Por que as empresas precisam de data science?

A ciência de dados ou data science continua a ser um tema quente entre profissionais qualificados e organizações que se concentram na coleta de dados e na obtenção de percepções significativas a partir deles para auxiliar no crescimento dos negócios.

São eles que trazem valor às empresas e podem gerar diversos insights de problemas, possíveis melhorias, entre outras coisas.

Muitos desses dados são um ativo para qualquer organização, mas apenas se forem processados ​​de forma eficiente. A necessidade de armazenamento cresceu multifacetada quando entramos na era do big data. Até 2010, o foco principal era construir uma infraestrutura de última geração para armazenar esses dados valiosos, que seriam acessados ​​e processados ​​para gerar insights de negócios. Com estruturas como Hadoop, que cuidaram da parte do armazenamento, o foco agora mudou para o processamento desses dados. 

Vamos ver o que é ciência de dados e como ela se encaixa no estado atual de big data e negócios. 

O que é data science ou ciência de dados?

 

Em termos mais gerais, a 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 outro lado, o data scientist não apenas faz a análise exploratória para descobrir insights, mas também usa vários algoritmos de aprendizado de máquina avançados para identificar a ocorrência de um determinado evento futuro. Um cientista de dados analisará as informações de vários ângulos.

Portanto, a ciência de dados é usada, principalmente, para tomar decisões e previsões fazendo uso de análises causais preditivas, análises prescritivas e aprendizado de máquina.

Se for explicar em palavras simples, a data science pode ser definida como um campo de estudo interdisciplinar que usa dados para vários fins de pesquisa e relatórios para derivar percepções e significado desses dados. 

A ciência de dados requer uma combinação de diferentes habilidades, incluindo estatística, visão de negócios, ciência da computação e muito mais. Esses dados estão amplamente disponíveis hoje, graças a smartphones e outros dispositivos. E as empresas estão agregando essas informações para obter insights sobre o comportamento do cliente e muito mais. 

No entanto, isso não quer dizer que a ciência de dados seja usada apenas para desenvolvimento de negócios. Os usos dessa ferramenta é crescente em todos os setores, como saúde, finanças, educação, cadeia de suprimentos e muito mais. 

Saiba por que as empresas precisam de data science!

 

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. 

As ferramentas tradicionais de Business Intelligence são insuficientes quando se trata de processar esse enorme conjunto de dados não estruturados. Consequentemente, 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;

> arquivos de texto.

 

A ciência de dados também auxilia na tomada de decisões eficazes. Os carros autônomos ou inteligentes são um exemplo clássico: um veículo inteligente coleta dados em tempo real de seus arredores por meio de diferentes sensores como radares, câmeras e lasers para criar um visual (mapa). Com base nesses dados e no algoritmo de aprendizado de máquina avançado, ele toma decisões de direção cruciais, como fazer curvas, parar, acelerar etc. 

As aplicações da ciência de dados são comuns em diversos setores de uma empresa. Alguns dos exemplos mais importantes agora seria o seu uso no estudo do vírus da Covid-19 e no surgimento da vacina. Outros exemplos da utilização da ciência de dados também incluem detecção de fraude, automação no atendimento ao cliente, recomendações de saúde, detecção de notícias falsas, sistemas de recomendação de comércio eletrônico, entretenimento e muito mais.

Qual é o futuro dessa tecnologia?

 

Desde a abordagem de problemas de mudança climática até a criação de sistemas de recomendação em serviços de streaming, os cientistas de dados estão praticamente resolvendo todo tipo de problema em todo o mundo. 

Como a ciência de dados já provou beneficiar todos os setores, as equipes de liderança estão investindo cada vez mais em ciência de dados para encontrar soluções para os negócios. Suas aplicações vão desde a criação de metas de desenvolvimento sustentável para as partes interessadas, a criação de soluções de saúde até layouts arquitetônicos.

Ou seja, o seu uso tende a aumentar cada vez mais, pois a cada dia, os cientistas descobrem maneiras de otimizar ainda mais a utilização dessas ferramentas. 

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