Este artigo é sobre Tecnologia
Com a transformação digital e, consequentemente, a aceleração desse processo através da pandemia de COVID-19, os dados se tornaram um insumo de extrema importância para as empresas.
E não é para menos: hoje nós geramos dados em toneladas. Até o ano de 2025, o IDC estima que chegaremos a 180 zettabytes de dados digitais produzidos em escala global.
Mas, afinal, para que serve essa infinidade de informações? O que fazer com todos os dados que a sua empresa armazena, por exemplo?
A realidade é dura e simples: apenas gerar e armazenar milhares de bytes de dados e deixá-los descansando pela eternidade não leva a lugar nenhum. Na verdade, possuir dados e não usá-los ao seu favor é como ter um tesouro no banco e não investi-lo.
Isso porque os dados são úteis apenas quando conseguimos observá-los e analisá-los. E o grande desafio hoje é transformar essa quantidade massiva de informações em insights rentáveis para os negócios.
Felizmente, existe uma ciência para fazer isso acontecer. É isso mesmo!
É através do Data Science que as empresas podem aprender como fazer o bom uso de seus dados - e assim gerar ótimos resultados para o negócio, a curto e longo prazo.
Continue lendo este artigo e descubra o que de fato é Data Science, quais são os seus benefícios e porque a sua empresa precisa investir nisso imediatamente!
Vamos direto ao ponto: Data Science é o estudo que lida com grandes volumes de dados utilizando ferramentas e técnicas para encontrar padrões invisíveis, obter informações significativas e ajudar a tomar decisões nos negócios.
De forma resumida, Data Science é a área macro que estuda como gerar, armazenar e analisar dados em prol do desenvolvimento das empresas.
Assim, ela incorpora várias disciplinas como, por exemplo, engenharia de dados, preparação de dados, mineração de dados, análise preditiva, aprendizado de máquina e visualização de dados, assim como estatística, matemática e programação de software.
O principal papel de um cientista de dados é analisar, geralmente, grandes quantidades de informações, em um esforço para encontrar informações úteis que possam ser compartilhadas com executivos, gerentes de negócios e colaboradores.
Os insights gerados pelo Data Science ajudam as empresas a identificar novas oportunidades de negócios, aumentar a eficiência operacional e melhorar as áreas de marketing e vendas, entre outras vantagens.
A verdade é que a interpretação correta de dados pode revolucionar todos os aspectos da estratégia de um negócio.
Através de Data Science, é possível:
E essa é só a ponta do icerbeg.
Na área da saúde, por exemplo, o uso de Data Science inclui o diagnóstico de condições médicas, análise de imagens, planejamento de tratamentos e pesquisa. Da mesma forma, no esporte, as equipes podem analisar o desempenho dos jogadores e planejar estratégias de jogo por meio da análise de dados.
A verdade é que, sem Data Science, empresas e organizações de todos os segmentos perdem oportunidades valiosas de melhorias estratégicas - e tomam decisões erradas.
Afinal, como já tratamos em outro artigo por aqui, são os dados que levam aos fatos!
Quando uma empresa entende a importância e vê valor nas informações obtidas a partir de dados, dizemos que ela finalmente desenvolveu um mindset data-driven.
Assim, investir em Data Analytics torna-se uma parte fundamental do processo.
Dentro do universo da análise de dados, é preciso ter em mente que dados não são uniformes e, consequentemente, seus resultados podem variar, dependendo do tipo de análise utilizada.
Veja, abaixo, os 4 tipos de análise de dados que dominam o mercado:
A análise descritiva é a de menor dificuldade e, logo, a mais comum. Este tipo de análise responde à pergunta: “o que aconteceu?”. Esse modelo de análise se baseia tanto em dados históricos quanto dados atuais, tendo como objetivo detectar padrões.
Seguindo a mesma linha da análise descritiva, a diagnóstica também serve para entender o contexto atual. Seu diferencial é procurar entender os motivos, ou seja, "por que aconteceu?".
A análise diagnóstica tem como objetivo encontrar tanto as causas como as correlações com variáveis-chave de um acontecimento. Sua pesquisa é baseada em dados históricos para encontrar a raíz de um evento ou comportamentos identificados na primeira etapa.
Sendo assim, esse método é indicado para empresas que já passaram por uma turbulência e que, no futuro, desejam ter meios para lidar com os mesmos problemas caso venham a se repetir.
A análise preditiva tem como intuito responder à pergunta “o que acontecerá?”. Baseando-se na leitura de dados históricos, procura antecipar os efeitos de uma decisão.
No diagnóstico preditivo, são elaborados modelos estatísticos com base em regressão, a fim de estabelecer relações de causa e efeito. Com ela, uma empresa pode prever eventos ou comportamentos com técnicas de cálculo estatístico, assim como recursos de Machine Learning.
Envolve, principalmente, o estudo de padrões e tendências, de modo que permita que as empresas identifiquem mais facilmente oportunidades para o futuro.
A análise prescritiva tem como propósito levantar possibilidades de acordo com determinado acontecimento, respondendo à pergunta “o que devo fazer?”.
Entre todos, o método prescritivo tem o maior nível de dificuldade, mas consequentemente possui o maior potencial de valor entre as alternativas citadas. Esse método depende de ferramentas de Inteligência Artificial e algoritmos de Machine Learning para determinar recomendações e probabilidades.
É considerada uma análise extremamente completa, que sugere ações a serem tomadas e também pontua as possíveis implicações de cada uma.
