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Categoria: Data Science

4 motivos para você se especializar em Data Science

A ciência de dados ou Data Science envolve o estudo completo e aprofundado de informações. Com formulações estatísticas, modelagem de dados e outros recursos, é possível transformar esses elementos em conhecimento para a tomada de decisão. Assim, os profissionais de TI devem pensar em se especializar na área — e motivos não faltam.

Compreender quais são as razões para esse estudo é indispensável para definir melhor os rumos da sua carreira. No final, você terá a chance de aproveitar os diversos benefícios.

Na sequência, confira 4 motivos para se especializar em Data Science e entenda o que essa alternativa tem a oferecer.

1. A diferenciação de mercado é garantida com esse conhecimento

Um dos maiores obstáculos na área de tecnologia é a falta de profissionais realmente qualificados, diante das inovações recentes e das novas ferramentas utilizadas, isso se torna ainda mais intenso. Por isso, ter a qualificação para ser um cientista de dados pode colocá-lo à frente no mercado.

O fato de o tema ser relativamente recente faz com que muitas pessoas não estejam capacitadas para ele. Então, quanto mais cedo você apostar nessa especialização, maior será o seu destaque no segmento.

2. A entrega de resultados se torna ampliada com Data Science

O uso de dados já se tornou crucial para os negócios que desejam ter máxima performance. Para tanto, é preciso utilizar os recursos certos e ter especialistas na função. Ao se capacitar em Data Science, é possível ser o profissional que faz a análises e encontra os padrões.

Ao agir dessa forma, você tem a chance de entregar resultados mais consistentes e diferenciados. Sua performance se eleva em diversos aspectos, o que assegura amplo destaque e permite ajudar o negócio a se desenvolver muito mais.

3. O aprendizado ajuda a consolidar outras habilidades importantes

Quando você se capacita em Data Science, não aprende apenas sobre o uso analítico de dados. Para colocar todos os conhecimentos em prática, será necessário ativar outras áreas do cérebro e explorar competências. Por isso, tal desenvolvimento é essencial para estimular outras habilidades.

Você terá maior capacidade analítica e conseguirá encontrar melhor a relação entre informações. Além disso, é uma ótima maneira de ganhar maior habilidade de resolução de problemas. Todas essas competências são muito bem-vindas em outras áreas do trabalho e da vida, o que justifica o aprendizado.

4. O crescimento de carreira é uma consequência natural

A soma desses benefícios leva a um movimento de crescimento para a sua atuação profissional. Ou seja, é possível conquistar novas oportunidades e se destacar cada vez mais no seu nicho de atuação.

Como a tendência de uso de dados é de expansão, é um conhecimento que vem a calhar. Inclusive, você consegue se preparar melhor para essa evolução e pode, enfim, traçar um caminho de muito mais sucesso.

Isso se reflete na possibilidade de trabalhar em empresas de destaque no mercado e de ocupar cargos elevados. Com consistência no aprendizado, o seu plano de carreira pode ser cumprido.

Aprender Data Science é, praticamente, uma necessidade atual para os negócios e para os profissionais. Agora que você está ciente da importância, é hora de buscar cursos e capacitações para aproveitar os benefícios ao máximo.

Para não ter dúvidas sobre essa área, veja as diferenças entre o cientista de dados, o engenheiro de dados e o estatístico!

 

Data Science e Data Analytics: entenda a diferença

Data Science

Data Science

A geração, o uso e a gestão de dados já é uma realidade da rotina das empresas. Por causa disso, surgiram diversas metodologias, profissões e especializações, que buscam maximizar o potencial das informações. Entre os termos de destaque, estão Data Science e Data Analytics.

Eles são frequentemente confundidos, mas tratam de aspectos diferentes. Por isso, é essencial saber como eles se caracterizam de modo a conferir qual é a melhor maneira de usar cada abordagem.

A seguir, veja quais são as principais distinções entre Data Science e Data Analytics e explore as possibilidades!

Afinal, o que é Data Analytics?

A ideia de Data Analytics corresponde, em tradução livre, à “análise de dados”. Trata-se de uma proposta que utiliza informações, análises estatísticas e um raciocínio embasado para “traduzir” o que cada conjunto de informações quer dizer.

