Nos últimos anos, uma área tem se destacado quando o assunto é tecnologia: a ciência de dados, também conhecida como data science. Cada vez mais se fala da sua relevância nas organizações e no mercado de trabalho. Mas por que isso acontece?
Para saber o que é ciência de dados e como aplicá-la na sua empresa, continue a leitura.
Esse artigo é o primeiro de uma série de conteúdos que lançaremos sobre conceitos e fundamentos básicos da tecnologia. Vem com a gente!
Afinal, o que é ciência de dados?
Existem diferentes definições para o que é ciência de dados, que envolvem áreas como estatística, ciência da computação, engenharia de software, entre outras. O termo, aliás, está longe de ser consenso no meio acadêmico.
De acordo com a Oracle, por exemplo, trata-se de “um campo interdisciplinar que utiliza métodos, processos, algoritmos e sistemas científicos para extrair valor dos dados”.
Já o matemático D.J. Patil, um dos mais proeminentes especialistas no tema, resume a data science como a habilidade de extrair conhecimento e insights de um conjunto de registros amplo e complexo.
Assim, em um esforço de traduzir o conceito, a Universidade de Berkeley criou o Ciclo de Vida da Ciência de Dados, organizado em cinco estágios:
- Captura;
- Armazenamento;
- Processamento;
- Análise;
- Comunicação.
Breve história da ciência de dados
As primeiras citações ao que é ciência de dados surgiram em 1962, no artigo “The Future of Data Analysis”, do matemático John Tukey.
Além disso, outro importante marco foi a pesquisa conduzida pelo especialista em informática Peter Naur em 1974, chamada “Métodos de Computação”, em que ele cita e define o termo de forma mais elaborada.
Apesar de não ser algo novo, foi nas últimas duas décadas – quando os dados se tornaram “o novo petróleo” – que esse campo ganhou maior notoriedade.
O crescimento foi tão consistente que, em 2008, D.J. Patil e Jeff Hammerbacher usaram pela primeira vez o termo “cientista de dados” para descrever um profissional com habilidades para explorar o mundo do Big Data.
A profissão se tornou uma das mais requisitadas do mundo, sendo cunhada pela Universidade da Califórnia como a mais empolgante oportunidade de carreira no século XXI.
Atualmente, é a atividade que lidera o ranking de melhores ocupações da Glassdor nos Estados Unidos.
Isso mostra o quanto os dados só têm o devido valor quando profissionais qualificados se mostram capazes de transformá-los em conhecimento e insights.
A importância da ciência de dados para as empresas
A transformação digital provocou uma revolução na economia global. Segundo a IBM, em apenas dois anos foram criados 90% dos dados que existem hoje.
Esse cenário levou indústrias de todos os segmentos a buscar formas de processar grandes volumes de informação para obter inteligência competitiva.
Assim, entender o que é ciência de dados e suas vantagens é algo indispensável nas organizações. Vejamos, então, alguns exemplos de como usar data science em diferentes áreas de negócio que mostram sua importância para o mundo corporativo.
Comunicação e Relações Públicas
Na comunicação empresarial, a prática pode auxiliar na organização e análise de dados não estruturados, como notícias e vídeos.
Em termos práticos, significa, por exemplo, ter a capacidade de fazer um monitoramento de mídias integrado – incluindo as sociais – em tempo real.
Sendo assim, com ciência de dados, profissionais de RP têm conquistado um aumento de produtividade no trabalho de mensuração e classificação de suas citações na imprensa, em todos os canais.
Inteligência de mercado
Por seu caráter estratégico, as áreas de inteligência de mercado também passaram a incorporar e entender o que é ciência de dados para apoiar o crescimento das empresas. Vejamos alguns exemplos rápidos de como isso tem sido feito:
- Geração de insights a partir da análise de registros internos das organizações;
- Identificação de tendências com a captura de dados externos não estruturados;
- Comparação de performance com a concorrência, viabilizada pela análise de informações de mercado.
Dessa forma, o investimento em inteligência de dados é fundamental para embasar o planejamento da sua empresa e sempre adaptá-la de maneira contínua. Assim, há maior integração estratégica e as equipes respondem de forma mais ágil.
A área de Marketing, por exemplo, desenvolveu-se bastante com a adoção da tecnologia. Isso porque a análise de informações dos clientes, concorrentes e do segmento de mercado como um todo permite que o setor desenvolva estratégias mais assertivas e integradas.
Vendas
A área comercial tem se beneficiado do data science obtendo uma maior eficácia na projeção de vendas, por exemplo.
A partir da análise automatizada de dados de venda passados, por exemplo, é possível ter mais eficiência na previsão de resultados futuros.
Dessa forma, consolida-se a prática de inteligência de vendas para que os times comerciais consigam selecionar com mais velocidade e assertividade melhores oportunidades, trazendo mais retorno financeiro para as empresas.
Por exemplo, com a coleta e interpretação de informações relevantes do seu público-alvo, é possível fazer ofertas mais alinhadas ao perfil de consumo do cliente e, assim, corresponder melhor às suas expectativas.
Com isso, as operações de vendas tornam-se mais eficazes e a experiência de compra do consumidor é mais fluida e agradável.
Resumindo…
Embora não seja algo novo, foi nas últimas décadas que a ciência de dados ganhou maior notoriedade, tornando-se, inclusive, uma profissão.
Isso porque, num mundo cada vez mais digital, quem dá as cartas é a informação. Ou seja, empresas de todos os segmentos estão operando processos e estratégias com data science, sob pena de perder espaço no mercado.
Portanto, entender o que é ciência de dados tem se mostrado como um elemento fundamental para trazer mais competitividade empresarial na era dos dados.
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