A necessidade de armazenamento de dados aumentou à medida que o mundo entrou na era do big data. Até 2010, esse era o principal problema e uma grande preocupação para os setores empresariais. Inicialmente, o objetivo principal era criar uma estrutura e soluções de armazenamento de dados. Agora que outras estruturas resolveram com sucesso o problema de armazenamento, o foco passou para o processamento desses dados. Portanto, é fundamental entender o que é ciência de dados e como funciona.
O que é ciência de dados?
Ela envolve a extração de informações úteis a partir de dados para auxiliar na tomada de decisões empresariais, planejamento estratégico e outros usos. Esse campo aplica ferramentas analíticas sofisticadas e conceitos científicos.
A ciência de dados utiliza métodos, processos, algoritmos e sistemas científicos para obter insights de dados estruturados e não estruturados. Envolve o uso de técnicas estatísticas e de ciência da computação para analisar grandes e complexos conjuntos de dados, permitindo uma tomada de decisão mais assertiva.
As empresas precisam compreender melhor a ciência de dados, pois, entre outros benefícios, ela pode ajudar a aprimorar estratégias de marketing e vendas, identificar novas oportunidades de negócio e aumentar a eficiência operacional.
Todos esses pontos podem resultar em vantagens competitivas sobre outras empresas. A ciência de dados combina vários campos acadêmicos, incluindo:
- Engenharia de dados
- Preparação de dados
- Mineração de dados
- Análise preditiva
- Aprendizado de máquina
- Visualização de dados
Além disso, também incorpora programação de software, matemática e estatística. Embora seja realizada principalmente por cientistas de dados especializados, analistas de dados menos experientes também podem participar desse processo.
Importância da ciência de dados
Atualmente, as organizações estão imersas em grandes volumes de dados. Combinando diversas técnicas, tecnologias e ferramentas, a ciência de dados permite tirar conclusões valiosas.
Empresas dos setores de comércio eletrônico, finanças, medicina, recursos humanos, entre outros, lidam diariamente com enormes quantidades de dados, processando-os com tecnologia e métodos de ciência de dados.
A ciência de dados possibilita que as empresas tomem decisões fundamentadas em dados, ajudando-as a identificar padrões e tendências em grandes conjuntos de dados para aprimorar operações, fazer previsões e desenvolver novos produtos e serviços.
A importância da ciência de dados para o crescimento e a tomada de decisões nas organizações inclui:
- Analisar dados de clientes e identificar padrões para melhorar as experiências dos consumidores.
- Avaliar dados operacionais para aumentar a eficiência e reduzir custos.
- Oferecer insights para aprimorar a tomada de decisões organizacionais.
- Identificar novas oportunidades e auxiliar no desenvolvimento de novos produtos e serviços.
- Detectar e prevenir ataques cibernéticos ao estudar dados e descobrir padrões de segurança.
A ciência de dados, portanto, é uma ferramenta essencial para promover inovação e eficiência em ambientes empresariais dinâmicos e competitivos.
Processo de ciência de dados
O processo de ciência de dados envolve um conjunto de ações e técnicas usadas por cientistas de dados para analisar e compreender informações, tirar conclusões e resolver problemas específicos. Dependendo da questão e dos objetivos do estudo, as etapas podem variar, mas há alguns procedimentos padrão que são frequentemente seguidos:
Obtenção de dados
O primeiro passo é identificar o tipo de dados necessários para a análise. Esses dados são então exportados para arquivos, geralmente em formato Excel ou CSV, para facilitar o manuseio e a organização.
Limpeza
Antes de realizar a análise, é fundamental garantir que os dados estejam em um formato consistente e legível, sem erros, valores ausentes ou incorretos.
Análise exploratória
Os dados são examinados em diferentes visualizações para identificar padrões, anomalias e insights iniciais. Este processo envolve atenção aos detalhes e permite verificar se há algo fora do comum.
Modelagem e aprendizado de máquina
Nesta etapa, um engenheiro de dados ou cientista de dados utiliza algoritmos de aprendizado de máquina, definindo instruções que o modelo deve seguir. O algoritmo repete essas instruções até chegar aos resultados desejados.
Apresentação e aplicação dos resultados
Aqui, os cientistas de dados apresentam suas descobertas para a organização, explicando o significado e o valor dos insights obtidos. A clareza na comunicação dos resultados é essencial para garantir que a organização compreenda e aproveite as informações.