É como se o analista de dados fosse uma espécie de escultor. Ele recebe uma pedra bruta e, com a ajuda das ferramentas certas, dá forma àquele elemento. No caso de Data Analytics, as ferramentas são os recursos, as plataformas e até os conhecimentos estatísticos e matemáticos.

A partir das análises geradas, pode-se conhecer melhor quem é o cliente das campanhas de marketing digital ou como parte do público se comporta. Também é possível entender certos resultados da empresa e, então, ter uma tomada de decisão mais eficiente.

E o que é Data Science?

Já o Data Science ou a ciência de dados corresponde a uma abordagem mais profunda, técnica e especializada sobre os elementos digitais. Nesse sentido, ela inclui o uso de modelos estatísticos e matemáticos, bem como de outras ferramentas para ver os dados de uma maneira diferente.

O cientista é capaz de enxergar os dados de uma forma especial e encontra correlações e tendências que não são óbvias. Além disso, ele é o profissional mais capacitado para “limpar” e tratar esses dados, de acordo com os objetivos.

Embora seja diferente de Data Analytics, o conceito não está tão distante dessa proposta. É como se o cientista preparasse os dados e fizesse com que eles estivessem prontos para o uso. Então, o analista pode obter as conclusões desejadas de acordo com cada processo e cenário.

De qual vertente sua empresa realmente precisa?

Em plena era digital, tanto a Data Science quanto a abordagem de Data Analytics são importantes. Um profissional de análise tem a habilidade essencial de interpretar dados para que eles se convertam em ações eficientes e bem planejadas. Já o cientista dessa área deve fazer um trabalho técnico, metódico e bem estruturado para sustentar outras etapas.

No caso do uso de dados não estruturados, que precisam de atenção redobrada, a ciência da informação se destaca. Mesmo assim, a análise permanece importante, já que ela vai trabalhar com os dados organizados e definir qual é o melhor caminho para seguir, rumo ao melhor aproveitamento de oportunidades.

De qualquer forma, é indispensável contar com bons recursos, ferramentas e soluções, pois esses elementos têm tudo a ver com a conquista de uma boa performance.

Embora Data Science e Data Analytics não sejam a mesma coisa, são propostas essenciais para o sucesso da empresa. Com o uso das ferramentas adequadas e a atuação de profissionais especializados, será muito mais fácil utilizar os dados a favor do negócio.

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Aprenda mais sobre Data Management

Data Management

A grande geração de dados digitais atualmente motiva a busca por soluções específicas de gerenciamento. Nesse cenário, o Data Management surge como uma opção adequada para garantir bons resultados e ajudar a administrar todas essas questões.

O jeito ideal de colocá-lo em prática é ao conhecer melhor o conceito. Desse jeito, é possível descobrir o que faz sentido para o empreendimento e quais são as medidas que devem ser adotadas.

A seguir, aprenda mais sobre Data Management e entenda quais são os pontos cruciais sobre o tema.

Afinal, o que é esse processo?

Em uma tradução livre, esse procedimento corresponde ao gerenciamento de dados. De forma técnica, o conceito aborda o desenvolvimento de políticas, práticas e procedimentos voltados para o ciclo de vida de informações. Ou seja, ele está ligado à captação, ao tratamento e a utilização dos elementos digitais, de acordo com os interesses.

Trata-se de uma etapa cada vez mais importante, considerando o uso crescente de tecnologia. No caso dos empreendimentos, a transformação digital leva à produção de um volume maior de dados e à necessidade de usá-los de forma aplicada. Desse modo, é possível aproveitar tais elementos do jeito certo.

O Data Management, portanto, ajuda as empresas a tomar decisões melhores e aumenta a inteligência de negócios. Com o emprego crescente de tecnologia, torna-se cada vez mais relevante.

Quais são as soluções para o Data Management?

Por se tratar de um conceito amplo, o Data Management não tem apenas uma ou duas soluções específicas. É possível recorrer a várias tecnologias, propostas e técnicas — sempre em busca do melhor gerenciamento das informações digitais.

O uso da computação na nuvem — especialmente, para o armazenamento — tem grande destaque no cenário atual.

