Modelo estatístico VS modelo matemático: entenda as diferenças

Hoje você vai entender melhor sobre as diferenças entre modelo estatístico e modelo matemático. Afinal, isso é essencial em Data Science e em outras áreas tecnológicas populares. Dessa forma, se algum dia você precisar empregar um deles em uma atividade, ter essa informação ajudará a dar o pontapé inicial!

Antes de passarmos ao conteúdo principal, não pense que a diferença entre eles envolve questões extraordinárias, pelo contrário, trata-se de distinções simples de compreender. Sendo assim, veja como ambos os modelos são caracterizados e quais os principais elementos que os distinguem!

Como funcionam modelos estatísticos e modelos matemáticos?

A seguir, confira algumas das principais características de ambos os modelos!

O modelo matemático

Esse modelo pode ser descrito como uma representação de um sistema real, devendo retratar tanto o sistema em si quanto a maneira com que acontecem modificações dentro dele. Basicamente, um modelo matemático funciona como uma simplificação do mundo real, embora também possa ser um modo de lidar com ele.

Vale destacar que as características essenciais desse mundo real precisam aparecer no modelo, a fim de que o comportamento do modelo tenha similaridade com o que se propõe a representar.

Além disso, um esquema matemático pode ser abrangente, descrevendo fenômenos, sistemas, comportamentos, etc. com o uso de equações matemáticas determinísticas, relações entre variáveis ou regras. Isso sem a presença de aleatoriedade nos dados.

O modelo estatístico

Em uma linguagem um pouco mais técnica, esse modelo representa a realidade em que há variáveis correlacionadas entre si, a fim de se entender e prever a atuação de um fenômeno. Nesse caso, definimos uma variável dependente e outras independentes, a partir das quais buscamos prever um valor para o item dependente.

Vale destacar que um modelo estatístico pode ser estabelecido como uma equação. Além disso, saiba que ele inclui aleatoriedade e variabilidade, ou seja, lida com elementos de incerteza em suas conclusões.

Esse modelo pode ser usado de forma específica em um modelo matemático amplo, combinado a outros elementos, como a uma equação determinística. Em suma, o modelo estatístico serve como uma representação matemática de um processo, sistema ou fenômeno que apresenta variação ou incerteza.

E como ele é feito? Para construir um modelo estatístico, utiliza-se como base técnicas estatísticas e dados observados. Tudo para realizar inferências, estimativas de parâmetros, previsões, etc. sobre como um sistema se comporta.

Quais as principais diferenças entre eles?

Existem diferenças entre modelos matemáticos e modelos estatísticos. Para começar, as representações que pertencem ao primeiro grupo se utilizam de valores que não variam. As respostas são determinísticas, não passando por eventuais interferências de variabilidade.

Nesse caso, esse tipo de modelo pode não levar em consideração a incerteza própria de alguns dados. Por outro lado, modelos matemáticos podem fazer uso de modelos estatísticos combinados a componentes determinísticos, a fim de melhorar análises, estimativas, estudos, etc. A estatística, nesse caso, ajuda a lidar com elementos de variabilidade e incerteza nos dados.

Como apontado, modelos estatísticos envolvem variabilidade, aleatoriedade, entre outros fatores que apresentam algum nível de imprecisão ou incerteza. Aliás, estatística é a área da matemática que trata de probabilidade, amostragem, hipóteses e outros itens que apresentam certa imprecisão.

Como e quando aplicar cada um deles?

Agora, a distinção entre os dois modelos poderá ser mais fácil de entender! Veja os casos em que são empregados:

Aplicando modelos matemáticos

Além de utilizados no campo da Matemática, esses sistemas são empregados em diversas áreas, como biologia, química, engenharia, entre outras. Em uma empresa, por exemplo, modelos matemáticos podem ajudar na precificação de produtos com base em custos, despesas, lucros, entre outros fatores.

Aplicando modelos estatísticos

Já os modelos estatísticos são fundamentais para o campo da Ciência de Dados, pois contribuem para o entendimento, a análise e a visualização de conjuntos de dados. Com a ajuda deles, dá para monitorar comportamentos, avaliar tendências, mapear padrões, entre outras atividades.

