O que é Ciência de Dados, importância e utilidade nas PMEs?

Não é de hoje que a Ciência de Dados vem ganhando mais e mais espaço nas conversas e lugar de destaque nas empresas dos mais diferentes segmentos.

Muitos acham que sabem o que é, mas confundem com outras áreas também relacionadas aos dados.

Sendo assim, nesta conversa vamos esclarecer o que é e o que faz um cientista de dados (o profissional dessa área), por quais motivos a ciência de dados tem crescente relevância e como ela tem contribuído de modo decisivo nas empresas.

Mais do que isso, vamos explorar esse assunto sem tecnicismos exagerados e desnecessários e também procurando derrubar mitos e ideias equivocadas.

Vamos aprender e tirar proveito?

O que é Ciência de Dados?

Ciência de dados – às vezes chamada de data science – é a área que faz uso de várias disciplinas (estatística, programação, inteligência artificial, machine learning, etc) aplicadas sobre dados estruturados e não estruturados, transformando-os em conhecimento útil, criando soluções para problemas, antevendo situações ou comportamentos e apoiando a tomada segura de decisão.

Mais simplificadamente, podemos entender o que é, olhando o trabalho do cientista de dados (nome do profissional dessa área, ainda que seja apenas um exemplo:

1. Coleta de dados – ele colhe informações em bancos de dados, em APIs, redes sociais, sensores (IoT) e outras fontes relacionadas ao contexto do trabalho;

2. Preparação e limpeza – nessa etapa, ele remove inconsistências, dados duplicados e os organiza para análise na fase seguinte;

3. Análise exploratória – aqui é quando se utiliza de capacidade analítica para tentar identificar possíveis padrões, correlações, distribuições, bem como comportamentos dos dados que aparecem como exceção (outliers), extraindo informações e interpretações que costumam ser ignoradas, mas que podem esconder informações valiosas;

4. Modelagem preditiva – na modelagem, ele cria modelos de machine learning, especialmente para grandes volumes de dados, a fim de prever tendências ou comportamentos futuros possíveis;

5. Comunicação de resultados – apresenta insights (sacadas) por meio de relatórios, dashboards (painéis com diferentes indicadores) e visualizações para apoiar a tomada estratégica de decisões.

O que não é Ciência de dados?

Outra maneira de respondermos a pergunta anterior, é esclarecermos confusões que ocorrem com áreas relacionadas, usando a tabela a seguir:

Por que a Ciência de Dados é importante?

Por tudo o que vimos até aqui, não deve ser difícil dar alguns dos principais motivos.

Objetivamente, é relevante porque:

• Conhecimento útil – cresce sem parar o volume de dados que são gerados atualmente, especialmente pelas novas tecnologias que são criadas e se desenvolvem diariamente. Para que toda essa quantidade não se transforme apenas em um “bando de dados” e consumindo valioso espaço em servidores NAS, é preciso extrair informação que produza ações (acionável), que agregue valor;

• Ciência – o desenvolvimento científico sempre se apoiou na pesquisa, a qual depende de profundo e meticuloso trabalho com uma série de dados. Sendo assim, data science serve muito bem ao progresso de muitas ciências e áreas nas quais elas são fundamentais (medicina, biologia, economia, etc);

• Comportamentos – a análise preditiva é especialmente proveitosa para antever comportamentos em diferentes mercados (consumo, financeiro, segurança, etc);

• Estratégia e competitividade – a exploração inteligente dos dados, gera informações que permitem se antecipar às mudanças do mercado, ajustar produtos e serviços com mais precisão, além de decidir com base em evidências e tendências, não em achismos;

• Eficiência operacional – ao identificar gargalos e prever demandas, a ciência de dados ajuda a otimizar processos, reduzir custos e aumentar produtividade;

• Inovação – ao revelar padrões ocultos e correlações inesperadas, estabelece-se um ambiente mais favorável à superação de velhos paradigmas, à criação de soluções melhores, de produtos / serviços inovadores (disruptivos ou não) e de modelos de negócio originais;

• Personalização – permite compreender melhor o comportamento de clientes e oferecer experiências sob medida, aumentando a satisfação e a fidelização.

Em resumo, a ciência de dados é o elo entre informação e ação, transformando o excesso de dados em vantagem competitiva, tornando as empresas mais inteligentes, ágeis e preparadas para o futuro.