Também há a criação dos chamados data warehouses, além da abordagem que inclui extrair, transformar e carregar as informações. Não menos importante, há a proposta relacionada à visualização de dados, o que ajuda a tomar decisões melhores.

Então, para executar esse aspecto da forma correta, é fundamental contar com um conjunto integrado de soluções. Como cada ambiente tem suas necessidades, as ferramentas têm que ser selecionadas de acordo com os interesses e com as demandas.

Como potencializar essa possibilidade?

Para chegar mais longe com o Data Management, é indispensável ter o apoio de ferramentas específicas. Nesse sentido, tudo começa com o reconhecimento sobre as demandas e como elas impactam a gestão de dados. Entenda do que o negócio precisa e como esses elementos são utilizados, de modo a identificar as ferramentas necessárias.

Em seguida, busque bons fornecedores. O recomendado é contar com um empreendimento robusto, consolidado e com portfólio estendido. Quanto mais soluções puder encontrar em um só lugar, melhor.

A partir disso, é hora de realizar a implementação. Faça um planejamento para a adoção dos recursos e não se esqueça de acompanhar os resultados. Desse jeito, dá para ter uma ideia clara do que tem funcionado e do que ainda tem que ser transformado. Assim, é possível consolidar o desempenho reforçado.

Como vimos, o Data Management é uma proposta que já faz parte da rotina dos empreendimentos. Com a escolha das melhores soluções, dá para aproveitar todo o potencial desse procedimento e explorar a tecnologia do jeito certo.

Procura uma empresa especializada em Data Management? Acesse o site da BDA Solutions e confira todas os serviços oferecidos.

7 vantagens de trabalhar com Data Analytics

Data Analytics

O Data Analytics, ou simplesmente DA, tornou-se uma ferramenta muito usada na gestão empresarial, pois promove uma análise de dados mais precisa e segura. Ele pode ser utilizado em conjunto com outras soluções, como o Big Data.

Os sistemas de análise de dados costumam trazer ótimo custo-benefício. Eles oferecem informações de qualidade, que tornam a administração da empresa mais eficiente e estratégica. Dessa forma, é possível tomar decisões muito mais acertadas e potencializar a competitividade corporativa.

Você já conhece essa tecnologia? Quer saber mais a respeito? Veja 7 vantagens de trabalhar com Data Analytics!

1. Os insights esclarecedores a respeito dos clientes

Como os clientes estão mais exigentes e com menos paciência, quando o gestor compreende melhor o que eles desejam, fica mais fácil atender suas expectativas, reduzir erros e favorecer a tomada de decisões.

O sistema de Data Analytics (DA) facilita a identificação dos padrões de comportamento, as expectativas e as características de cada categoria de clientes.

Esse conhecimento mais profundo sobre o consumidor ajuda a otimizar as ações de marketing e de comunicação, tornando-as mais eficientes.

2. A forte redução de custos

Diminuir custos continua sendo um dos grandes alvos em muitas empresas. Principalmente em épocas de retenção econômica, quando é fundamental o planejamento dos preços finais de serviços e produtos.

O Data Analytics permite visualizar falhas, gargalos e pontos deficientes que geram gastos desnecessários e diminuem o nível de produtividade. Somente desse modo é possível aprimorar a eficiência operacional.

3. A inteligência em tempo real

Um dos melhores benefícios da utilização de um sistema de DA é que ele possibilita analisar a organização em tempo real, fazendo o monitoramento constante de alguns elementos principais, o que gera uma imagem mais clara e realista para definir o êxito de sua empresa.

Bastante utilizado no comércio eletrônico, o Data Analytics (DA) possibilita ao gestor atualizar o portfólio de produtos em tempo real. Como exemplo, podemos citar atualização de acordo com a demanda de determinada mercadoria ou com a performance das vendas no Ponto de Vendas (PDV) ou distribuição.

4. O monitoramento do mercado

O Data Analytics (DA) permite também que a empresa consiga antecipar-se às ações concorrentes e fazer projeções mais precisas sobre os resultados. Assegurando desse modo vantagem competitiva e um melhor posicionamento de mercado.