Com a modelagem estatística, cientistas de dados conseguem prever certos resultados para problemas específicos. Por exemplo, na hora de:

  • classificar perfis de crédito com base em estatísticas de consumo e em histórico de gastos;
  • detectar fraudes existentes ou potenciais em determinados volumes de movimentações financeiras;
  • identificar tendências de comportamento do consumidor, o que ajuda a antecipar tendências, oportunidades ou riscos;
  • realizar análises de qualidade de produtos. Isso pode ser feito por meio de amostras, como ao selecionar determinados produtos em uma linha de produção com base em fatores estatísticos. Dessa forma, dá para avaliar a qualidade de lotes sem que seja preciso analisar item por item;
  • definir ações de manutenção preditiva com base em históricos, durabilidade média de equipamentos, carga e frequência de uso de peças, etc.

Vale destacar que a estatística engloba técnicas que servem de base para o Aprendizado de Máquina (Machine Learning) supervisionado. Por exemplo, a regressão linear.

O desenvolvimento de Inteligência Artificial (IA) também é um campo que se utiliza de diferentes tipos de modelos estatísticos. Aliás, IA costuma empregar outros tipos de esquemas matemáticos também, a fim de ampliar o seu desempenho e os resultados proporcionados.

Ambos os sistemas ainda podem ser combinados. Por exemplo, uma empresa pode empregar uma equação determinística que considere históricos de compras de clientes, tendências observadas de crescimento em vendas, preços e quantidade de campanhas de marketing. Tudo para avaliar como a demanda pelos seus produtos se comportou conforme esses fatores iam sendo modificados em um determinado período. Isso servirá de base para estratégias de vendas futuras.

Já elementos como sazonalidade, flutuações econômicas, eventos inesperados e outros riscos variáveis ficam a cargo da modelagem estatística. Dessa maneira, riscos e ameaças podem ser melhor mensurados, bem como desvios potenciais nos resultados estimados pela equação determinística apontada anteriormente. A ideia é maximizar a qualidade dos dados obtidos.

Enfim, o ponto principal entre modelo estatístico e modelo matemático é que o primeiro nada mais é do que um tipo de esquema matemático, ou seja, está dentro do campo da matemática. Podemos dizer que se trata de uma "subdivisão". Portanto, pode ser combinado a outros sistemas matemáticos para melhorar o entendimento de um conjunto de dados.

Depois das explicações que passamos, ficou mais fácil de entender as principais diferenças entre esses dois modelos? Agora, que tal aproveitar para conferir outros conteúdos em nosso blog!


Como analisar dados não estruturados com Inteligência Artificial

Saber como utilizar os dados não estruturados de maneira inteligente na empresa é uma excelente alternativa para conseguir se destacar no mercado e se diferenciar dos concorrentes. Nesse sentido, o uso de ferramentas de inteligência artificial tende a facilitar o aproveitamento desse tipo de informação.

No entanto, é necessário compreender como coletar, processar e monitorar os dados para tomar decisões mais acertadas e direcionar os esforços do negócio da melhor forma possível. Pensando em te ajudar com o uso de dados não estruturados, desenvolvemos este conteúdo especial. Vale a pena continuar a leitura e conferir em detalhes!

O que são dados não estruturados?

O uso de dados não estruturados pode trazer algumas dificuldades na hora de realizar a análise e tomar as decisões da empresa. Os desafios surgem porque esse tipo de informação não está organizada de maneira formal ou em um formato específico que facilite a sua visualização.

Ao contrário dos dados estruturados, que são altamente organizados em tabelas, bancos de dados ou outros formatos regulares, os dados não estruturados não seguem um padrão claro e não são facilmente analisados por sistemas de computadores.

Por isso, é preciso usar técnicas mais avançadas que permitam o aproveitamento dessas informações, tais como o processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina.  Nesse sentido, o uso de ferramentas que contem com inteligência artificial é uma ótima alternativa.

Como fazer análise de dados não estruturados usando IA?

Ao entender o que são dados não estruturados, é preciso saber como fazer a análise deles com eficiência na hora de utilizá-los nas estratégias da sua empresa. Nesse aspecto, existem diversas ações que você pode adotar. Explicamos cada uma delas, a seguir.

