplinas, como a computação, estatística, matemática e conhecimentos acerca do negócio que será analisado.

Seu principal objetivo é gerar conhecimento e insights para auxiliar o gestor a encontrar determinadas oportunidades em seu mercado de atuação ou, até mesmo, possíveis riscos às suas operações.

Ao contrário do que se pensa, Data Science não precisa, necessariamente ser aplicada apenas sobre conjuntos massivos de dados, uma vez que seu objetivo não é o processamento e sim a análise. Pode-se aplicar essa ciência em pequenos conjuntos de informações, sem nenhum tipo de restrição.

Cientista de dados

A principal figura aqui e a responsável por aplicar Data Science é o cientista de dados. É ele que realiza toda a análise em cima das informações coletadas e armazenadas, visando encontrar aquilo que lhe foi pedido.

Esse é um profissional multidisciplinar, que deve formular problemas e escolher modelos de simulação e estatística para a entrega dos resultados finais para a empresa e o seu gestor.

Como funciona

O principal papel do Data Science é extrair informações relevantes de um determinado conjunto de dados, e para isso, é preciso realizar as perguntas certas para que a resposta possa ser satisfatória.

Em sua aplicação o cientista de dados realiza uma série de atividades com o intuito de alcançar a resposta desejada. Entre esses processos desenvolvidos pelo profissional estão:

  • buscar mais informações: pode ser que o conjunto de dados levantados não seja ideal para a pergunta realizada, sendo assim o cientista de dados pode buscar informações complementares de outras fontes;
  • perguntar de forma inteligente: para obter a resposta certa é preciso questionar de forma precisa. Nem sempre o conjunto de dados poderá ser utilizado para uma determinada pergunta, porém, é possível realizar questionamentos que auxiliem na compreensão geral do problema;
  • verificar a qualidade: muitas empresas não tem um controle de qualidade sobre os dados acumulados, o que pode ser um desafio para o profissional de Data Science, uma vez que pode haver informações duplicadas, corrompidas, inexatas, entre outros problemas;

Após aplicar essas verificações sobre o conjunto de dados do cliente, o cientista de dados vai realizar a configuração do sistema de machine learning. Esses softwares são capazes de apreender com os dados a que tem acesso e seguem uma determinada programação para encontrar as respostas que são buscadas no processo.

Ao obter a resposta, esse conhecimento deve ser tabelado e entregue ao gestor para que ele possa utilizar tais informações para a tomada de decisão estratégica.

Onde se aplica

O valor do conhecimento é estratégico. Hoje, várias empresas estão descobrindo a relevância existente em seus conjuntos de dados, não sendo apenas um armazenamento sem fim, mas um tesouro a ser descoberto.

Não apenas aos negócios podem ser aplicadas as tecnologias de Data Science, mas a diversas outras áreas do conhecimento que possuam conjuntos de dados a serem estudados.

Por exemplo, no setor da saúde, é possível realizar uma análise aprofundada dos dados acerca de diversos pacientes e descobrir tendências a determinadas doenças em alguns grupos de risco, facilitando, assim, o controle e evitando que essas pessoas sofram no futuro.

Benefícios do uso de Data Science

Existem diversos benefícios no uso de Data Science nas empresas para análise de seus conjuntos de dados. Vamos listar alguns dos benefícios de adotar essa ciência.

Redução de custos

Ao analisar um conjunto de informações é possível visualizar as possíveis falhas e gargalos nos processos de produção que acabam impactando diretamente nos custos operacionais. Ao melhorar os processos, os gastos diminuem e a produtividade é aumentada.

Visualização de oportunidades

Um dos principais objetivos dos gestores ao realizar a implantação do Data Science é a busca por oportunidades de negócio, melhores datas para investir na produção ou quais são as horas de reduzir estoque.

Melhor entendimento do negócio

Algumas perguntas podem ser difíceis de responder. Qual a melhor opção, ofertar um desconto para pagamento à vista ou baixar o preço? Esse tipo de questionamento específico do negócio pode ser respondido com o uso de Data Science.

Aumento de produtividade

Ao visualizar todos os possíveis riscos do negócio e aproveitar as oportunidades encontradas pelo cientista de dados é possível que a empresa dê um salto de eficiência, aproveitando todo o conhecimento gerado pelas informações analisadas.

Diferenças em relação a outras abordagens

Estamos na era da informação e determinados termos acabam por se confundir, afinal, a evolução da tecnologia tem trazido uma série de novos conceitos a cada dia e temos de conviver com um conjunto enorme de informações.

É comum que as pessoas, até mesmo do meio digital, confundam Data Science, Big Data, Business Analyst e outros termos do time que vem se difundindo cada vez mais na área de negócios.

Big Data

O Big Data é um banco de dados relacional que é construído para lidar com quantidades massivas de informações. Como dito, o Data Science nem sempre analisa grandes conjuntos de dados, ou seja, às vezes, pode ser que não haja um Big Data.

Business Analyst

Diferentemente do cientista de dados, que formula todas as perguntas hipóteses e verifica os resultados obtidos, esse profissional pode ser responsável por verificar os dados relativos ao negócio, auxiliando o cientista de dados a entender a empresa.

Data Analytics

Semelhante ao Data Science, no entanto, com muito mais foco em um determinado problema, no qual o conjunto de dados já está predefinido e basta que o profissional analise e encontre a solução para o questionamento.

Bom, chegamos ao final deste post e acabamos por reunir uma boa quantidade de informações, não é mesmo? Esperamos que você possa ter compreendido realmente o que é Data Science e sua principal aplicação.