Sete passos para começar a utilizar a ciência de dados no seu negócio

Conhecimentos em Machine Learning são elementares para essa área que reúne, também, técnicas matemáticas, estatísticas e outros subcampos.

Flavio Oliveira 17/12/2018 22h00
Big Data
A A A

A ciência de dados tornou-se um conceito bastante conhecido na área acadêmica e também tem se popularizado no mundo dos negócios (despertando cada vez mais a curiosidade das empresas). Mas, qual a definição básica dessa área tão promissora e emergente?

A ciência de dados (data science) é uma área interdisciplinar focada no estudo e análise de dados, que extrai informações para auxiliar a tomada de decisão, incluindo previsões e análises complexas. Conhecimentos em Big Data e Machine Learning são elementares para essa área que reúne, também, técnicas matemáticas, estatísticas e outros subcampos da computação.

Abaixo, descrevo sete dicas para você que necessita de previsões cautelosas e eficientes no seu negócio.

1 - Verifique se é viável e se você realmente precisa neste momento

Antes de tudo, conheça e defina bem os problemas a serem resolvidos pela análise de dados. Avalie o custo-benefício de implantar a solução e, além de tudo, tenha consciência de que é necessária uma grande quantidade de dados para serem analisados. Técnicas analíticas necessitam de Big Data, algoritmos de Machine Learning precisam de informações suficientes para definir métricas e comparar resultados.

2 - Busque um cientista de dados

Um profissional da ciência de dados necessita ter um conhecimento matemático apurado, além de conhecimento em ferramentas específicas para aplicação de algoritmos. Além de tudo, esse profissional deve ter uma visão crítica e analítica sobre o negócio e sobre os dados gerados. Busque um profissional qualificado ou forme alguém com perfil adequado dentro do seu time.

3 - Tenha em mente os resultados esperados

É importante saber o que esperar após esse trabalho árduo, qual impacto será gerado nos seus negócios, o que pretende melhorar aplicando essa solução. Selecione os KPIs – indicadores chave de desempenho – importantes que serão afetados.

4 - Defina quais dados serão analisados

A coleta dos dados é uma etapa extremamente importante. Comece aos poucos, defina um escopo reduzido, aplique em departamentos que realmente precisam de grande impacto positivo. Tenha, de modo organizado, todas as informações factíveis para realização da análise.

5 - Catalogue as informações

Após ter em mãos todos os dados necessários é importante organizá-los de modo que, posteriormente, os algoritmos possam atuar de forma inteligente. A estruturação do dataset inicial implica diretamente nos resultados a serem obtidos.

6 - Utilize a inteligência artificial a seu favor

A mineração dos dados fará com que as informações fiquem aptas a serem analisadas por meio de predições. Nessa etapa já será possível identificar métricas, projeções, previsões e análises sobre os dados obtidos.

7 - Transforme os resultados

Entender tecnicamente o que acontece durante o processo de análise de dados é muito importante, mas, tão importante quanto, é saber traduzir em linguagem de negócio os resultados gerados por meio dos algoritmos. Um bom entendimento para fazer a ponte entre a parte técnica e os negócios é crucial para que seja possível alcançar a meta definida no escopo do projeto.

big data
Compras na Internet? Para aproveitar as melhores ofertas, baixe a nova extensão do Olhar Digital. Além da garantia do melhor preço, você ainda ganha descontos em várias lojas. Clique aqui para instalar.

Recomendados pra você