Faça a coleta desses dados

O primeiro passo a fim de começar as análises de dados não estruturados com IA é fazer a coleta deles. Essa fase é primordial e você precisa adotar um certo cuidado para ter informações de qualidade.

Por isso, tenha atenção às fontes de dados disponíveis para a sua empresa utilizar. Há várias opções possíveis, como documentos de textos, dados de sensores, pesquisas feitas com os clientes e outros.

Verifique quais deles são mais confiáveis e podem trazer informações mais precisas para serem avaliadas e úteis na hora de tomar a decisão e elaborar as melhores estratégias na intenção de implementar no negócio.

Efetue o pré processamento

Com a coleta de dados confiáveis realizada por meio de boas ferramentas, é hora de fazer o pré-processamento a fim de melhorar a qualidade das informações que foram obtidas. Nesse sentido, é preciso fazer a limpeza deles.

Esse processo pode envolver a remoção de informações que não são relevantes ou que estão duplicadas por um motivo qualquer. Tenha atenção e cuidado, além de contar com boas ferramentas que automatizam e reduzem os erros desse processo.

Após essa limpeza, é hora de converter os dados para um formato apropriado a fim de efetuar as análises. Por exemplo, você pode extrair textos de imagens por meio de recursos apropriados ou fazer o processamento de áudio.

Entenda as técnicas de IA

Há várias técnicas de IA que podem ser utilizadas na hora de analisar os dados não estruturados. Por exemplo, você pode usar a visão computacional com o objetivo de desenvolver algoritmos que ajudem no tratamento e avaliação das informações, sejam conteúdos visuais, sejam áudios ou qualquer outro.

Quando os dados são principalmente de texto, usar técnicas de Processamento de Linguagem Natural (NLP) para processar e extrair informações úteis é uma ótima alternativa.

Também é possível treinar modelos de aprendizado de máquina a fim de analisar os dados não estruturados da empresa. Esse tipo de recurso é útil para diversos formatos, como textos, imagens e até mesmo áudios.

Faça o treinamento do modelo de IA

Outra etapa necessária é o treinamento do modelo de IA escolhido. Esse passo envolve alimentar o algoritmo com um grande volume de dados de entrada e respostas. Assim, a ferramenta consegue, a partir do aprendizado de máquina, ajustar os parâmetros e melhorar o aproveitamento dos dados.

Esse processo de otimização visa a capacitar o modelo a fazer previsões precisas e generalizadas para novos dados não vistos anteriormente, permitindo assim que ele seja aplicado em diferentes tarefas na hora de analisar os dados não estruturados.

Assim, tem-se a possibilidade de automatizar tarefas como classificação, regressão, geração de texto e muitas outras, usando como base o conhecimento extraído dos dados de treinamento.

Implemente e monitore

Após treinar o seu modelo de IA, é hora de colocá-lo em prática para melhorar a análise de dados da empresa. Além disso, é preciso fazer o monitoramento a partir de métricas apropriadas.

A partir dessa vigilância, você consegue aperfeiçoar os modelos iterativamente, ajustando hiperparâmetros, adicionando mais dados de treinamento e refinando as técnicas de processamento.

Lembre-se sempre de continuar com o processo de monitoramento, além de atualizar à medida que novos dados estão disponíveis ou as necessidades de análise mudam. Assim, é viável encontrar tendências e se destacar no mercado.

Como esses dados podem ajudar na tomada de decisão?

Com todas as etapas anteriores implementadas, você começa a ter informações para tomar as decisões da empresa e se destacar no mercado. Por exemplo, por meio dos dados gerados pelo modelo de IA, é possível ter boas ideias do que fazer para se diferenciar dos concorrentes.

Além disso, a análise de dados não estruturados realizado por meio dos passos que destacamos permite a criação de relatórios que simplificam a avaliação e a compreensão das informações.

Por fim, lembre-se de que é necessário coletar dados de fontes confiáveis e fazer o tratamento adequado, além de ter atenção à segurança e privacidade dos detentores dos dados, especialmente se os dados contiverem informações sensíveis.

A partir dos passos descritos ao longo deste texto, você consegue analisar dados não estruturados de forma eficiente, encontrando maneiras de inovar e se diferenciar dos concorrentes. Assim, torna-se possível fazer a empresa continuar crescendo e se destacando no nicho de atuação.