5. A compreensão da jornada de compra

O Data Analytics permite que a organização realize um acompanhamento detalhado do trajeto que leva o consumidor até o produto/serviço ofertado pela empresa. Monitorando todos os canais, é mais simples a compreensão da interatividade do público com a marca. O gestor conhece quais os canais que ele trilhou desde o começo até a concretização da compra.

6. A interpretação dos dados complexos

Em cenários mais complexos, em que se requer o cruzamento de dados diversos para uma visão mais completa de tudo, o Data Analytics (DA) é a melhor solução. O cruzamento de dados favorece, por exemplo, a avaliação do nível de recepção de um determinado produto em um local específico.

Viabiliza estimar se determinada mercadoria é mais comprada por homens ou mulheres, por crianças ou adultos, por pessoas da classe social A, B ou C e assim por diante, utilizando de técnicas de análise preditiva.

7. O Data Analytics garante aumento do ROI

Uma das maiores preocupações dos gestores é em relação ao retorno sobre o investimento, ou ROI. Eles desejam que todo investimento ofereça retornos lucrativos, mas isso nem sempre acontece. No caso de um sistema de Data Analytics (DA), o retorno é quase sempre garantido.

As estratégias de marketing digital fundamentadas em Data Analytics costumam aumentar o ROI em até 25%, considerando que a mensuração dos algoritmos fornece relatórios sobre as funções de cada canal que a empresa usa.

Os relatórios são analisados pelo gestor e ajudam na coleta de insights que causem mais interesse no público consumidor, consolidem a interação da marca com o público e tornem a tomada de decisões mais fácil.

O Data Analytics é uma ferramenta que promove diferentes benefícios à empresa e facilita a administração geral. É um investimento que realmente vale a pena.

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Como a mineração de dados facilita as análises?

mineração de dados

Com um volume cada vez maior de dados disponíveis, é quase impossível analisar todos pelo método tradicional. Então, novas ferramentas e técnicas são desenvolvidas para auxiliar o processo. Nesse contexto, a mineração de dados é uma alternativa a ser explorada.

Progressivamente utilizada por empreendimentos de diversas áreas, ela garante resultados diferentes nas análises. Então, desde que seja usada corretamente, favorece a conquista de uma performance melhor.

Mas, afinal, como isso acontece? A seguir, entenda o impacto da mineração de dados nas análises empresariais.

O que é Data Mining?

O termo em inglês refere-se à mineração de dados. O processo recebe esse nome porque envolve uma busca por elementos valiosos, como conhecimento e reconhecimento de padrões.

Para que isso seja viável, é necessário utilizar vários recursos digitais. Os dados são estudados em velocidades muito elevadas e até por técnicas complexas. Com isso, é possível encontrar correlações que, de outro modo, nunca seriam descobertas.

Data Mining ou Mineração de Dados compreende o processo de analisar grandes quantidades de dados para revelar padrões ocultos, correlações e gerar insights valiosos para o negócio.

Como acontece a mineração de dados?

O processo de mineração de dados, muitas vezes, passa por várias etapas. Vamos pensar na obtenção de minério de ferro, que fica na terra em diversas partes. O produto não é obtido diretamente, então é comum usar peneiras de tamanhos distintos para chegar às menores partículas, que são as de interesse. Com os dados digitais, é a mesma coisa.

São determinadas várias etapas com interação entre elas. Tudo começa com a definição de um objetivo, como o entendimento sobre certo padrão de consumo.

Então, há a extração e a integração de informações obtidas em fontes diversas. Na sequência, acontece uma limpeza, para excluir aquilo que não tem valor para o objetivo.

Com o uso de técnicas, como algoritmos, softwares especiais e inteligência artificial, é possível recorrer aos elementos desejados.

Como essa etapa facilita as análises?

Para que o processo de tomada de decisão organizacional seja adequado, é essencial que ele seja baseado em dados confiáveis. No entanto, como dito, a grande quantidade de dados torna cada vez mais difícil encontrar manualmente o que é esperado.

Para lidar com esses obstáculos, o melhor é recorrer à mineração de dados. Por meio dessa etapa, são avaliadas as correlações específicas e que, de fato, interessam para cada objetivo. Assim, é possível ter uma visão clara do que é necessário e de como proceder em cada situação.