Objetivo da ciência de dados
O objetivo é extrair insights e informações valiosas dos dados para apoiar a tomada de decisões e resolver problemas organizacionais. Ela utiliza ferramentas e métodos de diversas disciplinas, como ciência da computação, estatística e aprendizado de máquina, para analisar e interpretar conjuntos de dados grandes e complexos. Os principais tipos de análise em ciência de dados incluem:
Análise descritiva
A análise descritiva visa representar os dados de forma que padrões e tendências fiquem claros, atendendo aos critérios estabelecidos para a coleta de dados. Isso inclui classificar, ordenar e transformar dados brutos em informações compreensíveis e utilizáveis, facilitando o entendimento inicial do conjunto de dados.
Análise preditiva
A análise preditiva usa dados históricos para antecipar resultados futuros, aplicando técnicas como mineração de dados, modelagem estatística e aprendizado de máquina. Esse tipo de análise ajuda as empresas a identificar potenciais oportunidades e riscos com base em tendências detectadas nos dados.
Análise diagnóstica
A análise diagnóstica busca entender as razões por trás de eventos passados. Esse processo utiliza correlações, detalhamentos, mineração de dados e descobertas específicas para investigar padrões e possíveis causas, oferecendo uma compreensão mais profunda de “por que” algo aconteceu.
Análise prescritiva
A análise prescritiva vai além da previsão de resultados, oferecendo sugestões para ações ideais. Utilizando técnicas como redes neurais, análise de gráficos e mecanismos de recomendação, essa análise aponta o melhor caminho a seguir, possibilitando uma abordagem proativa na tomada de decisões.
Pré-requisitos de ciência de dados
Para ter sucesso na área de ciência de dados, é essencial dominar várias habilidades e conhecimentos. Embora os requisitos específicos possam variar de acordo com a posição, alguns conhecimentos e habilidades são fundamentais:
- Estatística: ela é a base para identificar padrões e converter dados em informações úteis. Com o uso de algoritmos avançados de aprendizado de máquina, a estatística permite a análise de dados e a extração de insights relevantes.
- Programação: O domínio de linguagens de programação, como SQL, R e Python, é essencial para desenvolver e executar projetos de ciência de dados. Essas linguagens são amplamente usadas para manipulação, análise e visualização de dados.
- Aprendizado de Máquina: Um dos pilares da ciência de dados, o aprendizado de máquina permite a criação de previsões e estimativas precisas. É fundamental compreender os principais conceitos e técnicas de aprendizado de máquina para atuar com sucesso na área.
- Bancos de Dados: O conhecimento aprofundado sobre bancos de dados, incluindo a capacidade de gerenciar e extrair dados, é indispensável. Entender a estrutura e o funcionamento dos bancos de dados facilita o acesso e a manipulação dos dados para análise.
- Modelagem: A modelagem matemática possibilita calcular e prever resultados a partir dos dados. Essa habilidade ajuda a selecionar o melhor algoritmo para resolver problemas específicos e a otimizar o treinamento de modelos para uma performance mais eficaz.
Aplicativos de ciência de dados
A ciência de dados é aplicada em diversas áreas e setores, oferecendo soluções valiosas e insights práticos. Aqui estão alguns exemplos de suas aplicações:
Assistência Médica
A ciência de dados analisa dados de pacientes para identificar padrões que podem auxiliar no diagnóstico e tratamento de doenças. Além disso, contribui para a melhoria das operações de saúde e para a identificação de economias de custos.
Finanças
No setor financeiro, a análise de dados permite descobrir tendências e padrões que orientam estratégias de investimento e gestão de risco, otimizando a tomada de decisões.
Marketing
A análise de dados do consumidor ajuda a identificar padrões e tendências, aprimorando campanhas de marketing e a experiência do cliente, resultando em um melhor engajamento.
Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos
Ao examinar dados de transporte e logística, a ciência de dados melhora as operações e revela oportunidades de economia de custos.
Comércio Eletrônico
A análise dos dados de clientes permite descobrir padrões e tendências que orientam sugestões de produtos e iniciativas de marketing, impulsionando as vendas.
Transporte
A análise de dados de tráfego e sistemas de transporte contribui para a melhoria das operações e identificação de reduções de custos no setor.
Conclusão
A ciência de dados é uma disciplina que extrai conhecimento e insights de dados organizados e não estruturados por meio de métodos, procedimentos, algoritmos e sistemas científicos.
Utilizando técnicas estatísticas e computacionais, os cientistas de dados avaliam e interpretam conjuntos de dados complexos, apoiando decisões informadas.
Trabalhando em equipes interdisciplinares, os cientistas de dados colaboram com profissionais de computação, estatística e áreas específicas como finanças, marketing e saúde. Suas habilidades são essenciais para que as empresas tomem decisões estratégicas, melhorem operações e descubram novas oportunidades.
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