Existe um movimento que está em crescimento que, por enquanto, ainda não abrange todas as empresas, mas ao que tudo indica, é só uma questão de tempo. Estamos falando sobre a cultura do data driven, algo que, no início, era quase totalmente limitado às chamadas big techs. Recentemente, entretanto, cada vez mais gestores entendem a importância de aplicar o data science nos negócios.  Na prática, ficou evidente que a utilização dos dados sob viés científico direcionada ao universo corporativo é um diferencial com potencial para, rapidamente, virar uma necessidade. Em outras palavras, o uso adequado de dados para gerar informações valiosas e transformá-las em conhecimento tende a ser algo comum a todas as empresas. Em muitos casos, o problema é convencer os próprios colaboradores a respeito dessa realidade que já bate à porta. Geralmente, quem está acostumado a tomar decisões ou elaborar planejamentos sem o amparo dos dados tende a resistir à mudança. Confira, a seguir, a importância de adotar o data science nos negócios nos mínimos detalhes!

O que é data science e para que isso serve?

Apenas para que tudo fique claro, vale a pena salientar que o data science (ciência de dados, em português) engloba três macroáreas do conhecimento:

• Matemática;
• Estatística;
• Ciência da computação.

Conforme o contexto e o objetivo, surgem outros pontos fundamentais para o sucesso do processo. No caso das empresas, um aspecto essencial é a análise de negócios. Isso, por si só, explica muita coisa quanto à relação da ciência de dados com a tomada de decisão das organizações. No dia a dia, os profissionais do time de data science lidam com variados conjuntos de elementos (estruturados ou não estruturados). Para tanto, eles utilizam tanto SGBDs (Sistemas de Gerenciamento de Bancos de Dados) apropriados como editores de código, como o Visual Studio Code. Em resumo, tudo começa pela compreensão da complexidade do problema proposto. A partir daí, é necessário buscar dados que, de fato, ajudem a encontrar soluções. Para tanto, dá-se início a uma série de procedimentos:

• limpeza e análise exploratória dos dados;
• seleção de variáveis e features;
• modelagem dos dados;
• treinamento, avaliação e validação de modelos baseados em machine learning;
• reportar os resultados aos gestores.

Sobre o machine learning, cabe um parênteses, pois nem sempre ele é realmente necessário. Muitas vezes, na verdade, a aplicação de modelos mais simples se mostram plenamente funcionais e suficientes. Por sinal, o time de data science também deve decidir qual é o método mais viável para cada caso. Desde que o processo seja bem-sucedido, é possível:

• converter dados em informações preciosas;
• gerar conhecimento;
• obter insights;
• construir e consolidar uma estratégia diferenciada.

Qual sua importância para os negócios?

Com base no que foi dito até aqui, fica fácil vislumbrar algumas respostas quanto a essa pergunta, não? À medida que o volume de dados chega ao patamar do chamado big data, a adoção de métodos sofisticados para lidar com ele é fundamental. Nesse contexto, as empresas não podem deixar de lado a análise científica dos dados que ela, seus parceiros e clientes produzem. Afinal, essa abordagem apresenta caminhos que, sem ela, permanecem invisíveis ou aparecem depois de muito tempo. E, como se sabe, esse não é um recurso que pode ser desperdiçado em meio à corrida pela ampliação do diferencial competitivo de mercado. Pensando nisso, confira os principais benefícios da adoção do data science nos negócios.

Projeções de cenários

Os melhores líderes sempre desejam encontrar as melhores saídas antes da concorrência. Com o avanço tecnológico, surgiram mecanismos capazes de aprimorar a inteligência preditiva praticada pelas empresas. O data science cumpre um papel cada vez mais decisivo nesse processo. Em vez de enviar apenas formulários aos clientes para saber o que eles pensam sobre algo, é muito mais eficaz buscar as respostas nas pistas deixadas pelo caminho. Com os dados certos, é completamente possível, por exemplo:

• traçar perfis comportamentais de consumo;
• criar segmentações com alto grau de especificidade;
• identificar quais campanhas de marketing encantam e convertem;
• detectar tendências de mercado com mais antecedência e precisão;
• customizar a oferta de serviços ou produtos;
• elaborar estratégias sazonais.

Segurança da informação

Quando o assunto é segurança da informação, infelizmente as notícias não têm sido tão animadoras. No momento, o Brasil e outros países são marcados por eventos associados a interceptações ou vazamentos. A situação exige, por parte das empresas, a implantação de artifícios que garantam a privacidade de dados. Para se alinharem às diretrizes apontadas pela LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais), as organizações precisam detectar vulnerabilidades nas arquiteturas utilizadas. O cuidado exerce influência na imagem de qualquer negócio e, portanto, interfere na credibilidade da marca perante colaboradores, clientes e parceiros. Logo, demonstrar que a empresa tem plenas condições de tratar os dados que estão sob sua responsabilidade da maneira correta é salutar para conquistar as metas de médio e longo prazo. Basta lembrar que a adoção de medidas eficazes transmitem tranquilidade para as pessoas envolvidas. Isso se traduz na expansão de uma base de clientes cada vez mais sólida e fidelizada. Nesse sentido, uma equipe de ciência de dados dedicada à cibersegurança ajuda a gerenciar:

• ambientes de rede fica mais robustos — inclusive quanto ao home office;
• identificação de pessoas e dispositivos não autorizados.

Análise de dados complexos

Há também aqueles casos em que o volume elevado de dados se soma ao nível de complexidade dos elementos em questão. Se a quantidade excessiva já inviabiliza uma interpretação apurada, a impossibilidade de lidar com determinados dados em tempo hábil comprova que a ciência de dados é indispensável Com investimento em inovação e tecnologia e bons times de data science, detalhes que seriam perdidos se convertem em novas oportunidades de negócio. Isso acontece porque os gestores passam a ter uma visão privilegiada não só sobre a empresa, mas igualmente a respeito das dinâmicas que movimentam o mercado no qual ela está inserida.

Como aplicar o data science nos negócios?

Para usufruir dessas e de outras vantagens, é necessário envolver todos os departamentos da organização. Todos os colaboradores precisam entender que o trabalho baseado em achismos é, literalmente, coisa do passado. Por isso, tudo começa com uma cultura de inovação bem difundida e praticada diariamente. A partir daí, é indispensável:

• solidificar a cultura de data literacy;
• ter um bom plano de transformação digital;
• montar um time de data science alinhado às necessidades do negócio;
• assegurar que esse mesmo time tenha especialistas em estatística e programação e que, sobretudo, conheça o modelo de negócio da organização.

Agora, você já conhece os detalhes acerca da relevância do data science nos negócios e os primeiros passos para colocá-lo em prática. Lembre-se que, independentemente do porte da sua empresa, um bom planejamento de médio e longo prazo jamais pode faltar. Pensando nisso, aproveite para ficar por dentro do foresight estratégico!