Cada vez mais empresas percebem a importância e a capacidade dos dados de aprimorar todas as áreas de seus negócios, tanto voltadas para o cliente quanto internamente. Nesse contexto, o cargo de especialista em data science tem sido um dos mais procurados em tecnologia — e em grande parte do mundo dos negócios.
Contratar um cientista de dados com experiência certa, habilidades refinadas e grandes ideias para se juntar à sua equipe fará uma grande diferença em longo prazo.
Neste artigo, nós vamos explicar o que é data science, o que faz um cientista de dados e como a empresa pode se beneficiar ao contratar um profissional dessa área. Acompanhe!
O que é data science?
Em termos gerais, data science — ou ciência de dados — pode ser definida como o estudo dos dados, de onde vêm, o que representam e as maneiras pelas quais podem ser transformados em entradas e recursos valiosos para criar estratégias de negócios e de TI.
Por que as empresas precisam da ciência de dados?
Percorremos um longo caminho desde o trabalho com pequenos conjuntos de dados estruturados até grandes minas de dados não estruturados e semiestruturados vindos de várias fontes.
Consequentemente, a data science vem com ferramentas mais avançadas para trabalhar em grandes volumes de dados provenientes de diferentes tipos de fontes, como registros financeiros, arquivos multimídia, formulários de marketing, sensores e instrumentos, e arquivos de texto.
O que faz um cientista de dados?
Os cientistas de dados ajudam as empresas a interpretar e gerenciar dados e resolver problemas complexos usando experiência em uma variedade de nichos de dados. Eles geralmente têm uma base em ciência da computação, modelagem, estatística, análise e matemática – juntamente com um forte senso de negócios.
Eles geralmente são especialistas em tecnologias como Hadoop, Pig, Python e Java. Seus trabalhos podem se concentrar em gerenciamento de dados, modelagem analítica e análise de negócios. Como eles tendem a se especializar em um nicho restrito dessa ciência, costumam trabalhar em equipes dentro de uma empresa.
Em termos de credenciais, não é incomum que um candidato a cientista de dados tenha um doutorado. Porém, além disso, espera-se que eles incorporem habilidades profissionais, como comunicação, liderança, colaboração, criatividade, disciplina e uma paixão impulsionadora pela verdade nas informações.
Os cientistas de dados podem ser verdadeiros agentes de mudança dentro de uma organização, oferecendo uma visão que pode iluminar a trajetória da empresa em direção a seus objetivos comerciais finais. Eles são essenciais para apoiar líderes e desenvolvedores na criação de melhores produtos e paradigmas. E à medida que seu papel nas grandes empresas se torna cada vez mais importante, eles ficam cada vez mais escassos.
Quando o cientista é necessário para uma empresa?
As possibilidades da ciência de dados são extremamente diversas. Como resultado de mudanças nos padrões de trabalho e consumo, nas novas tecnologias digitais e na cadeias de valor, ela se tornou uma necessidade em muitas empresas. Os cientistas de dados estão mais procurados do que nunca.
Portanto, vale a pena dar uma olhada nas perguntas que os cientistas de dados respondem e que valor eles realmente fornecem para a empresa e seus stakeholders.
“O que aconteceu?”
Dados são a documentação de fatos ou processos, como os de negócios, estados ou resultados de um programa. Portanto, é importante primeiro entender o que os dados mostram e quais condições são registradas.
Por um lado, isso requer uma certa compreensão do contexto, dos problemas, da empresa e dos estados-alvo. Por outro lado, o cientista de dados tem que implementar certas etapas, como o processo ETL, em um nível técnico.
Dentro do processo de ETL, os dados devem ser extraídos, integrados e transformados de várias fontes, como sistemas de TI ou bancos de dados. Isso significa que os cientistas primeiro coletam todos os dados relevantes juntos e os transformam em uma forma uniforme e analisável.
Na próxima etapa, eles carregam os dados transformados em uma ou mais ferramentas, como Microsoft Power BI ou IBM Cognos Analytics, para análise deles. Essas ferramentas podem então ser usadas para responder o que aconteceu. Por exemplo, há algum desvio do estado de destino? Gargalos ou atrasos? Existem pontos fracos não descobertos anteriormente? A próxima pergunta surge diretamente dessas questões.
“Por que aconteceu?”
Assim que os cientistas de dados tiveram uma impressão da situação atual e identificaram quaisquer anomalias, surge a pergunta intuitiva: por quê? Por que esse estado ou evento ocorreu? A depender do contexto, diferentes técnicas são utilizadas para responder a essa e à pergunta anterior. Análises exploratórias de dados, por exemplo, que são um ramo da estatística e são utilizadas principalmente quando há falta de conhecimento sobre os dados e suas conexões.
Para dados de processo, ou seja, baseados em um processo, métodos de mineração de processo também serão usados. As técnicas “Descoberta de processo” e “Comparação alvo real” visualizam o processo real e identificam desvios indesejados.
“O que vai acontecer?”
Esta é uma das questões mais importantes para os stakeholders de uma empresa. Para responder a essa pergunta, os cientistas de dados tentam fazer as previsões mais precisas possíveis com base em dados históricos.
O objetivo é prever o que acontecerá, quando e como. Métodos de inteligência artificial, como aprendizado de máquina ou profundo, geralmente são usados para gerar essas informações. O de máquina é usado para identificar padrões ou regras nos dados que formam a base para as previsões.
Encontramos essas previsões todos os dias em nossas vidas profissionais e privadas: desde previsões do tempo até tempos de viagem previstos em transporte público, tempos estimados de leitura de postagens de blogs ou preços de ações esperados.
“Qual é a melhor coisa que pode acontecer?”
Finalmente, os cientistas de dados respondem qual é a melhor condição para realizar. Isso anda de mãos dadas com a questão de como isso pode ser alcançado. Aqui, também, a inteligência artificial é frequentemente usada. Isso permite que os cientistas forneçam recomendações explícitas e baseadas em dados para ação às partes interessadas. Por exemplo, para evitar gargalos, atrasos ou para otimizar processos.
Os cientistas de dados devem, portanto, não apenas lidar com grandes bancos de dados, mas também aplicar métodos estatísticos e técnicas de mineração para responder a perguntas específicas. Ao mesmo tempo, eles precisam de um certo entendimento das relações específicas do setor, da empresa ou do processo. O conhecimento da engenharia industrial é particularmente relevante para o processamento de dados.
Agora você já sabe o que é data science e o que faz um cientista de dados. A análise de dados é como um trampolim para a transformação dos negócios. E os cientistas transformam dados em informações comerciais relevantes. Eles são capazes de analisar e explicar transações e processos de negócios anteriores. Eles podem usar dados históricos para fazer previsões precisas. Isso não só cria transparência, mas também identifica potencial de otimização e possíveis estratégias para sua realização.
Que tal aprofundar-se mais no assunto? Continue no nosso blog!
