Já ouviu falar em Data Science, ou Ciência de Dados? Em dados, provavelmente sim. Pois a cada dia, milhões de operações os geram no mundo todo, em diversos setores da sociedade, principalmente por conta da internet. O mundo dos negócios é um dos que mais pode se beneficiar disso. Mas não basta apenas coletar essa enorme quantidade de dados, já passamos desta fase. Após utilizar ferramentas para recolher e armazenar esses dados, se quiser que eles gerem valor ao seu negócio, é preciso interpretar de forma inteligente todo esse acervo de informações.

É aqui que a Ciência de Dados entra.

Segundo o estudo “The Global Data Management Benchmark Report”, realizado pela Experian, que consultou mil profissionais de diversos países como Brasil, Estados Unidos, Inglaterra e Austrália, existe um crescimento da preocupação com o uso de dados nas empresas:

O estudo ilustra como cada vez mais empresas estão entendendo a importência de coletar e analisar dados, extraindo valor deles para tomar decisões de negócio mais assertivas e ágeis.

O que é Data Science?

Ciência de Dados, em português, é um conjunto de técnicas e ferramentas, algoritmos e princípios que descobrem padrões escondidos em dados brutos. A partir do conceito de Big Data, que é quando temos uma enorme quantidade de dados armazenada em bancos de dados interligados, é preciso organizar essa avalanche de informações, identificar padrões e extrair valor deles, através de análises e formulação de novas perspectivas entre as conexões destes dados, de maneira a solucionar algum problema ou mesmo prever questões futuras.

Para simplificar, Data Science é o processo de transformar dados em informação e, por fim, em conhecimento que pode ser usado nos negócios.

O principal foco da Data Science é extrair VALOR do conjunto de dados, transformando aqueles estruturados e não-estruturados em insights de negócio. Isso acontece através de diversas técnicas de análise avançada e soluções de Inteligência Artificial, como o Data Mining e o Machine Learning, que automatizam a criação de modelos analíticos através de algoritmos. Mas, traduzindo: se você conseguir coletar e analisar os dados do seu negócio, sua tomada de decisão será muito mais eficaz e rápida.

Com essas tecnologias, fica mais fácil:

Existem algumas ferramentas disponíveis para que as empresas possam rastrear, coletar e analisar os seus dados, muitas delas são até mesmo gratuitas. Porém, para se chegar às respostas desejadas sobre o mercado, clientes e tendências, é preciso fazer as perguntas certas. Neste ponto, é preciso conhecimento específico sobre o que irá ser analisado, podendo contratar um especialista para orientar a pesquisa.

Como a Data Science pode ajudar um negócio

Tudo parece muito prático, mas como exatamente a Data Science ajuda empresas? Você pode nunca ter pensado nisso, mas até mesmo a redução dos custos em opções de armazenamento de dados em nuvem (cloud), por exemplo, pode causar uma aumento do volume de dados armazenados pelas empresas. Porém, muitas vezes, esses dados acabam ficando esquecidos e não agregam nenhum valor ao negócio.

É aqui que entra o Data Mining, que é capaz de revelar conhecimentos escondidos dentro dos bancos de dados de organizações, através de análises antecipadas, prevendo comportamentos e tendências e auxiliando no desenho das estratégias empresariais, que se tornam baseadas em fatos e dados e não mais na emoção.

Aplicações da Ciência de Dados em negócios

É possível aplicar as técnicas de análise de dados em diversos ramos empresariais, como o varejo, ramo industrial, de comunicação, segurança digital, gestão de estoque, e muitos outros. Cada um deles tem a sua demanda específica, além de processos distintos, o que requer estratégias de análise de dados também personalizadas. Vamos conhecer alguns exemplos abaixo.

Marketing digital

Aquela situação clássica de procurar um produto na internet e logo depois receber um anúncio dele no Google ou no Facebook já aconteceu com você? Esse é um dos exemplos de como o trabalho de Data Science e Machine Learning pode auxiliar nesta área.

A Ciência de Dados usa a lógica de que se você pesquisou o preço de um celular, por exemplo, é porque provavelmente tenha a intenção de comprar um, ou ao menos o interesse. Então, o mecanismo aprende esse dado e consegue enviar anúncios mais assertivos para os consumidores.

Sistemas de Recomendação

Já comprou um produto, como um livro, e recebeu um e-mail com indicações de outros exemplares que têm a ver com o seu gosto? Ou então entrou na loja virtual novamente e na capa estavam os livros que você já buscou? Essa é uma maneira de empresas, como a Amazon, direcionarem os clientes para os produtos de seu interesse dentro de um mundo de milhares de opções.

Ou, então, você está ouvindo um tipo de música no Spotify e são sugeridas alternativas que você talvez goste e compre também, assim como filmes na Netflix. Isso faz com que as empresas destaquem produtos que você possa ter interesse, aumentando as chances de compra.

