{"id":27723,"date":"2021-05-19T21:49:04","date_gmt":"2021-05-19T21:49:04","guid":{"rendered":"http:\/\/economiasa.com.br\/?p=27723"},"modified":"2021-05-19T21:49:04","modified_gmt":"2021-05-19T21:49:04","slug":"o-impacto-do-data-science-para-negocios","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/economiasa.com.br\/blog\/o-impacto-do-data-science-para-negocios\/","title":{"rendered":"O impacto do Data Science para neg\u00f3cios"},"content":{"rendered":"

Por Paulo Campos<\/i><\/p>\n

Vivemos, atualmente, a quarta revolu\u00e7\u00e3o industrial, que \u00e9 caracterizada por uma profunda transforma\u00e7\u00e3o na forma como consumimos e trabalhamos por meio da incorpora\u00e7\u00e3o de tecnologias disruptivas como a Intelig\u00eancia Artificial<\/a><\/span>, rob\u00f3tica, Internet das Coisas e Data Science<\/a><\/span>, em nossas rotinas. Com a velocidade dos avan\u00e7os tecnol\u00f3gicos, as empresas cada vez mais precisam adaptar-se a esse novo tempo a fim de conseguirem estar \u00e0 frente do mercado e ganharem escalabilidade. Hoje, abra\u00e7ar massivamente as in\u00fameras vantagens que a tecnologia proporciona n\u00e3o \u00e9 mais uma quest\u00e3o de op\u00e7\u00e3o, e sim um diferencial competitivo fundamental.<\/p>\n

Entre os benef\u00edcios que a transforma\u00e7\u00e3o digital entrega \u00e0s corpora\u00e7\u00f5es est\u00e1 a capacidade de tomar melhores decis\u00f5es, que afetam positivamente o relacionamento com clientes e, consequentemente, a rentabilidade da organiza\u00e7\u00e3o. O Data Science \u00e9 justamente a tecnologia que explora e estuda os dados que as empresas possuem a fim de testar hip\u00f3teses e obter respostas, fornecendo solu\u00e7\u00f5es inovadoras para velhos problemas. Quando aliada ao conhecimento de neg\u00f3cios, a ci\u00eancia de dados pode extrair informa\u00e7\u00f5es poderosas, capazes de auxiliar as mais diversas \u00e1reas, desde aumentar a capta\u00e7\u00e3o de clientes at\u00e9 a otimiza\u00e7\u00e3o de processos internos e predi\u00e7\u00e3o de eventos futuros.<\/p>\n

Data Science para neg\u00f3cios<\/b><\/p>\n

O Data Science entrega como resultado informa\u00e7\u00f5es, gr\u00e1ficos e dashboards<\/i> que possibilitam ter vis\u00f5es claras e responder diferentes d\u00favidas sobre o neg\u00f3cio. Se associado tamb\u00e9m ao poder das ferramentas de Machine Learning e Intelig\u00eancia Artificial, o Data Science pode fornecer solu\u00e7\u00f5es ainda mais impressionantes, que permitem as empresas recalcular a rota e expandir seus ganhos.<\/p>\n

A abordagem da ci\u00eancia de dados depende da \u00e1rea de atua\u00e7\u00e3o e da maturidade das organiza\u00e7\u00f5es. Empresas com alto grau de digitaliza\u00e7\u00e3o e grandes quantidades de dados podem tirar maior proveito do Data Science, sendo capazes de extrair as mais diversas informa\u00e7\u00f5es e produtos de seus dados. No entanto, o mercado evoluiu no sentido de democratizar este servi\u00e7o. Com o avan\u00e7o da digitaliza\u00e7\u00e3o nas corpora\u00e7\u00f5es e com a evolu\u00e7\u00e3o do pr\u00f3prio Data Science, empresas menores tamb\u00e9m poder\u00e3o beneficiar-se consideravelmente da ci\u00eancia de dados.<\/p>\n

Desafios do Data Science para neg\u00f3cios<\/b><\/p>\n

L\u00edderes corporativos provavelmente j\u00e1 est\u00e3o familiarizados com o termo Data Science e o uso do Big Data, contudo muitos talvez n\u00e3o consigam entender completamente o que isso representa para o futuro de seus neg\u00f3cios. O custo da mudan\u00e7a em desprender-se de velhos m\u00e9todos, de velhos comportamentos e das burocracias complicadas \u00e9 um dos principais fatores que apresentam uma barreira para a evolu\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica. O mercado brasileiro precisa mudar o foco, direcionar esfor\u00e7os para alcan\u00e7ar um n\u00edvel de maturidade na forma de lidar com a informa\u00e7\u00e3o, e estabelecer estrat\u00e9gias com essa nova perspectiva de gest\u00e3o a fim de alcan\u00e7ar maior poder competitivo e resultados mais promissores.<\/p>\n

Para que o processo rumo ao Data Science seja implementado com sucesso, alguns desafios precisam ser superados e estes tendem a exigir uma quantidade consider\u00e1vel de tempo, principalmente quando enfrentados pela primeira vez. O primeiro deles \u00e9 a qualidade dos dados, que \u00e9 essencial para a obten\u00e7\u00e3o de resultados satisfat\u00f3rios. Dependendo da empresa, os dados s\u00e3o armazenados de formas diferentes em cada \u00e1rea, o que pode gerar erros na combina\u00e7\u00e3o desses dados e inconsist\u00eancia nas informa\u00e7\u00f5es obtidas. Uma solu\u00e7\u00e3o \u00e9 a implementa\u00e7\u00e3o de um Data Warehouse. Com essa estrutura, os dados passam por processos de filtragem, sumariza\u00e7\u00e3o, normaliza\u00e7\u00e3o e reorganiza\u00e7\u00e3o, formando um alicerce seguro para futuras utiliza\u00e7\u00f5es. Al\u00e9m de ordenar os dados para a an\u00e1lise, \u00e9 poss\u00edvel tamb\u00e9m manter um hist\u00f3rico detalhado e corrigir falhas.<\/p>\n