Mesmo que o recurso não seja totalmente à prova de erros, é um meio para aumentar a confiabilidade e garantir uma performance melhor. Para o negócio, é a chance de obter diferenciação e máximo aproveitamento de oportunidades.

A mineração de dados é uma etapa que torna as análises empresariais mais simples e muito efetivas. Com isso, dá para consolidar um desempenho diferenciado ao atuar no mercado.

Se quiser facilitar a verificação de forma intensa, veja quais ferramentas usar para a visualização de dados.

Infográficos: uma opção para visualização de dados

visualização de dados

Tão importante quanto obter boas informações sobre o negócio é garantir que elas sejam facilmente compreendidas. Um dos desafios da ciência de dados é, justamente, compor análises que possam ser avaliadas por pessoas além dos especialistas em estatística ou BI. Nesse sentido, os infográficos surgem como boas alternativas dentro da visualização de dados.

Eles reúnem uma quantidade equilibrada de textos, números e elementos visuais e apresentam as informações de um jeito simplificado. Quando bem utilizados, potencializam os impactos da inteligência de dados.

Na sequência, veja quais são os pontos principais dos infográficos e entenda como eles favorecem a visualização de dados.

Quais as vantagens de adotar esses recursos?

Dispor as informações de maneira descomplicada é, por si só, muito vantajoso. Trata-se de um jeito de envolver outras pessoas e conduzir melhor a tomada de decisão. Assim, fica mais fácil encontrar correlações interessantes e explorar todo o potencial.

O uso dos infográficos, especificamente, tem algumas vantagens importantes. Eles são bem rápidos e “palatáveis”. É fácil verificar as informações, principalmente porque muitas vêm com uma breve explicação no entorno.

Também são simples de elaborar e de compartilhar, o que expande o fluxo de comunicação e a integração. Mesmo quem não tem técnicas avançadas consegue ter uma compreensão completa do cenário apresentado, o que potencializa os impactos de Business Intelligence.

Como elaborar infográficos para a visualização de dados?

Já que o objetivo é simplificar o entendimento, o pensamento que direciona a elaboração desse recurso é a facilidade de leitura. Muito mais que ser bonito ou moderno, ele deve descomplicar a tarefa de ler os dados e identificar o conhecimento por trás daquela análise.

Pense que a empresa deseja mostrar como tem sido a evolução de consumo de determinado grupo segmentado. Em um infográfico, faz mais sentido usar gráficos de barras em cores simples do que ferramentas complexas ou puramente estéticas. Com a primeira opção, todos entenderão qual é a evolução.

Também é essencial não adicionar dados demais. Se for o caso, é melhor fazer vários infográficos com temas específicos, em vez de um grande consolidado com todo o conhecimento necessário.

A apresentação deve ser lógica. A leitura tem que ser feita da esquerda para direita e de cima para baixo, como é o tradicional no ocidente. Dessa forma, ninguém vai se perder com correlações distantes entre informações. Dependendo do caso, o feedback ajuda a aprimorar a disposição.

É possível utilizar ferramentas direcionadas?

Para elaborar esses recursos do melhor jeito, não é preciso (e nem indicado) agir de maneira manual. Em vez de coletar cada informação e pensar individualmente no resultado, é viável recorrer a softwares específicos para o tema.

Diversos programas contam com a alternativa de gerar infográficos a partir de certos conjuntos de dados. Basta selecionar quais são as informações desejadas e tomar breves decisões sobre a apresentação.

Desse jeito, é possível potencializar os impactos positivos e tornar a visualização especialmente prática, eficiente e integrada ao cotidiano.

Os infográficos são excelentes recursos para garantir uma visualização de dados rápida e que favorece o fluxo de conhecimento. Com a elaboração adequada, as ferramentas de inteligência ficam ainda melhores.

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Como extrair, transformar e carregar dados mais rapidamente?

carregar dados

Carregar dados é uma tarefa que exige atenção. O processo de extração, transformação e carregamento de informações é conhecido como ETL. A sigla para Extract, Transform e Load abrange um dos fluxos de processos de maior importância quando o assunto é a ciência de dados. Afinal, mais que apenas produzir as informações, é essencial saber trabalhá-las corretamente.

