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Data Science: o que é, como funciona e aplicações

set. 18, 2020

Você ainda não sabe como usar o data science (ciência de dados) a favor de seus projetos?



Já vamos adiantar logo de cara que as possibilidades de aplicação são muitas, o que não chega a ser surpresa.


Afinal, como disse uma vez o célebre estatístico e consultor William E. Deming, “sem dados, você é só mais uma pessoa com uma opinião”.


É nesse sentido que o data science se tornou um campo do conhecimento dedicado a ir além do discurso opinativo.


Ou seja, com essa ciência, acaba a tomada decisão com base no “achismo”. E é sobre isso que vamos falar a partir de agora.


Este texto está recheado de informações e dicas para aplicar a ciência de dados no seu dia a dia.

Então, acompanhe até o final!


O QUE É DATA SCIENCE?


Toda atividade produtiva humana gera um conjunto de dados, antes, durante e depois da sua realização.

Se você comprar a camisa do seu clube de coração, por exemplo, vai deixar registrado na plataforma de e-commerce uma série de informações de interesse do vendedor.


Agora, imagine a quantidade de dados gerados não apenas por você, mas por bilhões de compradores ao redor do mundo.


Pois é para organizar, estruturar e compreender o que esse volume de informação diz que se dedica o data science.


Essa é uma área do conhecimento aplicada à administração de empresas multidisciplinar.


Isso quer dizer que, além da estatística, outras ciências colaboram em suas rotinas.


COMO SURGIU A CIÊNCIA DE DADOS?


IBM, uma das mais poderosas desenvolvedoras de softwares de análise de dados, informa que, hoje, produzimos cerca de 2,5 quintilhões de bytes de dados todos os dias.


Por trás essa quantidade imensa de informações, está um processo que começou há muito tempo atrás.

Mais precisamente, desde que a companhia lançou o primeiro mainframe, em 1952.


Antes disso, o homem já vinha desenvolvendo instrumentos e ferramentas para lidar com a informação.

criação do ENIAC, em fevereiro de 1946, evidenciava a preocupação em fazer cálculos e tratar dados para chegar a resultados mais precisos.


E o que isso tem a ver com a ciência de dados?


Ajuda a entender e a explicar que ela existe desde que o mundo acordou para a necessidade de organizar e interpretar informações com softwares e hardwares.


COMO FUNCIONA O DATA SCIENCE?


Não é um erro dizer que data science e estatística tratam do mesmo objeto de estudo.


Isso porque, nas duas áreas, o conceito por trás das atividades é igual: gerar informação útil a partir de outros dados.


Dessa forma, a ciência de dados funciona como um conjunto de atividades e operações que nos levam a decidir com mais segurança sobre determinada condição.


É o que fazem, por exemplo, empresas como a UPS, que criou o software ORION depois de ler e interpretar volumes massivos de dados gerados em suas entregas mundo afora.


A aplicação desse programa, por sua vez, levou a uma conclusão até certo ponto surpreendente: virar à esquerda sai mais caro para os negócios de entregas.


Esse é o princípio do data science: permitir que gestores decidam a partir do que as ferramentas de análise apontam após o tratamento e a modelagem de dados.


DATA SCIENCE X BUSINESS ANALYTICS X DATA ANALYTICS: QUAL É A DIFERENÇA?



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A ciência de dados tem uma conexão íntima com todas as soluções e ferramentas que são orientadas para a coleta e análise de informações.


Entre elas, está o conceito de business analytics.


Seu foco se volta à avaliação de empresas para gerar resultados, o que inclui aumento de receitas, redução de custos e de riscos, entre outros.


Nesse aspecto, a principal diferença em relação à ciência de dados é que esta pode ser aplicada não só aos negócios, como a qualquer outra atividade.


Já o conceito de data analytics é mais específico.


Nesse caso, tratamos apenas da análise dos dados com as ferramentas próprias do data science.

Logo, a análise de dados nada mais é do que um dos componentes da ciência de dados.


COMO A CIÊNCIA DE DADOS PODE SER USADA NAS ORGANIZAÇÕES?


Afinal, para que serve o data science? Que tipo de aplicação prática ela pode ter, considerando as múltiplas realidades de negócios?


Apresentamos algumas delas a seguir. Confira!


ANÁLISE DO COMPORTAMENTO DO CONSUMIDOR


Quem não fala a língua do seu cliente tende a desaparecer do mercado.


