Utilizando as palavras de um grande ícone da Renascença, Leonardo da Vinci afirma: Os que se encantam com a prática sem a ciência são como os timoneiros que entram no navio sem timão nem bússola, nunca tendo certeza do seu destino.
Trago essa analogia para você caro leitor e o convido-o a fazer uma reflexão sobre o dia-a-dia de sua empresa e é claro, a sua rotina.
Sabemos hoje que uma das principais dificuldades de gestão está na identificação, extração e saneamento de dados para analises qualitativas e tomadas de decisões, uma vez que os quantitativos, desprovidos de um contexto, são apenas números.
A cada minuto que passa nos níveis operacionais do seu negócio mais dados são gerados e, sem uma estratégia para trata-los, muito provavelmente você não terá uma orientação definida, “afundando o seu navio” nesse diluvio de dados.
Data Science ou Ciência de Dados é o estudo dos processos de captura, transformação, correlação e análise de dados além é claro, das formas de visualização e apresentação de informações. É considerada uma ciência multifuncional, uma vez que exige diversas áreas do conhecimento, entre elas: Estatística, Ciência da Computação, Engenharia de Software, Matemática, Gestão Empresarial, etc. A demanda por profissionais hábeis nessa área está alta, e praticamente qualquer empresa que tenha a internet como parte do seu modelo de negócios precisa de alguém ou algum terceiro realizando esse trabalho.
E como, de fato, a ciência dos dados é desenvolvida?
1 – Reconhecimento do problema.
Para encontrar alguma resposta, primeiro é necessário reconhecer e entender a situação problema. Como toda empresa possui metas de negócio, os dados coletados são os melhores guias para ajudar na formulação de hipóteses e, uma vez definido os objetivos de gestão, pode-se passar para o próximo passo. “Dados são o novo petróleo e a arma mais poderosa da sociedade atualmente” – Gerd Leonhard
2 – Levantamento das bases de dados
O cientista de dados deve estar apto para realizar o levantamento de todos os dados não estruturados ou semiestruturados (Big Data) e entender como organiza-los de modo que faça sentido. Assim, sua expertise analítica proveniente da matemática e da estatística pode ser um grande aliado nessa tarefa. Além disso, é necessário conhecimento na análise de textos (Text Analytics) para recolher dados qualitativos que complementem a sua pesquisa.
3 – Identificação de padrões, tendências e histórias.
A leitura dos dados começa a ser feita e, aplicando métodos estatísticos e algoritmos de programação, é identificado alguns padrões e tendências de comportamento, sejam eles de qualquer vertente do negócio (clientes, fornecedores, colaboradores, etc). Isso possui extrema relevância uma vez que abre leques e portas para novas estratégias de mercado. Esta é uma das partes mais interessantes do trabalho, pois você nunca sabe com precisão o que os dados podem revelar.
4 – Visualização e apresentação de Informações
No entanto, não basta apenas dispor de informações se elas não estiverem organizadas de forma clara e objetiva. Assim, cabe ao nosso artesão modelar e estruturar a engenharia do software ou plataforma a ser consultada. Vale ressaltar também que, o trabalho em cima dos dados deve ser constante para que possibilite a visualização de informações fidedignas e em tempo real, em outras palavras, garantir uma gestão-a-vista.
E para finalizar, convido-o caro leitor a conhecer o trabalho da KPEyes Data Empowerment para te mostrar, na prática, a arte de se criar informações!
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