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Categoria: Data Science

O que é o Cidadão de Ciência de Dados?

Cidadão de Ciência de Dados

É cada vez maior o número de empresas que recorrem a soluções de predição e análise estatística. Até o final de 2020, o mercado de Business Intelligence e de Analytics vai atingir o total de 22,8 bilhões de dólares.

Ao contrário do que parece, o crescimento do cenário não prevê a automação irrestrita. Além das ferramentas corretas, é preciso contar com os profissionais especializados para utilizar recursos e interpretar informações.

Nesse ambiente de transformações, há o conceito de Cidadão de Ciência de Dados. A seguir, entenda melhor essa questão e descubra qual é a influência no mercado.

O que é Cidadão de Ciência de Dados?

No Brasil, o termo é novo. Internacionalmente, entretanto, a expressão “Citizen Data Science” já tem sido trabalhada desde meados de 2016.

De forma simples, o Cidadão de Ciência de Dados funciona como uma “ponte” no processo analítico. De um lado, estão os cientistas de dados, com uma expertise aprofundada e muito complexa. São os profissionais que compreendem, profundamente, modelos matemáticos, questões estatísticas e modelagens de informações.

De outro, está a abordagem prática, ou seja, as áreas de negócio para a tomada de decisão.

O Cidadão de Ciência de Dados é, exatamente, a ligação entre essas pontas, ou seja, a área de negócio e a ciência de dados. Trata-se de um profissional da área de negócio ou de Business Intelligence que utiliza ferramentas de software self-service, trazendo características ou capacidade de analisar as correlações entre variáveis, por exemplo, com os recursos de Inteligência Artificial.

A capacidade de execução de tarefas vai do modo básico ao moderado, mas suficiente para atender às principais demandas. É, de certa forma, quem “traduz”, simplifica ou permite o acesso ao uso de Analytics e BI.

Qual é a diferença entre um cientista de dados?

Os termos são relativamente parecidos, então é comum se confundir entre o Cidadão de Ciência de Dados e o cientista, propriamente dito. As nomenclaturas são diferentes, tanto quanto a forma de atuação.

O cientista é uma pessoa altamente qualificada, especializada e que conhece aspectos complexos. Ou seja, trata-se de um especialista em 3 principais áreas —  estatística, tecnologia e negócio.

Já o Cidadão de Ciência de Dados, normalmente, tem outra responsabilidade. Um analista, por exemplo, pode desempenhar esse papel se tiver os conhecimentos necessários. A partir de um curso livre, já é possível atuar nessa função.

Eles não são mutuamente excludentes, portanto, podem até coexistir em um ambiente de trabalho. Enquanto, o Cientista de Dados fica com as tarefas mais complexas, que exige a aplicação de algoritmos avançados de Machine Learning, por exemplo, para entender o comportamento das diferentes variáveis, o Cidadão de Ciência de Dados trabalha no dia a dia do negócio.

Quais são as tendências?

Uma das maiores dificuldades no ramo de inteligência de dados é a falta de profissionais qualificados. A abordagem ainda é recente, então não existe uma quantidade suficiente de cientistas, justamente pela necessidade de aprofundamento na formação.

O Cidadão de Ciência de Dados, surge para resolver as demandas cotidianas da maioria das empresas. Como a capacitação é mais rápida, dá para prever que cada vez mais profissionais se encaixem nessa categoria.

Além de tudo, é possível esperar novas soluções self-service, o que estimulará a realização de análises progressivamente melhores e preditivas por parte desses profissionais.

O profissional de Ciência de Dados é uma figura importante na análise de grandes volumes de dados, diferentemente do Cidadão de Ciência de Dados, o profissional que atua com uma proposta intermediária e promete ganhar uma crescente relevância.

Agora que você está por dentro do conceito, compartilhe o post nas suas redes sociais e debata acerca do tema com os colegas!

O que é Data Science: entenda como aplicar em sua empresa

data science

Muitos conceitos novos estão aparecendo e sendo aplicados no mundo corporativo. Um deles é o de Data Science. Ele vem sendo aplicado em diferentes setores, como varejo, educação, lazer, saúde, esporte, biotecnologia, física, astronomia e telecomunicações.

O gestor que deseja expandir seu negócio, aumentar seu potencial competitivo e se atualizar constantemente, deve conhecer as novas técnicas e ferramentas disponíveis. A tecnologia pode ajudar sua empresa de várias maneiras. Leia o post e saiba mais sobre Data Science!

O que é Data Science?

Por ser um conceito recente, ainda existem certas dúvidas quanto à definição exata do termo. O nome significa, literalmente, “ciência de dados”. Envolve muitas disciplinas, como estatística, tecnologia e negócio.

Além disso, envolve processos, técnicas e métodos científicos com a finalidade de extrair informações que sejam significativas, tendo como ponto de partida o elevado volume de dados que o Big Data pode coletar.