No entanto, há o obstáculo referente ao volume de dados. Como existe uma quantidade cada vez maior de conhecimento consolidado, é preciso aumentar a capacidade. Além de tudo, a rapidez é indispensável para viabilizar o dinamismo.

Para que não restem dúvidas, veja algumas dicas para extrair, transformar e carregar dados com mais facilidade.

Adote uma abordagem incremental

Um dos erros na realização dessas etapas consiste em sempre partir do zero. Ao extrair, transformar e carregar todos os dados a cada vez, o resultado é uma demora muito maior. Além disso, será necessário dispor de uma capacidade de processamento progressivamente elevada.

No lugar, é melhor criar “pacotes” incrementais. Continuar de onde tudo foi interrompido da última vez faz muito mais sentido e ajuda a construir um entendimento fortalecido. Por isso, o foco do uso tem que estar em trabalhar apenas com os dados que não receberam a devida atenção.

Use as ferramentas adequadas para cada processo

Outro ponto importante tem a ver com a escolha das ferramentas de BI e Big Data. Não basta querer ter mais eficiência se os recursos utilizados não são voltados para isso. Portanto, o primeiro passo consiste em escolher corretamente o que vai ser usado nesse sentido.

Em seguida, é preciso optar por ferramentas para cada processo. Se o principal gargalo for a extração, o melhor é focar em recursos específicos. Se o objetivo tem a ver com a visualização de informações, o programa deve ser pensado para essas transformações. Quando o desejo é carregar dados de forma avançada, o sistema deve contemplar a possibilidade.

O cuidado principal consiste em ficar de olho na integração, de modo a garantir um bom fluxo de tarefas.

Faça testes para extrair, transformar e carregar dados

Não existe uma solução universal quando se fala no manejo e no aproveitamento de dados. O volume de informações, os dados e os objetivos não são iguais para todos os empreendimentos, o que faz com que os processos de ETL também não sejam os mesmos.

Portanto, cada negócio deve encontrar a própria “receita” para trabalhar de modo mais eficiente. Além do planejamento inicial e das ferramentas corretas, vale a pena realizar testes. Modifique certas variáveis, acompanhe o desempenho e, a partir disso, descubra o que funciona para o empreendimento.

Crie uma base histórica de informações

Como visto, o uso de pacotes incrementais de informações é um dos jeitos de acelerar o processo de tratamento dos dados. Para viabilizar e potencializar essa questão, uma dica consiste em estabelecer um histórico de informações.

Armazenar o que for importante é indispensável para evitar retrabalhos e diminuir a necessidade de atuação. Desse modo, não é preciso gastar tempo com algo que, na prática, não vai ajudar na conquista de resultados melhores.

Extrair, transformar e carregar dados com maior rapidez é essencial para ampliar a eficiência do seu negócio. Com essas dicas, o fluxo de processos sai favorecido e é possível aproveitar ao máximo a integração tecnológica.

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Citizen Data Science: saiba como ser o profissional do futuro

profissional do futuro

O uso crescente de tecnologia nas empresas traz novas soluções, pois automatiza tarefas, aumenta a produtividade e garante mais conhecimento do público. No entanto, surgem novos desafios, já que o grande volume de dados tem que ser tratado da melhor maneira. Nesse sentido, o conceito de Citizen Data Science ganha força.

Também chamado de Cidadão de Ciência de Dados, essa é uma das profissões do futuro. Explorar essa possibilidade do jeito certo é indispensável para conseguir se destacar no mercado.

Na sequência, confira como atuar em Citizen Data Science e tire as suas dúvidas para ser o profissional do futuro!

Busque a capacitação inicial adequada

Para ser um cientista nessa área é preciso começar pela estrutura da formação profissional. Como se trata de uma necessidade recente, será difícil encontrar uma faculdade voltada apenas para o tema. Então, o melhor é focar em áreas correlatas e expansíveis.

Há algumas graduações e cursos voltados para a Ciência de Dados. Como o curso de Data Science onde você poderá aprender como é possível melhorar seus negócios com o Data Science.