Detecção de risco de fraude

Hoje em dia, instituições bancárias e financeiras usam dados coletados no início das transações de empréstimos para evitar rombos com dívidas não pagas. Elas aprenderam a obter informações pelo perfil do cliente, gastos passados e outras variáveis que auxiliam na análise do risco de inadimplência, tanto em bancos como na gestão de crédito do varejo, por exemplo.

O Ministério da Justiça é um case que utiliza o Big Data para identificar ações ilícitas, especialmente relacionadas com lavagem de dinheiro.

Conheça agora algumas demandas que podem ser supridas com estratégias de Data Science:

Na Retenção de clientes

É essencial para a saúde de um negócio entender o número de clientes entrando e saindo de sua carteira. Através da Ciência de Dados, é possível estudar o comportamento dos clientes, determinar tendências e identificar fatores que influenciam nestas ações. Se for identificado um padrão de saída, por exemplo, é possível elaborar uma estratégia de engajamento mais assertiva para melhorar a retenção destes clientes, de acordo com as necessidades deles.

Outro exemplo é conhecer melhor a concorrência, para então se destacar entre os consumidores. Uma loja de roupas, por exemplo, pode utilizar a análise de metadados para conhecer outros estabelecimentos da região e do ramo em que atua, adicionando informações para uma melhor estratégia de vendas como em preços e produtos oferecidos.

O Grupo Pão de Açúcar, por exemplo, criou um sistema de relacionamento com o cliente que acumula pontos de lojas online ou físicas. Esses dados são utilizados para relacionar os clientes com os produtos mais consumidos e marcas favoritas, otimizando o estoque.

→ Personalização de produtos e serviços

Você sabia que o custo para fidelizar um cliente é menor do que o custo para conquistar novos? Com a Ciência de Dados, é possível trabalhar nessa fidelização (além da atração de novos, é claro) descobrindo as principais demandas dos seus atuais clientes e o que eles esperam do seu produto. Através do Big ou do Small Data, é possível coletar dados e transformá-los em insights interessantes sobre os diferenciais do seu produto ou da sua experiência de compra.

A loja Zara utiliza dados para antever tendências de roupas através dos comentários dos clientes. Analistas divulgam atualizações diárias sobre o que os clientes das lojas estão pedindo. Essa informação é enviada para uma equipe de mais de 300 designers de projetos, que, em 21 dias, disponibilizam novas peças baseadas nessas informações no varejo.

→ Aumento da produtividade

Ao analisar e sistematizar dados, você conseguirá conduzir as decisões em seu negócio de maneira melhor fundamentada, evitando a perda de tempo com estratégias que não estão gerando resultados, tornando as operações mais produtivas e evitando gastos com investimentos sem retorno. A convergência entre os ambientes operacionais e analíticos das empresas melhora a experiência dos usuários e a velocidade da tomada de decisões.

A empresa UPS, da área de logística, faz mais de 4 milhões de entregas através de uma frota de quase 100 mil veículos. O Big Data é utilizado para otimizar a frota, auxiliando com rotas, tempo ocioso dos motores e manutenção preventiva a partir de telemática instalada nos caminhões e algoritmos avançados. A empresa já economizou mais de 39 milhões de galões de combustível e evitou a direção por 364 milhas desnecessárias.

→ Gestão de Estoque

Uma aplicação prática da Análise de Dados e Big Data é na hora de planejar compras futuras ou administrar o estoque de uma loja. Para evitar ficar com produtos parados, é possível analisar o histórico de vendas de uma loja de sapatos, por exemplo, para saber quais números e modelos têm mais procura em uma determinada região. As ferramentas são tão abrangentes que é possível usar dados meteorológicos para descobrir o melhor momento para ter calçados de chuva no estoque, por exemplo.

→ Antecipar tendências e problemas

Antecipar tendências, comportamentos e mesmo problemas pode ser vital para o seu negócio. Mas para isso, é preciso que haja um acompanhamento regular, com o menor intervalo entre o acesso e as análises de dados possível, para que se obtenha o máximo de precisão. Para antecipar fenômenos de mercado, como produtos que podem ser sucesso no próximo verão, por exemplo, entender os custos envolvidos e as necessidades dos clientes possibilita que se faça a melhor oferta entre a concorrência. Tudo isso depende de estar munido de um bom banco de dados, indicadores estratégicos e, principalmente, uma equipe preparada para interpretar e extrair valor desses dados.  

A Tesla, da área automotiva e já famosa por inovar no mercado, utiliza o cluster Apache Hadoop em sensores instalados em seus carros, que enviam os dados para a central de análise. A empresa é notificada quando algum veículo não está funcionando perfeitamente e, pode então, orientar o consumidor a procurar um serviço de forma proativa.

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