Ciência de dados
A ciência de dados é o estudo da origem das informações, o que elas representam e como podem se tansformar em um recurso valioso para a criação de estratégias empresariais e de TI. A extração de grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados para identificar padrões pode ajudar uma organização a controlar os custos, aumentar a eficiência, identificar novas oportunidades de mercado e aumentar a sua vantagem competitiva.
O campo da ciência de dados emprega disciplinas de matemática, estatística e computação, incorporando técnicas como o aprendizado de máquina, análise de clusters, extração de dados e a visualização.
Cientistas de dados
À medida que a quantidade de dados gerados pelas empresas modernas aumenta, cresce a importância dos cientistas de dados contratados pelas organizações para ajudá-las a transformar informações brutas em informações comerciais valiosas. A extração de dados é o ato de recuperar informações específicas de fontes de dados não estruturados ou mal estruturados para posterior processamento e investigação. Os cientistas de dados devem dispor de uma combinação de habilidades analíticas, de aprendizado de máquina, extração de dados e estatística, bem como experiência com algoritmos e codificação. Além de gerenciar e interpretar grandes quantidades de dados, muitos desses profissionais também têm a tarefa de criar modelos de visualização de dados que ajudam a demonstrar o valor comercial das informações digitais.
No entanto, para serem eficientes, os cientistas de dados devem possuir inteligência emocional além de conhecimentos acadêmicos e experiência em análise de dados. Talvez a habilidade mais importante que um cientista de dados deva possuir seja a capacidade de apresentar os conhecimentos de dados a outras pessoas, incluindo os executivos de alto escalão ou C-suite, e explicar a importância das informações de forma fácil de compreender.
Os cientistas de dados obtêm as informações digitais que estão estudando de uma lista crescente de canais e fontes, incluindo smartphones, dispositivos de Internet das Coisas (IoT), redes sociais, enquetes, compras, pesquisas e comportamento na web. Ao classificar esses grandes conjuntos de dados, esses profissionais são capazes de identificar padrões para resolver problemas, processo conhecido como extração de dados.
Benefícios da ciência de dados
A principal vantagem de contar com a ciência de dados em uma organização é o fortalecimento e a facilitação da tomada de decisões. As companhias com cientistas de dados em suas equipes podem considerar as evidências quantificáveis baseadas em informações em suas decisões de negócios. Essas decisões baseadas em dados podem, em última instância, levar a uma lucratividade, eficiência operacional, desempenho de negócios e fluxos de trabalho maiores. Nas organizações orientada para o cliente, a ciência de dados ajuda a identificar e refinar o público-alvo. A ciência de dados também pode ajudar no recrutamento: o processamento interno de aplicações e os testes de aptidão baseados em dados e jogos podem ajudar a equipe de RH a fazer seleções mais rápidas e precisas durante o processo de contratação.
Os benefícios específicos da ciência de dados variam de acordo com o objetivo do negócio e do setor. Os departamentos de vendas e marketing, por exemplo, podem extrair dados dos clientes para melhorar as taxas de conversão ou criar campanhas de marketing individuais. As instituições bancárias estão extraindo dados para melhorar a detecção de fraudes. Serviços de streaming, como a Netflix, usam o processo para determinar no que seus usuários estão interessados e usam esses dados para determinar quais programas de TV ou filmes produzir. Os algoritmos baseados em dados também são usados pela Netflix para criar recomendações personalizadas a partir do histórico de exibição dos usuários. Empresas de transporte, como a DHL, FedEx e UPS, utilizam a ciência de dados para encontrar as melhores rotas e horários de entrega, bem como os melhores meios de transporte para suas remessas.
A ciência de dados continua sendo um campo emergente nas empresa uma vez que identificar e analisar grandes quantidades de informações não estruturadas pode ser muito complexo, caro e demorado.
Ciência de dados e aprendizado de máquina
O aprendizado de máquina (machine learning) costuma ser incorporado à ciência de dados. O aprendizado de máquina é uma ferramenta de inteligência artificial (IA) que, essencialmente, automatiza a parte de processamento das informações da ciência de dados. O aprendizado de máquina integra algoritmos de autoaprendizagem avançados que podem processar grandes quantidades de dados em uma fração do tempo que o ser humano levaria.
Depois de coletar e processar os dados estruturados das ferramentas de aprendizado de máquina, os cientistas de dados interpretam, convertem e resumem as informações para torná-las úteis para os tomadores de decisões da empresa.
Os aplicativos de aprendizado de máquina utilizados no campo da ciência de dados incluem o reconhecimento de imagem e de voz. Os algoritmos de aprendizado de máquina também estão sendo integrados a veículos automáticos.
