Sendo diretos, a ciência de dados, ou data science, é dedicada à extração de informações limpas de dados brutos para formar insights acionáveis. E há muitos dados por aí. Até 2025, estima-se que haverá cerca de 175 zettabytes de dados online. Para se ter uma ideia de quanto isso representa, um zettabyte é um trilhão de gigabytes).
Não é à toa que os dados são considerados o “petróleo do século 21”. Então, o que fazemos com todos esses dados? Como podemos torná-los úteis? Quais são suas aplicações no mundo real? Essas questões são o domínio do data science.
O que é data science?
O data science é o processo de usar ferramentas e técnicas para extrair informações acionáveis de grandes volumes de dados. Ele é usado para tudo, desde a tomada de decisões de negócios até a análise de esportes e a avaliação de riscos de seguros.
O campo da ciência de dados está crescendo rapidamente e revolucionando muitos setores. Tem benefícios incalculáveis nos negócios, na pesquisa e no nosso dia a dia. Sua rota para o trabalho, sua consulta mais recente no mecanismo de pesquisa, sua postagem no Instagram sobre o que você comeu e até mesmo os dados de saúde do seu rastreador de fitness são importantes para diferentes cientistas de dados de maneiras diferentes.
Examinando enormes data lakes, como são chamados grandes repositórios de dados, para encontrar conexões e padrões, o data science é responsável por nos trazer novos produtos, fornecer insights inovadores e tornar nossas vidas mais convenientes.
Ciclo de vida do data science
O data science envolve várias disciplinas para produzir uma visão holística, completa e refinada dos dados brutos. Por meio da ciência de dados, as empresas são capazes de filtrar efetivamente massas confusas de informações e comunicar apenas os bits mais vitais que ajudarão a impulsionar a inovação e a eficiência.
Nesse sentido, o data sciente pode ser pensado como tendo um ciclo de vida de cinco estágios:
- Capturar — Quando os cientistas de dados coletam dados brutos e não estruturados. O estágio de captura normalmente inclui aquisição de dados, entrada de dados, recepção de sinal e extração de dados.
- Manter — Quando os dados são colocados em um formulário que pode ser utilizado. O estágio de manutenção inclui armazenamento de dados, limpeza de dados, preparação de dados, processamento de dados e arquitetura de dados.
- Processar — Este estágio é quando os dados são examinados quanto a padrões e vieses para ver como funcionarão como uma ferramenta de análise preditiva. Isso inclui mineração de dados, agrupamento e classificação, modelagem de dados e resumo de dados.
- Analisar — Aqui, vários tipos de análises são executados nos dados. A fase de análise envolve relatórios de dados, visualização de dados, inteligência de negócios e tomada de decisão.
- Comunicar — Esta fase é quando os cientistas e analistas de dados apresentam os dados por meio de relatórios, tabelas e gráficos. O estágio de comunicação normalmente inclui análise exploratória e confirmatória, análise preditiva, regressão, mineração de texto e análise qualitativa.
O data science e a tomada de decisões
Os empreendedores sempre procuraram quantificar as informações com a maior precisão possível, a fim de trazer clareza à confusão. A era dos dados digitais na escala de terabytes tornou isso infinitamente mais complicado. O data science, no entanto, surgiu para descomplicar esse cenário.
Aqui estão algumas das maneiras pelas quais o data science aumenta a efetividade dos negócios:
- Permitindo melhores decisões por parte dos gestores: melhores decisões de negócios são tomadas considerando dados e intuição humana, o que leva a melhores resultados para as empresas e reduz o viés introduzido devido à intuição;
- Definindo metas a partir de tendências: os cientistas de dados frequentemente identificam e constroem extrapolações de modelos de tendências que implicam na recomendação de opções específicas de ação para os tomadores de decisão. O objetivo é melhorar o desempenho de uma organização, melhorar o envolvimento do cliente e/ou aumentar a lucratividade;
- Maior visibilidade dos dados: a tomada de decisões orientada por dados ajuda a aumentar a transparência dos dados, pois estes estão disponíveis para várias pessoas e podem ser facilmente compartilhados. Ela também aumenta a acessibilidade, levando ao compartilhamento de dados e reduzindo as chances de erros devido à falta de informações.
- Maior qualidade dos dados: a tomada de decisões orientada por dados garante o aumento da qualidade, removendo erros e redundância. Isso leva a uma coleta de dados mais precisa e maior precisão na análise.
- Uso eficiente do tempo: com a tomada de decisões orientada por dados, as empresas podem economizar tempo e recursos, pois a entrada humana e os riscos associados são reduzidos significativamente.
Essas e muitas outras funções baseadas em dados estão se tornando preocupações essenciais, e não secundárias, para as empresas modernas. E a sua, já investe no data science hoje?
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