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A data science (ou ciência de dados) é uma área voltada para a análise de dados dentro de uma empresa (sejam eles estruturados ou não-estruturados), que possibilita o aumento do conhecimento, o teste de hipóteses, a detecção de padrões ou até poderosos insights para uma melhor tomada de decisão.

Com a transformação digital e a aceleração de processos tecnológicos dentro das empresas, o consumo da informação, que antes era disponibilizado apenas a um grupo muito pequeno de pessoas, se tornou mais acessível.

Com uma estratégia inteligente de data science, é possível obter inúmeros resultados e orientar planos de ação para automatizar processos, integrar operações, prevenir falhas, reduzir os custos nas empresas, entre outros, acelerando ativamente a transformação digital em muitas organizações. Saiba mais, a seguir!

O que é Data Science?

Data Science é uma disciplina que se utiliza de métodos científicos, processos e tecnologia para adquirir conhecimento e insights através do uso de dados.

Ou seja, essa disciplina coleta, separa e analisa dados estruturados e não estruturados, para então fazer a identificação de padrões, tendências e informações que possam ter valor para a empresa.

Ao aplicar técnicas estatísticas e algoritmos de machine learning, os profissionais dessa área transformam dados brutos em inteligência acionável, auxiliando as empresas na tomada de decisões.

Para que serve o Data Science?

A Data Science desempenha um papel crucial no dia a dia das empresas. Afinal, ela capacita esses profissionais a tomar decisões com base em insights valiosos extraídos de dados.

Na análise diagnóstica, identifica padrões e tendências passadas, revelando o panorama histórico. Já na análise preditiva, utiliza algoritmos para prever dados e comportamentos futuros, proporcionando uma visão prospectiva. 

Uma análise prescritiva vai além, sugerindo insights ou ações específicas para otimizar resultados com base nos dados. Agora, com o advento da GenAI, já é possível gerar análises generativas, que combinam as três análises anteriores para fornecer resultados ainda mais interessantes.

Essas abordagens fazem com que as organizações sejam capazes de compreender seu ambiente, anteciparem desafios e tomarem decisões proativas, impulsionando a eficiência operacional e a inovação estratégica.

Como funciona o Data Science?

Agora que já entendemos melhor o que é e para que serve o Data Science, vejamos algumas etapas fundamentais para seu funcionamento.

Coleta de dados

A primeira etapa crucial em Data Science é a coleta de dados. E isso envolve reunir informações de diversas fontes, como bancos de dados, sensores, redes sociais e outros canais, tanto no formato estruturado, como dados tabulados, quanto em formato não estruturado, como imagem, áudios e textos, por exemplo.

Afinal, a qualidade e a amplitude dos dados coletados são essenciais para garantir análises mais ricas e significativas.

Proteção de dados

A segurança dos dados também é uma preocupação primordial. A etapa de proteção de dados envolve a implementação de medidas para garantir a privacidade e a integridade das informações.

Isso inclui a implementação de políticas de retenção, a anonimização sempre que necessário, o uso de protocolos seguros de transmissão e a conformidade com regulamentações de privacidade.

Armazenamento e processamento de dados

Após a coleta, os dados são armazenados em sistemas que possibilitam fácil acesso e recuperação.

Além disso, o processamento de dados é realizado para transformar conjuntos brutos em formatos analisáveis.

Tecnologias como bancos de dados, data warehouses e ferramentas de processamento em grande escala desempenham um papel crucial nessa fase.

Análise de dados

Por fim, a análise de dados é o cerne do Data Science. Afinal, aqui, cientistas de dados utilizam técnicas estatísticas, machine learning e visualização de dados para extrair insights.

Isso inclui a identificação de padrões, a realização de análises preditivas e prescritivas, e a apresentação de resultados de maneira compreensível para os tomadores de decisão.

Qual o ciclo de vida do Data Science

O ciclo de vida do Data Science é um processo iterativo que começa com a descoberta e compreensão do problema.

Em seguida, passa pela coleta e preparação de dados, onde ocorre a limpeza e transformação para garantir qualidade.

Além disso, a etapa de exploração de dados busca padrões e tendências relevantes. A modelagem envolve a seleção e treinamento de algoritmos, seguida pela avaliação do modelo.

Após a validação bem-sucedida, existem etapas de apresentação dos resultados para a companhia e a implementação dos algoritmos em ambiente produtivo quando necessário, em que são colocadas as descobertas em prática. O ciclo fecha com o monitoramento contínuo para ajustes conforme necessário.

Sendo assim, esse processo iterativo assegura a adaptação constante às mudanças e aprimoramento contínuo das análises.

Quais os benefícios da Ciência de Dados para empresas?

A Ciência de Dados oferece um grande leque de benefícios para as empresas. Em primeiro lugar, proporciona uma visão aprofundada do desempenho organizacional por meio de análises detalhadas, permitindo decisões mais assertivas.

A capacidade de prever tendências e comportamentos do cliente amplia a eficácia das estratégias.

Além disso, otimiza a eficiência operacional, identificando oportunidades de automação e melhoria de processos.

A detecção proativa de anomalias e riscos fortalece a segurança e a conformidade. Dessa forma, a Ciência de Dados impulsiona a inovação, estimula a vantagem competitiva e transforma dados em ativos estratégicos essenciais para o sucesso empresarial.

Data science: como lidar com os dados na sua empresa de forma inteligente?

A democratização do consumo de informações fez com que o número de dados disponíveis aumentasse, consideravelmente. Para isso, é preciso saber utilizar os dados a favor da sua empresa. Saiba como realizar essa tarefa, a seguir:

Entender os tipos de dados

Em primeiro lugar, é necessário entender quais são as fontes de dados que devem ser explorados, quais são os tipos de dados que sua empresa precisa para atingir os objetivos estipulados e como gerar dados úteis para as ações futuras.

Analisar dados para ter insights

Para utilizar os dados de maneira inteligente, é preciso observar e identificar quais são os padrões e quais informações eles oferecem. A partir dessas informações é possível criar hipóteses, o que possibilita uma melhor tomada de decisão.

Criar ações baseadas em dados

Com esses insights é possível tomar decisões mais eficientes. Empresas que entendem que os dados são fundamentais para uma tomada de decisão rápida e assertiva, conseguem estabelecer uma estrutura de dados cada vez mais robusta e estratégica.

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