O data science, nesse aspecto, é de extrema utilidade para dar respostas a respeito do comportamento do consumidor, como comprova este estudo sobre uma marca de roupas.


GERAR INSIGHTS DE NEGÓCIOS


Outra diferença entre business analytics e data science é o tipo de questão que cada solução se dedica a responder.


Enquanto a primeira busca entender o que aconteceu, a segunda tem como meta prever o que vem pela frente.


É isso que leva as empresas a ter insights de negócios, já que, com a ciência de dados aplicada, elas se habilitam a gerar respostas para dúvidas práticas.


Ou seja, em vez de se perguntar “por que estou vendendo pouco?”, você passaria a questionar “quais serão os próximos consumidores que vou perder e por quê?”.


SOLUCIONAR PROBLEMAS LOGÍSTICOS


O caso da UPS, que a gente citou antes, é bastante exemplar. Ele mostra o real alcance da ciência de dados sobre as operações de campo.


Isto é, ela se presta não só a fornecer ideias e alternativas na teoria, mas respostas totalmente aplicáveis na vida real.


REDUZIR RISCOS


Ninguém joga para perder. Por isso, todo projeto de expansão, corte de gastos ou investimentos devem ser avaliados de acordo com os riscos que oferecem.


O data science pode ajudar nesse sentido, seja apoiando em rotinas de compliance, garantindo o cumprimento de normas, seja na prevenção de fraudes. 



AFINAL, SUA EMPRESA DEVE INVESTIR EM DATA SCIENCE?


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Se o seu objetivo é fazer diferente e encontrar resultados que considera inatingíveis com os recursos à disposição, sim, você deve investir em data science.


A melhor parte é que ela se aplica a qualquer tipo de atividade.


Do ramo financeiro à área médica, não há negócio que não possa se beneficiar das suas soluções.

Não sabe por onde começar? Conheça e experimente as soluções analíticas da FiveActs!


CONCLUSÃO


No contexto da ciência de dados, a FiveActs desenvolve soluções analíticas ideais para empresas que estão planejando crescer.


Seja qual for o seu objetivo, nós podemos dar o suporte necessário do início ao fim para o seu negócio crescer com o auxílio do data science.