Afinal, a função da Citizen Data Science é ter uma aplicação prática, acessível e de mais fácil entendimento. A formação nesse aspecto, portanto, tem o papel principal de estabelecer os conceitos necessários e ambientar o profissional do futuro sobre o tema.

Faça especializações em Citizen Data Science

O fator mais importante está na especialização sobre o assunto, pois é isso que garante o uso dos dados da melhor maneira. Então, o recomendado é que o interessado no tema busque capacitações específicas quanto à abordagem.

Cursos livres sobre o assunto, por exemplo, trazem novos conhecimentos de estatística, matemática e tecnologia. É essencial entender sobre Big Data, soluções tecnológicas e aplicação prática nas empresas. Com essa capacitação, qualquer profissional tem a chance de atuar de forma completa.

Esteja atento às novidades do mercado

Um dos pontos essenciais sobre a Citizen Data Science é que ela está em constante transformação. O desenvolvimento de inteligência artificial, por exemplo, promete criar algoritmos cada vez mais complexos e capazes de obter certas informações. Com isso, o tratamento dos dados também precisa evoluir.

Para se tornar o profissional do futuro é essencial estar um passo à frente e acompanhar todas as mudanças nesse sentido. Fique de olho tanto nas tendências quanto aos lançamentos, assim como nas propostas que já foram desenvolvidas e que chegam ao mercado. Com a capacidade de se manter sempre atualizado, é possível conquistar uma atuação bem consistente.

Reconheça as necessidades dos empreendimentos

Como dito, uma das propostas da Citizen Data Science é gerar uma abordagem útil e acionável para as empresas. Os dados têm que auxiliar a tomada de decisões, bem como garantir competitividade e diferenciação. Dessa forma, é possível fazer com que o negócio tenha um desempenho melhor.

Como profissional da área, é essencial ser capaz de entender do que a empresa precisa, quais são as expectativas e o que é mais relevante. Desse jeito, é possível selecionar os dados e recursos adequados, de maneira direcionada.

A área de Citizen Data Science promete formar um profissional do futuro, cada vez mais integrado com informações e tecnologias. Ao saber como atuar no segmento, é possível aproveitar essas mudanças.

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O que é Citizen Data Science?

Citizen Data Science

A sociedade está inserida em um cenário cada vez mais conectado. Há uma aplicação crescente das tecnologias e isso dá origem a um volume intenso de dados. Como resultado, fazer análises nem sempre é tão simples.

Ao mesmo tempo, existe uma tendência de envolver as pessoas em entendimentos que, por diversas vezes, foram considerados muito técnicos. Diante disso, novas possibilidades começam a surgir.

Como a Citizen Data Science é um dos pontos de interesse, saiba do que se trata e tire as suas dúvidas!

Afinal, o que é esse componente?

A Ciência Cidadã de Dados ou Cidadão de Ciência de Dados tem a ver com a proposta de transformar o complexo em algo simples. Basicamente, tem a ver com a conexão entre teoria e prática, análise e otimização, especialidade e gerenciamento.

O principal objetivo é tirar o aspecto de modelagem complexa de dados e transformar o processo em algo com visualização. Então, Citizen Data Science nada mais é do que uma maneira de exemplificar as informações obtidas, de modo que elas sejam entendidas mesmo por quem não é especialista.

O cientista de dados não é substituído, mas ele passa a atuar de forma muito dinâmica, em vez de focar apenas no aspecto técnico. O processo é encarado como uma “tradução” de conhecimentos complexos para algo acionável.

Quais são os benefícios da Citizen Data Science?

Em primeiro lugar, essa abordagem prevê o uso de informações concretas. Então, qualquer tomada de decisão se torna mais confiável. Além do que, é uma oportunidade de consolidar todos os dados gerados e entender o que, de fato, eles querem dizer.

Por causa do funcionamento essa abordagem, trata-se de algo que ajuda a integrar processos, avaliar projetos e implementar boas práticas.

Também é um jeito de favorecer o entendimento das informações, mesmo por quem não é um especialista técnico no assunto. É, portanto, um meio de melhorar a acessibilidade e de democratizar a informação.

