O que é ciência de dados? Será que é para mim?

Ciência de dados é a aplicação de métodos científicos e estatísticos para analisar dados e obter insights. Por isso, não se restringe aos cientistas de dados.

Normalmente, associamos o termo ciência de dados, ou “data science”, ao contexto de grandes corporações ou especialistas técnicos quando o usamos.

Porém, o real objetivo da ciência de dados é usar estatísticas por todos os níveis da organização. Seja por ela inteira, por cada departamento, ou mesmo pelo indivíduo. Ou seja, você.

Mas como fazer isso? E o que é ciência de dados? Continue a leitura para entender.

A evolução da ciência de dados

Durante um longo tempo, uma estratégia de BI — Business Intelligence — esteve baseada em relatórios financeiros; análises de desempenho corporativo; eficácia de operações; gerenciamento de metas e resultados, dentre outros cenários.

Ela focava em olhar para o que aconteceu. E esse processo é necessário. No entanto, o que fazer com esse montante de informações? Arquivá-las na gaveta?

Então, percebeu-se que era preciso dar um passo a mais, pois, apesar de fundamentais, relatórios e dashboards não mobilizavam o mais importante: a estratégia.

A princípio, acreditava-se que movimentos na empresa deveriam se estruturar de maneira linear.

A estratégia deveria se fundamentar a partir de um começo, um meio e um fim. Porém, essa lógica falhava, dado que, ainda que se chegasse ao fim daquela ação, a empresa continuava.

Sendo assim, não faz mais sentido pensar em movimentos cíclicos?

Pois bem, essa transformação de perspectiva se espalhou até chegar no conceito atual de ciência de dados.

Algumas mudanças na esfera de gestão das organizações que talvez seja mais fácil para seu entendimento foram:

• Os novos modelos de gerenciamento de projetos baseados em Cultura Ágil.
• O desenvolvimento de produtos baseados em Lean.
• A administração estratégica com uso de OKR’s (Objective and Key Results).

O foco da empresa e o data science

O que significa usar a palavra “estratégia”? Bem, ao tratar desse assunto talvez seja mais adequado falar a respeito do foco da organização.

Esse foco existe em todas as empresas e, para concretizá-lo, é necessário acompanhar performances, mirar resultados e medir objetivos.

E todas essas práticas só são possíveis através do levantamento de dados.

Dessa forma, é possível quantificar o progresso da organização e fazer mudanças de estratégia caso sejam necessárias.

Ou seja, se todas as empresas possuem um foco a seguir, é fundamental que todas também tenham um levantamento de dados adequado. Por quê?

É importante atualizar as informações constantemente, tendo em vista que elas refletem um determinado momento da instituição.

Para os dados transparecerem a realidade, é preciso considerar a atualização frequente deles.

Depois, é fundamental haver uma análise das informações coletadas. Era nesse momento que a ciência de dados parava.

Ainda que pareça uma fase ultrapassada, é crucial destacar que essa etapa tem se atualizado.

Aliás, um ponto que não se é devidamente pensado pelo público geral é o quanto uma visualização de dados atrativa e facilitada pode potencializar uma análise.

Por fim, há o que realmente conecta a questão da estratégia com o levantamento de dados. Após analisá-los, é possível ter insights.

Esse encadeamento, portanto, é o que caracteriza a ciência de dados.

Todavia, focando no último passo, insights são de extremo valor empresarial.

É por isso que grandes companhias que estão realizando grandes transformações culturais, também desenvolvem a orientação a dados, também conhecida como cultura data-driven.

Mas os insights não precisam acontecer apenas em larga escala, eles podem ocorrer em qualquer patamar, sendo aplicáveis para todas as instâncias.

Você pode ter um insight sobre sua performance até mesmo só!

Exemplos do uso da ciência de dados

É interessante assinalar também que o tipo de dado a se levantar deve se adaptar a sua necessidade.