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Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) tem desempenhado um papel fundamental na transformação digital das organizações, impulsionando inovações que agregam valor e promovem a segurança. Neste cenário, a tecnologia traz a todo momento inovações que têm o potencial de transformar profundamente as operações e os resultados das empresas. Considerando as previsões do Gartner sobre as 10 principais tendências tecnológicas estratégicas para os próximos anos, fica evidente que o sucesso futuro dependerá da capacidade das organizações de se adaptarem e aproveitarem essas mudanças em seu benefício. O Gartner também traz 3 grandes considerações que devem ser feitas para alcançar o sucesso em meio a essas tendências. Confira: 1. Proteção do investimento À medida que as empresas adotam novas tecnologias, é fundamental garantir que elas sejam implementadas de forma a manter e maximizar seus benefícios a longo prazo. Isso inclui a gestão cuidadosa da confiança, risco e segurança da inteligência artificial, a adoção de práticas de gestão contínua de exposição a ameaças e a utilização de plataformas na nuvem específicas para o setor, entre outras medidas. Deste modo, é necessário ter cautela e incluir investimentos em medidas protetivas ao calcular o retorno sobre o investimento percebido. 2. Ascensão dos desenvolvedores Capacitar o pessoal e os desenvolvedores com a tecnologia certa é essencial para impulsionar a inovação e a produtividade. Isso inclui o desenvolvimento de plataformas internas de autoatendimento, a adoção de tecnologias de inteligência artificial para melhorar o desenvolvimento de aplicativos e o aproveitamento de plataformas do setor na nuvem. É fundamental trabalhar em estreita colaboração com as partes interessadas do negócio para determinar o escopo e a capacidade dessas soluções. 3. Fornecer valor contínuo Esse fator é essencial para manter a relevância e o sucesso no mercado. Isso requer um compromisso com um ciclo de refinamento e aceleração da otimização do valor, juntamente com a excelência operacional. Isso inclui o desenvolvimento de aplicativos inteligentes, a exploração das oportunidades apresentadas pelos clientes-máquina e o investimento em uma força de trabalho conectada aumentada. É crucial fazer ajustes contínuos para atender à demanda dos clientes internos e externos, garantindo, ao mesmo tempo, o acesso controlado para alterar rapidamente as ferramentas digitais. Em suma, as organizações que conseguirem construir e proteger sua infraestrutura tecnológica enquanto agregam valor a suas operações estarão bem posicionadas para prosperar na era digital em constante evolução. É hora de abraçar essas tendências e transformar os desafios em oportunidades. Confira agora as 10 tendências tecnológicas estratégicas, identificadas pelo Gartner, que moldarão o cenário empresarial nos próximos anos. Vamos explorar cada uma delas: 1. Gestão da confiança, risco e segurança da IA (AI TRiSM) A gestão da confiança, risco e segurança da IA é uma preocupação crescente para as organizações que buscam integrar a inteligência artificial em seus processos. Os controles AI TRiSM são fundamentais para garantir a governança adequada dos modelos de IA, assegurando sua confiabilidade, imparcialidade, segurança e transparência. Ao aplicar esses controles de forma ativa, as empresas podem melhorar a precisão das decisões baseadas em IA e eliminar informações falhas e ilegítimas. Isso não apenas fortalece a confiança nas soluções de IA, mas também promove uma cultura de governança e responsabilidade no uso dessas tecnologias. 2. Gestão contínua de exposição a ameaças (CTEM) A gestão contínua de exposição a ameaças é uma abordagem proativa e sistemática para lidar com os desafios cada vez mais complexos da segurança cibernética. Ao alinhar as prioridades de segurança com projetos comerciais específicos e vetores de ameaças críticos, as organizações podem reduzir significativamente o risco de violações de segurança. A integração do CTEM aos programas de conscientização e gestão de riscos é essencial para fornecer um foco relacionável liderado pelos negócios e uma priorização eficaz de mitigação de exposição. Além disso, a adoção de tecnologias de validação de segurança cibernética pode melhorar os fluxos de trabalho de priorização existentes e aumentar a prontidão da segurança cibernética. 3. Tecnologia sustentável A tecnologia sustentável desempenha um papel crucial na promoção da responsabilidade ambiental e social das organizações. Ao adotar soluções digitais que habilitam resultados ambientais, sociais e de governança (ESG), as empresas podem contribuir para o equilíbrio ecológico de longo prazo e para o bem-estar da sociedade. A vinculação da remuneração dos diretores de tecnologia ao impacto tecnológico sustentável até 2027 reflete o crescente reconhecimento da importância dessas iniciativas. Ao selecionar e implementar tecnologias que impulsionam a sustentabilidade em seus setores, as empresas podem não apenas reduzir seu impacto ambiental, mas também fortalecer sua reputação e criar valor a longo prazo para todas as partes interessadas. 4. Engenharia de plataforma A engenharia de plataforma é uma disciplina essencial para construir e operar plataformas internas de autoatendimento que suportam as necessidades dos usuários de forma eficiente e escalável. Ao estabelecer equipes de plataforma como provedores internos de serviços reutilizáveis, as organizações podem otimizar a experiência do desenvolvedor, acelerar a entrega de valor comercial e melhorar a retenção de talentos. A abordagem de tratar a plataforma como um produto, combinada com uma cultura de gestão de produtos colaborativa, permite que as empresas identifiquem e priorizem as capacidades técnicas mais úteis para seus usuários finais, garantindo assim a relevância e eficácia contínuas da plataforma. 