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data science
Entenda o que a ciência de dados pode fazer pelo seu negócio.| Foto: Foto de "ThisIsEngineering" no Pexels

Vivemos, atualmente, a quarta revolução industrial, que é caracterizada por uma profunda transformação na forma como consumimos e trabalhamos por meio da incorporação de tecnologias disruptivas — Inteligência Artificial, robótica, Internet das Coisas e Data Science — em nossas rotinas.

Com a velocidade dos avanços tecnológicos, as empresas precisam se adaptar a esse novo tempo cada vez mais rápido a fim de estarem à frente do mercado e ganharem escalabilidade. Hoje, abraçar massivamente as inúmeras vantagens que a tecnologia proporciona não é mais uma questão de opção, e sim um diferencial competitivo fundamental.

Entre os benefícios que a transformação digital entrega às corporações está a capacidade de tomar melhores decisões, que afetam positivamente o relacionamento com clientes e, consequentemente, a rentabilidade da organização.

O Data Science é justamente a tecnologia que explora e estuda os dados que as empresas possuem a fim de testar hipóteses e obter respostas, fornecendo soluções inovadoras para velhos problemas.

Quando aliada ao conhecimento de negócios, a ciência de dados pode extrair informações poderosas, capazes de auxiliar as mais diversas áreas, desde aumentar a captação de clientes até a otimização de processos internos e predição de eventos futuros.

Data Science para negócios

A ciência de dados entrega como resultado informações, gráficos e dashboards que possibilitam ter visões claras e responder diferentes dúvidas sobre o negócio. Se associado também ao poder das ferramentas de Machine Learning e Inteligência Artificial, o Data Science pode fornecer soluções ainda mais impressionantes, que permitem às empresas recalcular rotas e expandir seus ganhos.

A abordagem da ciência de dados depende da área de atuação e da maturidade das organizações. Empresas com alto grau de digitalização e grande quantidade de dados podem tirar maior proveito, sendo capazes de extrair as mais diversas informações e produtos de seus dados.

Ainda assim, o mercado evoluiu no sentido de democratizar este serviço. Com o avanço da digitalização nas corporações e com a evolução do próprio Data Science, empresas menores também poderão se beneficiar consideravelmente da ciência de dados.

Desafios

Líderes corporativos provavelmente já estão familiarizados com o termo Data Science e o uso do "Big Data", contudo muitos talvez não consigam entender completamente o que isso representa para o futuro de seus negócios.

O custo da mudança em se desprender de velhos métodos, de velhos comportamentos e das burocracias complicadas é um dos principais fatores que apresentam uma barreira para a evolução tecnológica.

O mercado brasileiro precisa mudar o foco, direcionar esforços para alcançar um nível de maturidade na forma de lidar com a informação, e estabelecer estratégias com essa nova perspectiva de gestão a fim de alcançar maior poder competitivo e resultados mais promissores.

Para que o processo rumo ao Data Science seja implementado com sucesso, alguns desafios precisam ser superados e estes tendem a exigir uma quantidade considerável de tempo, principalmente quando enfrentados pela primeira vez.

Desafio 1

O primeiro deles é a qualidade dos dados, que é essencial para a obtenção de resultados satisfatórios. Dependendo da empresa, os dados são armazenados de formas diferentes em cada área, o que pode gerar erros na combinação dessas informações e inconsistência nas conclusões obtidas.

Uma solução é a implementação de um "Data Warehouse". Com essa estrutura, os dados passam por processos de filtragem, sumarização, normalização e reorganização, formando um alicerce seguro para futuras utilizações. Além de ordenar os dados para a análise, é possível também manter um histórico detalhado e corrigir falhas.

Desafio 2

Outro desafio durante o processo é o usuário final, que pode demonstrar dificuldades pela falta de interesse em alterar as rotinas diárias.

Porém, um programa de treinamento de usuários que seja abrangente o suficiente para superar quaisquer hesitações iniciais pode ser uma alternativa para as corporações conseguirem fazer com que o uso do Data Science seja adotado.

Desafio 3

A mão de obra qualificada também se enquadra como um dos desafios no caminho para essa transformação, já que encontrar e construir uma equipe certa com as habilidades adequadas não é uma tarefa fácil.

Um time de Data Science é composto por profissionais que possuem determinadas habilidades específicas, como conhecimento em estatística, programação, Machine Learning, Inteligência Artificial, visualização de dados, curiosidade, boa comunicação e uma boa formação.

A ciência de dados já é uma tecnologia/habilidade bastante requisitada e só tende a aumentar a sua amplitude e atuação à medida que as empresas vão compreendendo cada vez mais como aplicá-la no seu dia a dia e os quão poderosos são seus resultados no caminho rumo ao crescimento e diferenciação no mercado.

Paulo Campos é CIO Global da HartB, startup de soluções inovadoras que utilizam a inteligência humana para transformar dados em informações de valor baseadas em tecnologias Big Data, Inteligência Artificial, Internet das Coisas e análise de dados.

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