O que é ciência de dados ?

A ciência de Dados pode ser conceituada como o campo do conhecimento que tem por objeto análise de dados e por método a construção de algoritmos e aplicação de técnicas computacionais para a resolução de problemas.

A evolução das tecnologias de comunicação e informação (TIC’s) e a consequente “digitalização” de todos os aspectos da vida tem gerado uma nova riqueza para o mundo dos negócios: os daos.

Os dados, por sua vez, são os registros de informações que são produzidas a todo momento, seja por pessoas ou por máquinas e que são dotados de potencial para gerar insights de solução de problemas e inovação.

Porém a transformação desses dados em fontes de conhecimento, exige a atuação de profissionais capazes de realizar uma análise correta e eficiente.

A ciência de dados (ou data science) é uma área de estudo abrangente e multidisciplinar, que compreende dados, algoritmos e tecnologias com capacidade de extrair informações valiosas de dados estruturados e não estruturados.

A extração destas informações possui como objetivo encontrar respostas para problemas e situações complexas, identificar tendências e gerar insights através de diversos tipos de análises. Por exemplo, identificar um grande volume de acesso em um conteúdo específico do seu site pode indicar que ele está performando bem, o que pode ser uma oportunidade de explorar mais assuntos similares a ele.

As informações obtidas com o data science, na maioria dos casos, são utilizadas para a tomada de decisões importantes, como a criação de novos produtos ou serviços, atualização de produtos, mudanças nos negócios e, até mesmo, qual será o futuro de uma organização.

A principal função da ciência de dados é transformar dados, estruturados ou não, em conhecimento para uma empresa ou projeto. Isso porque os dados isolados ou desorganizados e sem uma análise são apenas informações pontuais. Portanto, precisam passar por um processo, como o da ciência de dados, para ser uma fonte de conhecimento, podendo servir como base para ações e melhorias que fornecem uma vantagem competitiva para as empresas.

Mas vale lembrar que essa vantagem competitiva está relacionada a várias áreas de uma empresa. O conhecimento gerado por dados pode ser utilizado no marketing, em vendas, na área de RH, no setor de desenvolvimento de produtos, na experiência do cliente, no setor financeiro e em qualquer outra área que utilize as informações para suas ações de forma estratégica.

Com isso em mente, podemos perceber que a ciência de dados não é útil apenas para um tipo de empresa, em um único segmento. Ela pode ser utilizada por empresas de diversas áreas de atuação, desde que exista um processo válido de captura, armazenamento e processamento de dados.

Esse processo necessário para a execução da ciência de dados inclui também a validação das fontes e da veracidade dos dados, para que os resultados sejam precisos e verdadeiros e não comprometam as tomadas de decisão a partir deles.

Os dados brutos, aqueles sem nenhum tipo de tratamento ou processamento, não nos dizem muita coisa, pois são apenas grupos de informações isoladas. Assim a ciência de dados se faz importante, sendo capaz de identificar oportunidades e informações importantes para as empresas ao realizar diferentes tipos de estudos e análises dos dados.

As informações obtidas através da ciência de dados podem gerar recomendações de mudanças e melhorias estratégicas de uma empresa, do controle de gastos até o desenvolvimento de novos produtos e tecnologias.

A prática da ciência de dados possui algumas etapas fundamentais para alcançar as respostas que um projeto ou uma empresa precisam. Abaixo vemos a sequência destas etapas e o que acontece em cada uma delas.

Coleta de dados

O processo se inicia com a coleta dos dados. As fontes dos dados podem variar de acordo com cada empresa, mas é possível utilizar sistemas de CRM, ERPs, dispositivos móveis, dispositivos de IoT (internet of thing), dados em nuvem, entre outras diversas fontes.

Transporte e proteção dos dados

Nesta parte do processo, os dados coletados das diversas fontes que a empresa possui são movimentados para redes corporativas, onde são centralizados para que os profissionais responsáveis possam dar sequência no processo.

Aqui, a proteção dos dados se faz fundamental para garantir que apenas pessoas autorizadas possam ter acesso a essas informações, uma vez que o vazamento de dados pode gerar diversos problemas para a organização.

Armazenamento e processamento dos dados

Após o transporte, os dados precisam ser armazenados em infraestrutura que sejam capazes de processá-los e validá-los de forma adequada. Hoje em dia, a maioria das empresas opta por serviços em cloud (nuvem) para o armazenamento de informações. Dessa forma, os dados são mantidos em locais seguros mas de fácil acesso para os envolvidos no projeto.

Análise de dados e compartilhamento de resultados

Após finalizar as etapas mais “operacionais”, inicia-se a principal etapa para o data science: a análise dos dados. Este é um dos pontos de maior importância na atuação do cientista de dados, onde se aplicam algoritmos, cálculos, fórmulas e modelos de análises para obter as respostas e insights que se deseja.

A análise das informações obtidas através dos estudos com base nos dados deve gerar relatórios e recomendações, que são compartilhados com outras áreas para que possam ser a base de novas estratégias e tomadas de decisão.

Ferramentas para ciência de dados

O dia a dia de quem trabalha com ciência de dados pode envolver diferentes ferramentas, de acordo com a especificidade da função do profissional e o tipo da empresa.

Entre as linguagens de programação mais usadas na área, podemos citar R e Python, ambas open source (de código aberto), de fácil utilização e acessíveis a diversos níveis de profissionais.

Também é muito comum que profissionais de ciência de dados utilizem ferramentas como Excel, Google Sheets, Power BI Tableau e Oracle Analytics Cloud para realizar a visualização e análise de dados.

O data science nos permite ter uma ampla visão sobre tendências de mercado, previsões com base em histórico de acontecimentos, correlações e associações de dados, padrões de comportamento e, até mesmo, formas de agrupamento de informações. É através da ciência de dados que podemos, por exemplo, prever comportamentos de compra em eventos ou datas especiais, ou padrões de vendas de acordo com períodos da semana, entre inúmeras outras possibilidades.

A prática da ciência de dados possui algumas etapas fundamentais para alcançar as respostas que um projeto ou uma empresa precisam.