Em nosso último post, falamos sobre como a extração de valor de dados pode revolucionar o seu negócio. Dentro deste assunto, a Data Science tem um papel extremamente importante, pois um grande volume de dados, ao ser estruturado, pode ser utilizado para entender melhor o funcionamento da própria empresa, traçar estratégias de maior impacto e tomar decisões mais assertivas.

Até aí, tudo bem. Acreditamos que você já tenha entendido os principais conceitos da Data Science, o que ela pode melhorar no seu negócio e por que ela é tão importante hoje em dia. Então, após essas explicações, você deve estar se perguntando, COMO EU FAÇO PARA APLICAR TUDO ISSO NA MINHA EMPRESA?

É para responder exatamente a essa pergunta que nós produzimos este post. Vamos lá!

1 – Analise antes de agir

Hoje em dia, a quantidade de dados produzida é abundante se comparada a algumas décadas atrás, isso se deve principalmente à universalização da web e à facilidade de utilizá-la através de smartphones, tablets e computadores. Mas nem só da internet surgem os dados que você pode usar. É sempre importante catalogar tudo que acontece na sua empresa, desde as vendas até as compras de estoque, pois todos esses dados podem ser utilizados a favor do seu negócio. Basta estruturá-los e entendê-los para que isto aconteça.

A primeira decisão a ser tomada é buscar soluções inteligentes e personalizadas, desta forma, elas serão capazes de se adaptar à realidade da empresa. É aí que surge a necessidade de um cientista de dados. Ele irá ajudar na identificação e na organização das informações, destacando o que é mais relevante e que poderá ser utilizado na elaboração de estratégias.

Um exemplo de Data Science que se faz presente na vida de grande parte da população nos dias de hoje é a Netflix. A empresa queria aumentar o consumo de seus conteúdos, portanto, disponibilizou a opção de criar uma lista com filmes para assistir. No entanto, foi notado que as pessoas incluam conteúdos na lista, mas assistiam sempre às mesmas coisas.

Então, a partir de uma análise de dados, a Netflix encontrou uma solução e criou uma opção que recomenda filmes e séries relacionadas ao que o público assiste, e não ao que pretende assistir.

O uso da Data Science nesse caso é primoroso. É possível notar a diferença entre uma ação sem o uso de dados e outra com a utilização deles. Não analisar as informações disponíveis sobre o mercado e seus clientes é tentar acertar o alvo no escuro. Portanto, para obter resultados melhores, é preciso encarar os dados com seriedade e compromisso, não deixando-os de lado, mas sim dando a real importância que eles merecem.

2 – Profissionais capacitados

Para poder seguir o passo anterior e incluir a coleta, análise e aplicação dos dados no dia a dia do seu negócio, é preciso contar com um ambiente e uma equipe propícia para isto. Desta forma, antes de tomar decisões, contrate uma empresa especialista em Data Science e traçe as suas estratégias com embasamento nos números.

Ela irá prover um serviço personalizado, focando diretamente nas demandas que o seu negócio precisa, ajudando a formular as perguntas que os dados irão responder. Assim, as chances de os resultados serem extremamente p são muito maiores.

Além disso, instruir os seus funcionários, para que possam utilizar as ferramentas de mineração e análise de dados é uma tarefa essencial para liberar todo o potencial da Data Science.

Não basta ter apenas um funcionário encarregado por todo o fluxo de dados. Isto pode acabar o sobrecarregando, além de influenciar negativamente no processo. Quanto mais pessoas souberem como todos os procedimentos funcionam, melhores são as chances da estruturação de dados ser bem executada.

3 – Sempre consulte os dados

Após seguir esses dois passos, é importante tentar mantê-los na rotina dos funcionários e na elaboração de estratégias e futuras decisões, tornando-os parte do alicerce do seu negócio.

Portanto, a aplicação de Data Science não deve ser uma ação única e esporádica, mas sim um processo recorrente, que englobe toda a empresa.

Ao acompanhar todos os processos que englobam o uso de Data Science no seu  negócio, é possível verificar se eles estão tendo a eficácia esperada. Caso não estejam, você poderá identificar as falhas e corrigi-las.

Em síntese, a supervisão periódica do processo de Data Science tende a culminar em uma melhor performance da sua empresa, pois você terá uma visão mais ampla das ações e dos retornos, compreendendo o que está surtindo efeito ou não.

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Essas são apenas algumas formas de como aplicar a Data Science no seu negócio. Esperamos que você tenha aproveitado o conteúdo e que consiga colocar todos os passos em prática.

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