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Data Science e Data Analytics – Como minha empresa pode se beneficiar nos negócios?

No mundo moderno de negócios, alguns termos já se tornaram conhecidos, como o caso de Data Science ou Analytics, expressões que remetem ao uso ou aplicação de tecnologia para realizar e otimizar processos nas empresas com o uso de softwares ou inteligência analítica.

Segundo dados divulgados de um estudo intitulado State of the CIO 2019, a chamada análise de dados, aliás, mostra potencial de ser a principal iniciativa que impulsionará investimentos em 2019. Ela, logo, é prioridade para este ano.

Com isso, tem-se evidenciado que cada vez mais as empresas precisam se atentar a esses fatores e aprenderem a não deixar de fora do planejamento estratégico as ações mais importantes para garantir essa boa base para tomada de decisões mais rápidas e certeiras frente aos desafios e demandas que encontram.

Conheça mais sobre Data Science ou Data Analytics em Business Intelligence (BI) e veja como sua empresa pode se beneficiar desses conceitos:

O que é Data Science?

Ao pé da letra seria “Ciência de dados”. E na prática, embora, claro, seja complexo, não foge muito disso.

Data Science abarca uma área que será responsável por realizar um trabalho não só de entendimento de eventos passados para compreender informações importantes como também utilizar estatísticas para avaliar probabilidades de ocorrências futuras, mediante a estrutura para receber, interpretar e organizar essas informações para “leitura” correta e precisa de cenários e também formulação de ações mais certeiras (outra área, muitas vezes complementar, que é mais conhecida como BI).

Ou seja, também está diretamente relacionada à capacidade que a empresa tem de lidar com informações oriundas de diversas partes para elaborar um bom embasamento para ação.

Dentre as ferramentas mais “populares” do mercado hoje, voltadas a essa realidade, temos recursos da IBM, Watson Studio, SPSS e demais ferramentas que auxiliam na exploração inteligente durante o trabalho de cientistas de dados, como Jupiter, R, SAS VA, Amazon SageMaker.

A principal característica de Data Science hoje está, logo, em não somente saber interpretar o que ocorreu ou ocorre na empresa mediante suas experiências anteriores, mas também realizar análises “preditivas” e modelos baseados em estatística para “prever” padrões que auxiliam na tomada de decisões.

E Data Analytics?

Analytics caminha lado a lado com Data Science, sendo, muitas vezes, bastante difícil – ou quase impossível – dissociar completamente as duas coisas.

Data Analytics se refere mais ao conjunto de recursos que se encontram disponíveis e potencialidades/funcionalidades que eles oferecem para transformar Data Science em uma realidade aplicável nas empresas.

O que isso tem a ver com o BI?

Por fim, como pode-se perceber, todos esses conceitos estão interligados com o que chamamos de “inteligência de negócios” ou mesmo, nessa medida, “inteligência de dados”, que exemplifica todo o potencial de extrair insights importantes para inovação, gestão ou conhecimentos no negócio por meio da devida análise dos dados e estudo do que eles apontam e do que é possível fazer a partir deles.

Em alguns casos, até mesmo a chamada “IA” (ou inteligência artificial) pode ser utilizada sob alguma medida em determinadas aplicações para melhor personalização de atendimentos e serviços de acordo com as demandas de cada consumidor.

É o caso dos bots ou do varejo, mais recentemente, em algumas situações envolvendo estratégia de produto.

Personalizando cada vez mais as opções do cliente e desenvolvendo uma forma de estudar cada vez melhor seu mercado com base em dados estruturados as empresas conseguem descobrir no que é mais vantajoso investir e como trabalhar o valor agregado do que têm para gerar mais negócios.

De acordo com o mesmo levantamento a respeito dos CIOs (State of the CIOs 2019), mencionado anteriormente, aliás, não é só IA que em alguns casos se interliga a essa ideia. Também levantou-se que 10% está direcionado para aprendizado de máquina (Machine Learning – leia mais sobre isso aqui) que em algumas situações pode ser empregado para facilitar a extração e governança de dados.

Logo, a empresa que precisa trabalhar eficientemente com dados e investe em ferramentas de ponta consegue atingir maior potencial de competir.

Postado por Kyros Tecnologia em 28 março, 2019


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