O conceito está relacionado também à capacidade de identificar oportunidades e caminhos alternativos analisando as diferentes informações. Trata-se de uma ciência que pode ser empregada por qualquer departamento que produza dados e que necessite de avaliações para a compreensão mais profunda dos fenômenos, os quais abrangem fatos passados até projeções de tendências, inclusive insights que nem sempre são notados pelo gestor.

Como o Data Science atua no setor financeiro?

É possível desenvolver uma equipe especializada em analytics para fazer o processamento dos dados do histórico de operações de cartões de crédito e outras formas de pagamento. Obtendo, dessa forma, a identificação de padrões de comportamento dos clientes e o potencial de retenção dos serviços.

A empresa consegue, com a ajuda dessa análise, uma série de resultados, como descobrir o percentual de clientes que desejam encerrar as contas nos meses mais próximos. Na tentativa de não perder esses clientes, a organização poderá desenvolver estratégias como promoções vantajosas para os consumidores ou descontos especiais para esses clientes. Desse modo, ela mantém a fidelização e aumenta a margem de lucro.

Quais são as vantagens para o varejo?

O data science também pode ser bastante funcional no setor varejista. O Big Data pode ser usado para otimizar os processos de fidelização dos clientes. Por meio de um completo banco de dados, é possível identificar o perfil dos consumidores individualmente. Por exemplo, caso um cliente altere seu padrão de consumo e deixe de comprar na empresa, o sistema alerta e mostra uma relação com os serviços e produtos prediletos dele.

O software pode gerar promoções exclusivas para o cliente em foco, enviando-as para seu e-mail. Essas operações ocorrem automaticamente. A técnica contribui para fidelizar clientes, dando-lhes motivos para não se afastarem da empresa.

E a publicidade online, como é?

O data science pode integrar a segmentação das propagandas e envolve desde anúncios que são vistos em sites até aqueles que são visualizados nas telas de aeroportos e shoppings.

A segmentação é a razão pela qual esses anúncios funcionam com mais eficácia que propagandas convencionais. Isso porque as estratégias são traçadas focando o comportamento do consumidor.

Desse modo, é possível que dois consumidores estejam na mesma página da internet simultaneamente e vejam anúncios de segmentos de mercado completamente distintos.

Como é setor de produção e logística?

O data science também pode ser empregado no setor de produção e na logística. Juntamente com um software de gestão de empresas (ERP), o data science desenvolve técnicas para melhorar a produção, o controle de qualidade, o período de estocagem de determinados produtos.

Isso é possível a partir da análise dos dados coletados sobre a administração corporativa, a produção e as informações sobre o mercado. Em relação à logística, as melhorias são percebidas no traçado mais estratégico das rotas de envio, na redução do tempo de entrega da encomenda, na escolha da maneira mais viável de transporte conforme o produto, na diminuição dos gastos e no atendimento ao cliente.

Usando a “ciência de dados” nessas operações, o sistema se aperfeiçoa ainda mais por causa dos dados fornecidos pelos sistemas GPS.

O data science torna-se um diferencial de peso entre uma empresa mais moderna e outras que se atêm a técnicas menos avançadas!

Aproveite para dividir com outros o que aprendeu: compartilhe este post nas suas redes sociais!

Como aplicar Data Science no seu e-commerce

Data Science

Se você tem um e-commerce e deseja expandir seus negócios, ganhar mais clientes e, assim, faturar ainda mais, você deve abrir seus olhos para a possibilidade de aplicar Data Science em sua empresa on-line.

Isso porque o mercado de vendas pela internet vem se ampliando cada vez mais, tendo um campo gigante de possibilidades, assim como a grande concorrência: nessas circunstâncias, quem não inova seus métodos acaba ficando para trás.

Entenda a relação do Data Science com o e-commerce

O e-commerce caracteriza-se como aquelas empresas virtuais que vendem apenas seus produtos pela internet. Por esse motivo, o Data Science favorece seus negócios de uma forma inovadora, pois conseguirá apontar tendências a partir dos dados gerados pela empresa na rede, medindo seus pontos fracos e fortes, suas capacidades e eliminando suas limitações.

Ao implementar este recurso em sua empresa, você pode esperar por bons motivos para comemorar futuramente. A partir do Data Science também é possível compreender quais produtos deve-se ter em maior escala em seu estoque, pois ao analisar os dados, fica mais fácil prever como os produtos têm saído das estantes virtuais e como está sua procura dentro das ferramentas de busca.

Este recurso traz a possibilidade de personalizar cada vez mais suas ofertas de produto a cada cliente, adaptando a descrição do produto ao consumidor e garantindo, assim, uma maior possibilidade de venda, já que descreve exatamente o que o cliente procura.

Saiba os primeiros passos para mudar sua forma de fazer negócios

Para começar a aplicar Data Science no seu e-commerce é necessário um planejamento dos objetivos que você busca alcançar, pois o uso deste recurso requer um projeto para cada empresa de acordo com seu perfil.

