Com o desenvolvimento tecnológico crescente na atualidade, observamos o surgimento de ferramentas, sistemas e aplicações cada vez mais interessantes para os negócios. Afinal, desejamos otimizar nossos processos internos, e sobretudo, que isso seja feito com segurança, baseado em dados e com projeção de excelentes resultados.
Por esse motivo, o Data Science é de suma importância para a otimização e qualificação dos recursos disponíveis da empresa, ou a possibilidade de implementação de novos.
E mesmo que seja um conceito tão importante, ainda assim o Data Science não é muito conhecido pelos empreendedores e gestores.
Para saber mais e como funciona essa ferramenta, confira o nosso post até o final. Boa leitura!
O que é o Data Science e como funciona?
Popularmente conhecido como Ciência de Dados (traduzido para o Português), o Data Science, em geral, representa campos de trabalho diferentes, que possuem o objetivo de realizar a transformação de uma base grande de dados complexos em informações altamente relevantes e significativas para uma marca.
Em outras palavras, esse processo significa aplicar uma metodologia de orientação por dados.
Somente por analisarmos a sua tradução (ciência de dados) entendemos que esse processo envolve inúmeras funções, estratégias e metodologias que visam contribuir para o uso inteligente de dados em atividades e operações em diferentes setores de uma empresa em questão.
Além disso, o Data Science também pode ser aplicado para conduzir um ou mais objetivos demandados/ou processos.
Os tipos de análises providos pelo Data Science
Como dito anteriormente, a ciência de dados nada mais é do que um conceito de cunho multidisciplinar. No entanto, percebemos que algumas estratégias tendem a se destacar mais, como por exemplo:
1. Análise descritiva
Esse tipo de análise envolve a busca por determinados tipos de comportamentos dentro de uma empresa, setor, operação, etc. Logo, seu principal objetivo — com base na coleta e tratamento desses padrões — é classificá-los, gerar análises, e finalmente, entender o que deve ser feito para que as demandas se tornem mais eficientes.
2. Análise preditiva
Na prática, a Análise Preditiva faz a representação do uso de informações e dados para entender o que pode acontecer futuramente com algum processo, setor, atividade, e etc. No entanto, precisamos ressaltar que esse tipo de análise não trabalha com adivinhação, mas sim com o embasamento de dados para identificar possíveis tendências.
3. Análise prescritiva
Quando passamos a reconhecer os padrões, entramos na etapa de otimização e solução daquilo que foi identificado.
Na análise prescritiva, começamos a realizar uma análise taxativa acerca do que foi coletado para que assim, seja possível fazer prescrições de estratégias, ações, e caminhos que visam permitir resultados ainda melhores, ou até fazer com que os recursos disponíveis sejam aproveitados da melhor maneira possível.
Conclusão
Sem dúvidas, o Data Science é um conceito muito importante para as empresas, uma vez que emprega inúmeros processos para as atividades, e visa otimizá-las com base em dados mais concretos. Portanto, invista nesse sistema se você deseja mais produtividade, otimização e resultados mais sólidos em sua empresa.
