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Ciência de Dados Centrada em Negócios

Ciência de Dados Centrada em Negócios

Posted on 6 de setembro de 201527 de dezembro de 2017 by David Matos

Para a maioria dos gerentes e diretores de grandes e médias empresas, a Ciência de Dados é interessante por causa dos benefícios que ela pode gerar. A maioria dos gerentes de negócios e líderes organizacionais não poderia se importar menos sobre codificação e algoritmos estatísticos complexos. Eles são, por outro lado, extremamente interessados em encontrar novas maneiras de aumentar os lucros das empresas, aumentando as taxas de vendas e diminuindo ineficiências. Um dos grandes desafios da Ciência de Dados, é introduzir o conceito de ciência de dados centrada nos negócios, discutir como ela difere da inteligência de negócio tradicional e apontar como se pode usar insights de negócios derivados da análise de dados para aumentar a produtividade e lucratividade.

O mundo empresarial moderno está absolutamente inundado com dados. Isso porque cada linha de negócios, sistema eletrônico, desktop, laptop, telefone celular e cada funcionário está criando continuamente novos dados relacionados a negócios como uma saída natural e orgânica do seu trabalho. Esses dados são estruturados ou não, alguns de grande volume outros de pequeno volume, gerados de forma rápida ou lenta; são dados tabulares, dados de vídeo, dados espaciais ou dados que ninguém ainda prestou atenção. Mas, enquanto existem muitas variedades e variações entre os tipos de conjuntos de dados produzidos, o desafio é apenas um – extrair percepções de dados que agreguem valor à organização, quando postas em prática. São muitos os desafios envolvidos no valor de insights que são gerados a partir de dados de negócios.

O mundo dos negócios é complexo. Ciência de dados é complexo. Às vezes, é fácil ficar tão preso olhando para as árvores que você se esqueça de procurar um caminho para fora da floresta. É por isso que, em todas as áreas de negócio, é extremamente importante manter o foco no objetivo final. Em última análise, não importa em que linha de negócio você está, o norte verdadeiro é sempre o mesmo – crescimento de lucro do negócio. Se você conseguir isso através da criação de uma maior eficiência ou pelo aumento das taxas de vendas e fidelização de clientes, o objetivo final é a criação de uma taxa de lucro para crescimento mais estável e sólida para o seu negócio. A seguir está uma lista de algumas das maneiras que se pode usar a ciência de dados centrada nos negócios para ajudar a aumentar os lucros:

Diminuir riscos financeiros. Um cientista de dados centrado nos negócios pode diminuir o risco financeiro no negócio de comércio eletrônico usando métodos de detecção de anomalia em série para detecção de fraude em tempo real.

Aumentar a eficiência de sistemas e processos. Esta é uma função de optimização de sistemas de negócios que é realizada por ambos os cientistas de dados centrados em negócios e o analista de negócios. Ambos usam análise para otimizar processos de negócios, estruturas e sistemas, mas com métodos e fontes de dados diferentes. O objetivo final aqui deve ser o de diminuir os gastos de recursos desnecessários e aumentar o retorno sobre o investimento para as despesas justificadas.

Aumentar as taxas de vendas. Para aumentar as taxas de vendas para suas ofertas, você pode empregar um cientista de dados com foco no negócio para ajudar a encontrar as melhores formas de aumentar a fidelidade do cliente ou aumentar as conversões em cada camada do processo de vendas. É provável que a sua empresa já esteja empregando muitas destas táticas, mas um cientista de dados focado nos negócios pode olhar para todos os dados relacionados com o negócio e, a partir disso, gerar insights não percebidos até então.

David Matos

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4 thoughts on “Ciência de Dados Centrada em Negócios”

  1. Mini Site Ninja disse:
    8 de agosto de 2017 às 7:14 PM

    Parabéns pelo artigo. Muito relevante mesmo e sem falar que essa é uma dor de uma grande maioria.

    Responder
    1. David Matos disse:
      9 de agosto de 2017 às 7:05 PM

      Valeu, obrigado!

      Responder
  2. Pingback: Porque cientistas de dados escolhem o Python? - Python
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