Como pequenas e médias empresas já usam Ciência de Dados?

Um mito bastante comum a respeito desse assunto, é que só as big techs ou as grandes e poderosas multinacionais se valem de data science, o que não é verdade.

Empresas de todos os portes já são capazes de gerar conhecimento valioso com a finalidade de reduzir custos, aumentar as vendas, fidelizar seus clientes, inovar e, sobretudo, serem mais competitivas e eficientes que a concorrência.

O segredo está em começar pela busca de soluções práticas e eficazes para problemas reais e que são entraves para o crescimento do negócio.

1. Varejo e comércio eletrônico

• Previsão de demanda – os lojistas já usam ciência de dados para prever quais produtos terão maior saída em determinadas épocas, evitando excesso de estoque ou falta de mercadoria;

• Campanhas personalizadas – fazem análise de comportamento de compra, o que permite enviar promoções direcionadas, aumentando conversão e o faturamento.

2. Serviços financeiros e contábeis

• Detecção de fraudes – mesmo as pequenas fintechs ou escritórios de contabilidade conseguem fazer análises que apontam as transações de risco ou suspeitas;

• Gestão de risco – a análise do histórico de clientes ajuda a prever inadimplência e ajustar políticas de concessão de crédito.

3. Planos de saúde e clínicas

• Agendamento inteligente – clínicas médicas usam dados para prever dias e horários de maior procura e otimizar plantões e escalas de colaboradores;

• Acompanhamento de pacientes – a análise de prontuários, exames e históricos ajudam a identificar padrões e oferecer tratamentos mais personalizados.

4. Indústria e manufatura

• Manutenção preditiva – sensores em máquinas geram dados que, devidamente analisados, indicam quando uma peça está prestes a falhar, evitando paradas inesperadas;

• Controle de qualidade – dados de produção ajudam a identificar falhas recorrentes e melhorar processos.

5. Marketing e comunicação

• Segmentação de clientes – pequenas agências e empresas usam ciência de dados para entender melhor o seu público e criar campanhas mais eficientes;

• Análise de redes sociais – monitoramento de menções e engajamento ajuda a ajustar estratégias de comunicação.

Quais dados da sua empresa podem ser aproveitados?

Se você é dos que acreditam que aplicar ciência de dados requer dispor de um Big Data ou inúmeros terabytes de dados para começar, saiba que essa crença também é injustificada.

A verdade é que os dados que já existem em muitas empresas, costumam ser suficientes para gerar ação e valor. O segredo está em olhar para eles de forma estratégica.

Eis alguns tipos ou conjuntos de dados dos quais é possível extrair valor:

• Dados de vendas – histórico de vendas de produtos, informações sobre sazonalidade e ticket médio, permitem prever demanda, elaborar um forecast, ajustar estoques e identificar oportunidades de promoção;

• Dados de clientes – cadastros, histórico de compras, preferências e interações de atendimento, podem ser usados para refinar a segmentação, personalizar as ofertas e criar campanhas mais eficientes;

• Dados financeiros – dados de fluxo de caixa, inadimplência e custos operacionais, ajudam a prever riscos, otimizar investimentos e reduzir desperdícios;

• Dados de operações – números do estoque, logística, tempo de entrega e produtividade da equipe, revelam gargalos e permitem melhorar eficiência operacional;

• Dados de Marketing e comunicação – o engajamento na redes sociais, a taxa de abertura de e-mails e os cliques nas campanhas realizadas, servem para medir o impacto e ajustar as estratégias de Marketing.

Portanto, não é o tamanho do banco de dados do seu negócio que importa, mas sim a forma como você usa o que já tem.
Com ciência de dados, até informações simples, como vendas mensais ou registros de clientes, podem gerar interpretações e sacadas de como inovar e ser mais competitivo.

Precisa de mais o quê para começar?

Conclusão

Colocar a Ciência de Dados em prática não exige supercomputadores, mas sim a mudança de postura de quem lidera. Os dados que você precisa já estão na sua empresa, esperando para virar lucro, eficiência e inovação. O futuro do seu negócio não precisa ser uma adivinhação. Use a informação a seu favor e dê o próximo passo. Que tal começar a olhar para o seu negócio de forma mais estratégica?