Principalmente, é um jeito de pinçar o que realmente é importante. Diante de tantas informações geradas, muitos empreendimentos têm dificuldade em focar no que faz a diferença. Com essa abordagem, fica claro por qual caminho a empresa deve seguir.

Como colocar a alternativa em prática?

Para aplicar a Citizen Data Science é preciso ter uma estrutura adequada. Isso significa, primeiramente, escolher as soluções corretas de software e integração. É o que gera, em primeiro lugar, os dados que serão analisados.

Em seguida, é recomendado selecionar os pontos que devem ser analisados e contar com profissionais capacitados. É possível ter o apoio de um cientista de dados ou de um Citizen Data Scientist.

A partir das informações colhidas e análises geradas, o objetivo é tomar decisões que ajudem o empreendimento a chegar mais longe. Então, é muito importante saber aproveitar os aspectos positivos dessa abordagem, de modo a construir caminhos que fazem a diferença.

A Citizen Data Science está ligada à capacidade de processar dados e apresentar resultados fáceis de entender e de aplicar. Com uma abordagem acionável e de otimização, é uma ótima ferramenta para os negócios.

Agora que você já sabe o que é Citizen Data Science, aproveite e compartilhe o post nas suas redes sociais para disseminar esse conceito entre os seus amigos!

Cidadão de Ciência de Dados X Análise de Dados: qual a relação

Cidadão de Ciência de Dados

O data science ou ciência de dados consiste em uma avaliação das informações geradas em busca de novos conhecimentos sobre o negócio, o público ou o mercado. Com o aumento do uso de tecnologia, passou a ser necessário usar o conhecimento de modo estratégico.

Por causa das transformações, novos conceitos surgiram: cientistas e engenheiros de dados, análises de informações, Big Data, Business Intelligence, Cidadão de Ciência de Dados e muito mais. Conhecer a relação de certos aspectos, portanto, é fundamental para entender melhor as possibilidades.

A seguir, veja qual é a conexão entre a análise de dados e o Cidadão de Ciência de Dados ou Citizen Data Science e tire as suas dúvidas!

O que é a análise de dados?

Os números gerados por uma plataforma ou as informações contidas em uma planilha são apenas conhecimentos isolados. Quando eles apenas existem da forma em que aparecem, não causam impactos — positivos ou negativos — para o negócio e sua atuação.

Tudo muda quando a análise de dados entra em cena. Ela busca interpretar essas informações, a relação entre elas e como modificam a tomada de decisão, por exemplo.

De certa maneira, a análise é o equivalente estatístico à interpretação de um texto. Os números são cruzados, agrupados e estruturados, de modo a encontrar relações de causa e efeito, por exemplo.

E o Cidadão de Ciência de Dados?

Já o Cidadão de Ciência de Dados ou Citizen Data Science é um profissional cuja função primária não envolve, necessariamente, a parte das informações geradas por recursos tecnológicos. Pode se tratar de um analista do setor que, então, passa a absorver essa responsabilidade.

Ele é diferente do cientista de dados porque tem uma abordagem menos complexa e aprofundada. O cientista é o profissional com uma expertise intensa em estatística, modelagem e extração de informações.

Já a atuação do Cidadão de Ciência de Dados é mais prática e busca a trazer um entendimento relevante para o negócio. Sua função é gerar valor, de modo que a empresa use o conhecimento de maneira estratégica.

Afinal, qual é a relação?

Ao conhecer os conceitos de análise e de Cidadão de Ciência de Dados ou Citizen Data Science já dá para perceber que esses são aspectos relacionados. O motivo é simples: a análise é executada pelo profissional para que os elementos coletados entreguem as informações desejadas sobre determinado aspecto.

Então, de certo modo, a análise é a ferramenta utilizada ou o caminho percorrido para chegar a resultados que sustentam as decisões. Sem esse recurso, o Cidadão de Ciência de Dados não conseguiria encontrar tendências, gargalos ou exigências.

A relação tão próxima demonstra a necessidade de analisar tudo o que é gerado de forma adequada e altamente direcionada. Assim, é possível aprender mais sobre o negócio e sobre os clientes.

O Cidadão de Ciência de Dados depende dessa análise de informações para chegar a conclusões úteis para a empresa. Então, são conceitos ligados e que merecem atenção específica.

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