Quando se define os resultados almejados, fica mais fácil buscar nos dados informações necessárias para que esses caminhos sejam alcançados. O gestor deve saber observar os dados do Data Science de acordo com o planejamento prévio, para saber o que ele procura nos dados coletados.

Além disso, deve, também, saber analisá-los de forma a extrair os melhores resultados para a empresa. Por exemplo, conhecer o perfil de seus consumidores faz com que você consiga oferecer o que eles procuram com maior facilidade, além de apontar os caminhos pelos quais a marca deve seguir.

Esses dados podem ser um cruzamento entre os dados cadastrados na hora da compra e seu perfil nas redes sociais, traçando, assim, um perfil de consumidores.

Faça a escolha de profissionais qualificados

Lembrando que o Data Science sozinho não faz nada disso, é necessário um profissional capacitado que saiba fazer a leitura dos dados armazenados. Este profissional será capaz de transformar os insights em resultados reais para a empresa.

O uso deste recurso no seu e-commerce pode tornar a experiência de cada comprador única e personalizada para ele. Buscando uma maior eficiência na oferta de seus produtos, você expande também seus negócios.

Dentro de um cenário tão competitivo como o de vendas on-line, é necessário se renovar todos os dias e antecipar as tendências desse mercado que muda a cada segundo, assim como cresce o volume de dados que a internet produz. Invista em Data Science.

Quer saber mais sobre Data Science? Então confira nosso artigo sobre como aplicar Data Science em uma startup? E fique informado sobre o mercado digital!

Como aplicar Data Science em uma startup?

Data Science

A Data Science, como o nome sugere, é a ciência aplicada em dados. Trata-se de uma etapa que exige a coleta de informações de maneira contínua e extensa, com a avaliação sequente. Com o estudo correto, é possível encontrar padrões, tendências e outros fatores de decisão.

Esse processo é possível com o uso da tecnologia. Não apenas ela é usada para processar dados, como é a principal responsável por gerá-las. Nesse caso, as startups também podem gerar e empregar essas informações, já que utilizam a tecnologia como mecanismo de apoio.

A seguir, veja como aplicar Data Science em uma startup e veja o que pode ser feito.

Estruture uma área destinada à etapa

Embora essa análise faça parte do setor de TI da startup, é interessante pensar em uma abordagem específica para esse processo. Desse jeito, dá para garantir o máximo de eficiência no encontro de padrões e análises.

Então, o recomendado é elaborar a estruturação da área dedicada à ciência de dados. Não é preciso contar com uma equipe tão grande, já que se trata de uma empresa em seus passos iniciais acelerados. Por outro lado, vale a pena pensar em contratar gente que realmente entende do assunto. Assim, é possível obter o máximo das ferramentas.

Conte com os recursos certos de Data Science

Para fazer o cruzamento de dados e o encontro de tendências, não basta ter pessoas com conhecimentos sobre essa etapa. Também é fundamental dispor das ferramentas que viabilizam a execução de tarefas.

Isso significa, por exemplo, adquirir softwares específicos, com tecnologia voltada para essa abordagem. Por meio da estrutura desses elementos, é possível definir rotinas de análise e de coleta de dados, além da geração de relatórios, alertas e processos sistematizados em busca de mais informações.

Defina como será a utilização dos recursos

Uma das grandes vantagens de aplicar Data Science é que se trata de uma escolha bastante versátil e disponível. No caso de uma startup, isso é ainda mais importante, já que o negócio passa por um período intenso de transformações até obter a validação.

Então, o recurso pode ser adotado em várias partes do empreendimento, sendo necessário especificar esses pontos. É possível, por exemplo, usar os dados para analisar a resposta sobre o mínimo produto viável (MVP). Também dá para empregá-los para definir as alterações controladas que devem ser feitas para atender ao mercado da forma melhor.

Inclusive, há como utilizar a abordagem para o marketing e retargeting, bem como para diminuir os riscos de fraudes e ataques. Há, ainda, meios para usar a técnica no setor financeiro ou mesmo de recursos humanos. Ou seja, toda a área com elaboração de dados em uma startup pode recebe a aplicação dessa possibilidade.

Use as conclusões para tomar decisões

Uma das características da Data Science é que ela serve para chegar a conclusões específicas quanto a certos processos e etapas. Com o cruzamento das informações e dos elementos, é possível entender se existe viabilidade sobre algumas questões. No entanto, a abordagem não gera a tomada de decisão automática. Ela alimenta o processo com termos específicos, mas cabe aos responsáveis decidir qual é o melhor caminho a seguir.

Portanto, para adotar esse elemento da maneira certa, é fundamental usar as conclusões na tomada de decisão. Isso traz um apoio reforçado e aumenta as chances de conseguir bons resultados. Aplicar Data Science em uma startup é um jeito de obter melhores impactos e garantir a competitividade. Com esses passos, aumentam as possibilidades de conquistar o sucesso na adoção da ferramenta.

Quer saber mais sobre o assunto? Conheça nosso curso sobre Data Science e saiba como ele pode alavancar os resultados do seu negócio. Confira aqui!

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