Ciência de Dados e Soluções

Ciência de Dados e Soluções

Que problemas a Ciência de Dados pode ajudar a resolver?

O mundo está mudando rapidamente. Os últimos 20 anos viram uma incrível mudança na forma como as empresas estão utilizando a análise de dados e como estes dados estão sendo coletados: operações, fabricação, gestão da cadeia de suprimentos, relacionamento com o cliente, desempenho da campanha de marketing, procedimentos de fluxo de trabalho, redes sociais e assim por diante. Tudo pode ser coletado, armazenado e analisado.

Segundo o Gartner, até 2020, haverá 250 milhões de veículos conectados na estrada, permitindo novos serviços de bordo e capacidade de condução automatizados. Além disso, haverá 25 bilhões de coisas conectadas em uso até então. A Cisco acredita que este número vai estar mais perto de 50 bilhões de dispositivos enquanto a Consultoria Morgan Stanley considera que esse número pode realmente ser tão alta quanto 75 bilhões. Todos estes dispositivos estarão gerando dados.

Mas como é que as pessoas e as empresas podem ser capazes de lidar com essa explosão maciça de dados para resolver problemas de negócio?

Análise de Dados

Com uma quantidade imensa de dados sendo gerados e coletados, as empresas estão focadas na criação de vantagens competitivas pela exploração destes dados. Quando confrontada com um problema de negócio, a empresa deve ser capaz de avaliar como os dados podem melhorar o desempenho. Os cientistas de dados precisam ser parte estatísticos, parte hackers, parte engenheiros, parte analista de dados, parte consultor de negócios, parte artista e parte contador de histórias. O cientista de dados deve ser capaz de conversar com várias áreas de negócio, reunir todos os dados, ligar os pontos e procurar o local e as ideias mais relevantes e, em seguida, traduzi-los para sugestões que façam sentido. Compreender os conceitos fundamentais, estruturar e organizar o pensamento analítico vai ajudar a vislumbrar oportunidades para melhorar a tomada de decisões com base em dados, ou compreender as ameaças competitivas orientadas a dados. Por exemplo, as empresas podem usar as informações geradas a partir da análise de dados para melhorar o envolvimento do cliente e estratégias de retenção ou para criar novos produtos e serviços.

Problemas de negócio resolvidos pela Ciência de Dados

Em última análise, a Ciência de Dados é importante porque ela permite que as empresas operem e criem estratégias de forma mais inteligente. A chave é a adição de valor com o aprendizado sobre os dados. Um aspecto muito importante na Ciência de Dados é a análise preditiva. Com a ajuda de análise preditiva pode-se calcular a probabilidade de um cliente deixar de comprar um produto, qual vai ser o faturamento do próximo mês, ou qual a próxima melhor oferta para um usuário do site da empresa e assim promover a mercadoria que o usuário é mais propenso a comprar. Isso leva a outro muito conceito muito importante com o qual os cientistas de dados precisam lidar: a mineração de dados.

Data Mining

A mineração de dados é um processo analítico concebido para explorar grandes quantidades de dados. A mineração de dados é especialmente importante para os gerentes de negócios porque os dados extraídos são geralmente dados de marketing / negócios. A mineração de dados também é usada principalmente para analisar o comportamento do usuário através da procura de padrões e / ou relações sistemáticas entre as variáveis, e, em seguida, validar os resultados aplicando os padrões detectados a novos subconjuntos de dados, o objetivo final aqui é previsão. De um modo geral, é tentar saber se as pessoas que atualmente se comportam da mesma forma como outras pessoas fizeram no passado, irão executar as mesmas ações futuras. Tomando como exemplo um carrinho de compras em um site de compras: digamos que a sua taxa de abandono média foi de 60%, mas que pessoas que estavam associados com três variáveis ​​específicas só tinham uma taxa de abandono de 40%. Podemos supor que outras pessoas associadas a essas três variáveis, provavelmente, irão mostrar a mesma taxa de abandono de 40%. Essas variáveis ​​podem ser demográficas, como sexo e idade, ou comportamental, como a compra de itens específicos ou clicar em determinados links.

Machine Learning

Aprendizado de máquina é a ciência de fazer os computadores agirem sem ser explicitamente programados. Aprendizado de máquina nos deu carros que dirigem de forma autônoma, o reconhecimento de voz e pesquisas na web eficazes. O processo de aprendizagem da máquina é semelhante à da extração de dados para procurar padrões. No entanto, em vez de extrair dados para os cientistas de dados, aprendizado de máquina usa esses dados para os computadores no seu uso. Programas de aprendizagem de máquina detectam padrões em dados e ajustam as ações do programa de acordo.

O futuro

O mercado não é mais o que costumava ser. Quase toda a indústria está sendo afetada pelo grande volume e onipresença do Big Data – e nenhuma empresa está imune. A falta de conhecimento, por parte do gerente de negócios, no campo da ciência de dados, é muito prejudicial para a empresa e está se tornando um diferencial competitivo.

David Matos