Sendo assim, alguns exemplos de uso da ciência de dados se aplicam da seguinte forma:

• Se seu time atua em sprints, squads, é importante conhecer seu comportamento de entrega, velocidade, tempo de reação, de ciclo e de entrega. Afinal, cada time é único e tem seu próprio comportamento que deve ser acompanhado para atuar em distintas melhorias.
• Se sua área é atuante em uma determinada linha de negócio que representa algum serviço ao cliente, com modelo de negócio atrelado, é importante conhecer seus resultados, sua atuação e aprender os reflexos de um no outro, visando crescimento, organização, evolução.
• Se vocês (time, departamento, área ou “dentro de casa”) representam um produto, é fundamental entenderem o comportamento do seu cliente. Desde o consumo, a interação, o engajamento, a evasão, a satisfação e, principalmente, a aceitação a cada vez que você o modifica. Isso é ouro para evolução do seu produto!

Com essa reflexão, a mensagem é que isso não é simplesmente BI, é ciência de dados.

Não é coisa de outro mundo, é questão cultural com metodologia e boas práticas.

É para você, para seu time e para sua empresa, cada um com sua necessidade.

Alguns com bons dados e painéis; outros com análises de mercado, clientes e produtos; ou ainda com modelos preditivos e prescritivos; ou, quem sabe, com algoritmos sofisticados especializados.

Mas todos eles têm algo em comum: um foco e uma cultura de medir, avaliar e mudar.

Leia também: NBO e análise de churn: como aplicar usando ciência de dados?

Dê um passo além

Caso você queira se aprofundar mais na ciência de dados aplicada não apenas aos times técnicos, mas também às áreas de negócio, eis aqui alguns livros indicados:

1. Conheça como o gerenciamento estratégico baseado em OKR’s pode mudar sua forma de desenhar, disseminar e acompanhar o foco da sua empresa. WODTKE, Christina R. “Radical Focus: Archieving your most important goals with objetives and key results”. Cucina Media.
2. Apresenta como a ciência de dados pode se aplicar em cenários de negócios para desenvolver o pensamento analítico nas suas equipes. PROVOST, Foster; FAWCETT, Tom. “Data Science para Negócios: O que você precisa saber sobre mineração de dados e pensamento analítico de dados”. Alta Books.
3. Demonstra as técnicas mais eficazes para construção ou melhorias de dashboards com visuais claros e atrativos, fazendo com que o mais importante seja o real protagonista: a informação. NUSSBAUMER, Cole K. “Storytelling com Dados: um guia sobre visualização de dados para profissionais de negócios”. Alta Books.

Ao desmistificar que a ciência de dados não é para todos, você pode evoluir com sua organização e formar times multidisciplinares, que apliquem a ciência de dados em cada uma de suas esferas.

Respondendo ao título: sim, a ciência de dados é para você também!

Como vimos, a ciência de dados é o estudo dos dados para extrair insights significativos para os negócios.

É uma área multidisciplinar que combina habilidades de análise, programação e comunicação. Por isso, requer uma abordagem que envolva equipes técnicas e equipes de negócio para obter os insights ideais.

Enquanto as equipes técnicas são responsáveis por coletar, preparar e analisar os melhores dados para cada área, as equipes de negócio são encarregadas de entender e repassar os desafios e oportunidades em suas respectivas áreas. E, após receberem os dados, usar os insights para tomar decisões.

Dessa forma, há uma união de expertises, que reúne diferentes perspectivas a fim de obter os dados mais relevantes conforme os objetivos de negócio.

Além disso, a ciência de dados melhora o BI, fornecendo insights ainda mais profundos e precisos. Isso por meio de técnicas específicas, como aplicação de algoritmos de inteligência artificial, machine learning e deep learning para análises mais eficazes.

Vamos começar? A Niteo pode te ajudar com tudo isso. Com nossa expertise e qualificações comprovadas em Dados & IA e Infraestrutura, compreendemos como seus dados estão organizados, seus objetivos de negócio para, então, prepará-los para fornecerem o que suas equipes precisam para tomar decisões estratégicas.

Também podemos atuar na capacitação dos seus times para aprenderem a extrair o melhor dos dados em seu cotidiano.

Fale conosco e entenda como ajudamos você a monetizar seus dados através da tecnologia e da criatividade humana.

A ciência de dados usa inteligência artificial como aliada para impulsionar análises e previsões mais precisas. Leia também: Qual a diferença entre IA, Machine Learning e Deep Learning?

Cesar Piskor

CTO & Innovation Leader na Niteo