Outro desafio durante o processo \u00e9 o usu\u00e1rio final, que pode apresentar dificuldades pela falta de interesse em alterar as rotinas di\u00e1rias. Por\u00e9m, um programa de treinamento de usu\u00e1rios que seja abrangente o suficiente para superar quaisquer hesita\u00e7\u00f5es iniciais pode ser uma alternativa para as corpora\u00e7\u00f5es conseguirem fazer com que o uso do Data Science seja adotado.<\/p>\n

A m\u00e3o de obra qualificada tamb\u00e9m se enquadra como um dos desafios no caminho para essa transforma\u00e7\u00e3o, j\u00e1 que encontrar e construir uma equipe certa com as habilidades adequadas n\u00e3o \u00e9 uma tarefa f\u00e1cil. Um time de Data Science \u00e9 composto por profissionais que possuem determinadas habilidades espec\u00edficas, como conhecimento em estat\u00edstica, programa\u00e7\u00e3o, Machine Learning, Intelig\u00eancia Artificial, visualiza\u00e7\u00e3o de dados, curiosidade, boa comunica\u00e7\u00e3o e uma boa forma\u00e7\u00e3o. Esse profissional deve estar habituado \u00e0 necessidade de estudo cont\u00ednuo dada a evolu\u00e7\u00e3o fren\u00e9tica das tecnologias, ao passo que precisa entender a necessidade de neg\u00f3cio do cliente e sempre estar atento a traduzir ao interlocutor n\u00e3o especialista como a solu\u00e7\u00e3o dos seus problemas pode ser alcan\u00e7ada.<\/p>\n

Quais setores da empresa posso utilizar o Data Science? <\/b><\/p>\n

O acesso \u00e0 informa\u00e7\u00e3o confi\u00e1vel leva a execu\u00e7\u00e3o de tarefas ajustadas \u00e0s necessidades dos clientes e do neg\u00f3cio, por isso o Data Science pode ser utilizado em qualquer setor de uma empresa visando melhorar, principalmente, a sua produtividade. Mas n\u00e3o para por a\u00ed, a ci\u00eancia de dados tamb\u00e9m entrega diversas outras vantagens para as organiza\u00e7\u00f5es, como aumentar a reten\u00e7\u00e3o de clientes ao identificar o seu comportamento e encontrar solu\u00e7\u00f5es para que eles n\u00e3o deixem de consumir os produtos e servi\u00e7os; agilizar o processo de tomada de decis\u00f5es por meio do acesso r\u00e1pido a informa\u00e7\u00f5es que necessita; e criar a\u00e7\u00f5es de marketing alinhadas de forma precisa com o perfil do p\u00fablico-alvo, os quais tem maior propens\u00e3o a converterem-se como clientes da empresa.<\/p>\n

O Data Science ainda ajuda a prever demandas para um determinado produto ou servi\u00e7o, o que permite a empresa n\u00e3o perder neg\u00f3cios por falta de capacidade de atendimento de clientes; potencializa as vendas por meio da an\u00e1lise dos dados dos produtos e servi\u00e7os que vendem melhor; facilita a personaliza\u00e7\u00e3o de produtos e servi\u00e7os, levando em considera\u00e7\u00e3o que quanto mais personalizados de acordo com o p\u00fablico-alvo forem os produtos e servi\u00e7os, maior ser\u00e1 o potencial competitivo da organiza\u00e7\u00e3o; e detecta poss\u00edveis riscos e fraudes por meio de metodologias estat\u00edsticas, de rede, caminho e Big Data para modelos preditivos de propens\u00e3o a fraudes, que possibilitam criar alertas que ajudam a garantir respostas oportunas quando dados incomuns s\u00e3o reconhecidos.<\/p>\n

Trata-se, de maneira abrangente, de ter um olhar anal\u00edtico para qualquer opera\u00e7\u00e3o a ser executada dentro da empresa e estar sempre buscando melhorar processos, olhar este que ainda tem muito a ser evolu\u00eddo acompanhado de uma maturidade maior das corpora\u00e7\u00f5es para que possam usar os dados a seu favor. Hoje, o Data Science j\u00e1 \u00e9 uma tecnologia bastante requisitada e s\u00f3 tende a aumentar a sua amplitude e atua\u00e7\u00e3o \u00e0 medida que as empresas v\u00e3o compreendendo cada vez mais como aplic\u00e1-lo no seu dia a dia e os qu\u00e3o poderosos s\u00e3o seus resultados no caminho rumo ao crescimento e diferencia\u00e7\u00e3o no mercado.<\/p>\n

Paulo Campos \u00e9 CIO Global da HartB<\/a><\/span>, startup de solu\u00e7\u00f5es inovadoras que utilizam a intelig\u00eancia humana para transformar dados em informa\u00e7\u00f5es de valor baseadas em tecnologias Big Data, Intelig\u00eancia Artificial, Internet das Coisas e an\u00e1lise de dados.<\/i><\/b><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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