5. Desenvolvimento aumentado com IA O desenvolvimento aumentado com IA está revolucionando a forma como os engenheiros de software criam, testam e entregam aplicativos. Ao integrar tecnologias de IA em seus fluxos de trabalho de desenvolvimento, as empresas podem aumentar a produtividade de seus engenheiros e acelerar a inovação. A previsão de que, até 2028, 75% dos engenheiros de software usarão assistentes de codificação de IA destaca o potencial transformador dessas ferramentas. Estabelecer uma equipe de engenheiros seniores para avaliar e implementar essas ferramentas é essencial para garantir uma transição suave e maximizar os benefícios para a organização. 6. Plataformas do setor na nuvem As plataformas do setor na nuvem oferecem uma abordagem personalizada para atender às necessidades específicas de cada setor. Ao combinar serviços de software como serviço (SaaS), plataforma como serviço (PaaS) e infraestrutura como serviço (IaaS) em uma oferta de produto completa, as empresas podem obter adaptabilidade e agilidade para responder à rápida disrupção em seus setores. A previsão é de que mais de 50% das empresas utilizarão plataformas do setor na nuvem até 2027 destaca a crescente aceitação e adoção dessas soluções. Ao complementar o portfólio existente de aplicativos com plataformas do setor na nuvem, as empresas podem acelerar suas iniciativas de negócios e obter uma vantagem competitiva significativa. 7. Aplicativos inteligentes Os aplicativos inteligentes estão se tornando cada vez mais prevalentes, impulsionados pelo poder da inteligência artificial e pela disponibilidade de dados conectados. Ao integrar IA e diversos dados em aplicativos para consumidores ou empresas, as empresas podem automatizar tarefas, personalizar experiências e obter insights valiosos em tempo real. A previsão de que 30% dos novos aplicativos utilizarão IA para impulsionar interfaces de usuários adaptativas destaca o potencial transformador dessas tecnologias. Estabelecer um centro de excelência para capturar, explicar e monitorar a inteligência como um recurso é fundamental para garantir o sucesso e a eficácia desses aplicativos. 8. IA generativa democratizada A democratização da inteligência artificial generativa está redefinindo a forma como as empresas competem e operam. Com mais de 80% das empresas previstas para usar interfaces de programação de aplicativos de IA generativa até 2026, essa tendência está se tornando uma realidade cada vez mais presente. Ao democratizar o acesso a essas ferramentas, as empresas podem automatizar tarefas, aumentar a produtividade e criar novas oportunidades de crescimento. No entanto, é crucial implementar uma abordagem de gestão de mudanças eficaz para garantir que os funcionários estejam preparados e capacitados para usar essas ferramentas com segurança e confiança. 9. Força de trabalho conectada aumentada A força de trabalho conectada aumentada visa otimizar o valor entregue pela equipe humana, aproveitando tecnologias inteligentes, análise da força de trabalho e desenvolvimento de habilidades. Com 25% dos diretores de tecnologia da informação previstos para utilizar iniciativas de força de trabalho conectada aumentada até 2027, essa abordagem está se tornando uma prioridade para muitas organizações. Ao priorizar o tempo de aquisição de competência e desenvolver experiências do funcionário aumentadas com tecnologia inteligente, as empresas podem acelerar o desenvolvimento de talentos e obter uma vantagem competitiva significativa. 10. Clientes-máquina O Gartner traz os clientes-máquina como atores econômicos não humanos que compram bens e serviços em troca de pagamento, para atender às necessidades de outras máquinas, sistemas ou até mesmo de seres humanos. Esse é um conceito emergente na economia impulsionada pela Internet das Coisas (IoT) e pela crescente inteligência das máquinas conectadas. Um exemplo deste cenário seria uma fábrica inteligente onde máquinas autônomas estão conectadas à internet e têm a capacidade de tomar decisões de compra com base em dados de estoque, demanda do mercado, e outras variáveis. Essas máquinas podem então comprar materiais, peças de reposição ou, até mesmo, serviços de manutenção de outras máquinas ou fornecedores externos sem intervenção humana direta. Nesse contexto, as máquinas que fazem as compras são os "clientes-máquina". Os clientes-máquina representam uma mudança fundamental na forma como as empresas interagem com os consumidores. Com a previsão de que 20% das lojas digitais legíveis por humanos (isto é, pensadas para tornar a experiência com o site mais fácil e intuitiva para as pessoas) serão obsoletas até 2028, as empresas precisam se preparar para essa nova realidade. Essa ideia está ganhando relevância à medida que avançamos para uma era onde a automação e a inteligência artificial desempenham papéis cada vez mais importantes na tomada de decisões econômicas e comerciais. Ao criar equipes de análise dedicadas aos clientes-máquina e desenvolver cenários que explorem as oportunidades de mercado, as empresas podem se posicionar para capitalizar essa tendência emergente. Arquitetar as fontes de dados e plataformas necessárias para atender a esses clientes é fundamental para garantir uma transição suave para esse novo paradigma de consumo. Em resumo, essas tendências tecnológicas estratégicas estão moldando o futuro dos negócios, promovendo inovação, segurança e sustentabilidade. À medida que as organizações buscam se adaptar a um cenário em constante evolução, é essencial estar atento a essas tendências e incorporá-las de forma eficaz em suas estratégias de negócios. Fonte: https://emt.gartnerweb.com/ngw/globalassets/intl-br/information-technology/documents/principais-tendencias-tecnologicas-2024-ebook.pdf?_gl=1*xjgpjk*_ga*MTYwMjE1ODEzOS4xNzEwNTE0ODc0*_ga_R1W5CE5FEV*MTcxMDg3OTkxOC4zLjEuMTcxMDg4MDE0My4zOC4wLjA .
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