Agora que você já conhece a importância do Data Science e suas tecnologias para análise de dados, é hora de entendermos, na prática, quais os benefícios dessas práticas nos negócios. Veja abaixo 4 vantagens de investir em Data Science:
Não é novidade alguma que, com o avanço da tecnologia, o aumento dos crimes cibernéticos vem se tornando uma preocupação recorrente dentro das organizações.
Conseguir ter qualquer tipo de previsão de ataques cibernéticos para proteger tanto os sistemas de forma geral bem como evitar o vazamento de dados, tornou-se uma das grandes prioridades das empresas.
A tecnologia Data Science auxilia exatamente neste ponto: ao utilizá-la, a empresa não só consegue entender alguns padrões recorrentes desses crimes, como, também, prever alguns cenários e traçar as suas estratégias de segurança com maior assertividade, identificando gaps e possíveis vulnerabilidades de processos ou softwares.
Uma das grandes vantagens do Data Science é a previsibilidade. Como já vimos anteriormente, a análise dos dados consegue trazer uma alta previsibilidade de cenários, sejam eles financeiros, de mercado, de demandas, preços, etc.
Com um grande volume de dados disponíveis, o responsável da área consegue realizar uma análise preventiva da empresa em diversos âmbitos e setores, otimizando ou realocando recursos sempre que necessário.
Do ponto de vista competitivo, esse recurso é muito utilizado no momento em que a empresa precisa entender o comportamento do consumidor e até que ponto o seu produto ou serviço está tendo aderência de mercado.
Com essa previsibilidade em mãos, as empresas conseguem ter uma visão 360º do seu negócio, o que interfere diretamente na tomada de decisão, uma vez que a organização está ciente dos possíveis resultados, tornando-se muito mais estratégica.
É apenas com a análise precisa de dados que conseguimos otimizar os resultados, sobretudo tratando-se de empresas que possuem metodologias de growth ou possuem modelos de startups.
Com o Data Science, é possível analisar quais campanhas estão sendo lucrativas e gerando resultados positivos para a empresa, fazendo os reparos necessários para otimizar os processos a fim de gerar resultados. Dessa forma, os insights provenientes da análise de dados são de grande norte para a tomada de decisão no sentido de melhorar os retornos que determinadas áreas da empresas estão tendo, por exemplo.
Em termos financeiros, há grandes chances das organizações tornarem-se mais organizadas e lucrativas de modo geral, uma vez que a tomada de decisão baseada em análise de dados é feita de forma mais ágil e à frente dos concorrentes que não utilizam essa tecnologia.
Como mencionado acima, também auxilia na precificação dos produtos - uma vez que a tomada de decisão é feita com base nas respostas dos consumidores - e, também, na personalização de serviços, auxiliando no desenvolvimento de novos produtos conforme as demandas do mercado.
Reter clientes nunca foi uma tarefa fácil. Entretanto, com o avanço da comunicação e todos os serviços cada vez mais tecnológicos, os consumidores estão se tornando mais exigentes à medida que as novidades chegam no mercado.
A demanda por produtos cada vez mais inovadores dificulta a retenção de clientes e, por isso, usar a tecnologia para obter um diferencial competitivo torna-se fundamental.
Com o Data Science, a hiper personalização torna-se possível: as empresas conseguem coletar um grande volume de dados de seus clientes e, dessa forma, entender suas necessidades, criando ações cada vez mais direcionadas.
Gostos, canais, preferências de compra, datas de aniversários, campanhas personalizadas, plataformas mais utilizadas pelos clientes são alguns exemplos do grande volume de informações que estão nos dados que os clientes produzem, tornando-se um grande aliado na hora da empresa pensar em estratégias para se diferenciar e entregar aquilo que o consumidor deseja e espera.
Já compreendemos que o Data Science é uma tecnologia que está em constante evolução, seja por mudanças nas demandas de mercado ou, até mesmo, inovações da própria tecnologia.
Parece óbvio que adotar esse tipo de tecnologia só traz benefícios para as organizações, sobretudo no que tange a tomada de decisão, certo?
Entretanto - e, por incrível que pareça - uma parcela muito grande das empresas ainda traçam suas estratégias sem usar dos recursos dos dados para orientar a sua tomada de decisão.
Contudo, esse cenário ficará para trás. A tendência é que metodologias data-driven estejam cada vez mais presentes na cultura das empresas e que essa tecnologia se torne imprescindível para a sobrevivência das organizações, especialmente no sentido de guiar estratégias e traçar planos mais assertivos para colher bons resultados.
Em relação ao Big Data, o cenário também parece promissor. O avanço da internet das coisas (IOT) possibilita uma produção cada vez maior e mais preciosa de dados e informações por parte dos consumidores, o que, consequentemente, impacta positivamente nas soluções Data Science.
Além disso, em se tratando da economia mundial, podemos esperar outros setores para além daqueles que envolvem tecnologia ou marketing abrindo as portas para o Data Science.
Setores como agricultura e saúde, por exemplo, estão começando a entender os benefícios de adotar novas tecnologias para aprimorar os seus processos, modificando toda a cadeia produtiva de consumo, sobretudo no que diz respeito à inovação.
A análise de dados ajuda cada vez mais as empresas a aproveitarem os próprios dados para mapear oportunidades de crescimento. Assim, o resultado não poderia ser diferente: negócios inteligentes, aumento no lucro, operações de sucesso e clientes felizes!
É por isso que a Qintess ajuda seus clientes a extraírem ao máximo suas vantagens competitivas, estruturando o verdadeiro valor dos dados, tanto para processos internos quanto em novos modelos de negócios.
Aplicamos inteligência para revelar padrões e tendências ocultas e obter insights significativos, úteis e relevantes para tomada de decisões estratégicas.
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