Como a Data Science tem sido aplicada em nosso dia a dia?

Como a Data Science tem sido aplicada em nosso dia a dia?
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Paulo Pereira

CEO da Desbravadata

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Sempre quando falo sobre o tema, vejo que ainda é algo muito novo nas empresas. Entretanto, para mostrar seu grande potencial, basta dizer que dentre as 10 profissões em alta no Brasil no momento – segundo o Linkedin – Cientista de Dados e Engenheiro de Dados são duas das mais promissoras.

Aí as pessoas me perguntam: “Mas fazer análises em excel, tabelas dinâmicas, gráficos, fórmulas, já não é considerado Data Science?”. Pode até ser considerada, num nível muito básico mas, o fato é que ela passa para o nível de Ciência quando trabalha-se base de dados, trata essa base com os dados que realmente importam e, chega a Insights, conclusões, tendências e identificação de anomalias dentro dessas análises e, após isso, decisões concretas são tomadas dentro das empresas.

Num nível ainda mais avançado, podemos ter análises automáticas, envolvendo algoritmos via Inteligência Artificial e Machine Learning, aí sim pode ser considerada uma Ciência, por isso, o termo Data Science. Ela passaria por essas 6 etapas principais:

ciclo data science

Data Science no Século 21
A ciência dos dados já existe há algumas décadas, mas foi graças a força da internet que começaram a tratar essa área como um campo realmente importante. Para aqueles não muito familiares com o termo “data science”, trata-se basicamente da extração de insights a fim de tomar melhores decisões. Talvez você já tenha entendido por que a internet fez com que essa ciência começasse a ser levada mais a sério, mas falaremos sobre isso em detalhes mais à frente. Outra forma de olhar e entender a data science é simplesmente refletir sobre o seguinte: Se você sabe como um grupo de indivíduos se comportou nos últimos anos, você tem chances enormes de prever como será o comportamento desse mesmo grupo de indivíduos nos próximos anos.  

Os dados nos anos 2000
Á medida que a internet evoluía, uma quantidade gigantesca de dados se tornou disponível. Foi a oportunidade para levar a ciência dos dados para o próximo nível. Com o surgimento das redes sociais, os dados disponíveis na web se tornaram absurdamente grandes. Para se ter ideia, o volume de dados gerados a cada 10 minutos na web de hoje, pode ser comparado a todo o volume de dados gerados antes dos anos 2000 sem uma discrepância significativa. Aqueles que sabem como estudar toda essa informação podem se beneficiar de forma significativa. Apenas imagine, agora há informações sobre como milhares de pessoas (consumidores) se comportam em datas comemorativas, como fazem escolhas, como respondem a certos anúncios, etc. 

Data science ou estatística?
É interessante notar que existe de fato uma discussão sobre a diferença entre data science e estatística. Algumas pessoas importantes, como o estatístico Nate Silver, já vieram a público falar que simplesmente não existe muita diferença entra estatística e data science. O que podemos dizer é que data science é o termo mais usado quando se fala de dados relacionados a análises comportamentais e análises de resultados. 

Serviços baseados em Data Science
Data Science se tornou o pilar que permitiu que muitos negócios obtivessem sucesso. Alguns exemplos deles são:

  • Google Ads: Os anúncios exibidos pelos serviços do Google, como YouTube por exemplo, são baseados no comportamento do usuário com o próprio Google. Uma pessoa que tem interesse por futebol pode notar uma série de anúncios relacionados a artigos esportivos aparecendo ao navegar pelo YouTube e outros serviços/produtos do Google. 
  • Trivago: Uma das várias empresas que compraram os preços para a realização de uma viagem. Por exemplo, o Trivago vai extrair os preços de hotéis e apresentar essa informação de forma organizada para o usuário final. 
  • Buscapé: Similar ao Trivago, trabalha essencialmente com o e-commerce.

O surgimento de uma nova profissão
O cientista de dados é diferente do estatístico pelo seu conhecimento em tecnologia da informação. Tal profissional é capaz de analisar informações complexas a fim de tomar as melhores decisões e criar as estratégias mais efetivas. O mercado de trabalho para a área da ciência de dados é considerado excelente, uma vez que a falta de profissionais qualificados cria ótimas ofertas. 

Outro contraponto dessa oportunidade é que muitas empresas não investem em seus talentos internos para que se tornem experts nesse tema, com medo de os perderem para o mercado. Ai vai uma frase que gosto muito “vale a pena investir e ele sair ou não investir e ele ficar?”.

Temos muito ainda o que falar sobre o tema e, como aplicar no dia a dia dos negócios. Principalmente, para pequenos e médios empreendedores que precisam de informações para vender mais, para conhecer seu consumidor e, para desenvolver estratégias para o Marketing Digital.

A Desbrava Data veio para ajudar justamente essa frente de oportunidades.

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