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Explicabilidade em ciência de dados. O que você sabe sobre o assunto?

A ciência de dados está presente em diversas tarefas no dia a- ia corporativo e até mesmo em âmbito pessoal. A explicabilidade é a qualidade daquilo que é explicável. Modelos estatísticos e/ou computacionais estão presentes por todas as partes, e mostram comportamentos e tendências com alta precisão. Mas como eles chegam a esses resultados? É o que a explicabilidade pode esclarecer.

Cada vez mais empresários e gestores de empresas recorrem à ciência de dados para otimizar as suas tomadas de decisão em função do seu poder preditivo. Mas não basta obter respostas para problemas. É preciso compreender os indicadores da análise feita e quais razões levaram às conclusões mostradas.

Neste artigo você vai entender o conceito de explicabilidade, os métodos que podem ser utilizados para realizá-la e a maneira como ela ajuda a compreender os resultados obtidos por meio das ciências de dados. Continue lendo para ficar por dentro do assunto.

O que é explicabilidade?

Segundo a definição do dicionário da Língua Portuguesa, a explicabilidade é a qualidade daquilo que é explicável. Trazendo para o contexto da ciência de dados, trata-se de uma área extensa e pouco explorada que ajuda a entender o processo de decisão dos métodos aplicados, como um complemento à própria decisão.

De forma resumida, a explicabilidade ajuda a entender por que o modelo realizou uma determinada análise e como ele chegou ao resultado entregue. A ciência de dados abrange diversos métodos computacionais, desde uma simples regressão linear aos mais complexos modelos de aprendizagem de máquina. A explicabilidade pode ser aplicada em todos eles.

Os métodos avançados de análise de dados são utilizados e vendidos com pouco ou nenhum controle sobre os processos internos que ocorrem. Mas podemos buscar a explicabilidade de maneira interna ou externamente para obter essa compreensão.

A explicabilidade interna

A explicabilidade interna consiste em abrir os métodos analíticos para observar sua funcionalidade e componentes internos. Dessa forma, é possível analisar e compreender os parâmetros utilizados pelo modelo. Assim, usamos esses mesmos parâmetros para analisar o próprio modelo e entender as razões pelas quais ele obtém a resposta apresentada.

A explicabilidade externa

A explicabilidade externa mantém o modelo utilizado fechado, sem acesso à parte interna dele. A técnica aqui consiste em comparar as entradas e saídas do modelo. Assim, localizamos as variáveis de entrada mais significativas para o resultado. Podemos aplicar as fórmulas de usando bibliotecas de estatística específicas.

Qual é o melhor método de explicabilidade?

Tanto a explicabilidade interna quanto a externa permitem conhecer melhor os dados gerados, porém, cada qual tem as suas especificidades. Assim, não há uma melhor do que a outra, mas sim, mais adequada para cada demanda.

A explicabilidade interna consegue mostrar mais detalhes sobre como as informações fluem e sua relação dentro dos métodos. Já a externa mantém um nível maior de abstração. Ela foca no aspecto funcional do método.

Em outro comparativo, a interna requer um grande conhecimento do funcionamento e dos parâmetros dos modelos utilizados. A externa exige grande domínio de métodos estatísticos e das suas nuances.

Quando a explicabilidade deve ser aplicada?

Como a explicabilidade é um processo de obtenção de informações adicionais sobre os resultados obtidos, ela é uma etapa final da fase de inteligência. Portanto, deve ser aplicada depois de aplicarmos os métodos de dados.

A etapa de explicabilidade deve ocorrer antes ou com a etapa de visualização do projeto. Isso porque fortalece o argumento com as justificativas das decisões tomadas pela inteligência computacional.

Com suporte da explicabilidade, fica mais fácil apresentar a lógica por trás da ciência de dados para diferentes departamentos dentro da empresa. Assim, é possível reforçar as justificativas para determinadas tomadas de decisão, ou então apresentar os argumentos que mostram por que é preciso fazer adequações, mudanças ou adotar determinadas estratégias.

Mas antes de utilizar a explicabilidade é preciso ponderar se ela é realmente necessária. Nem sempre a lógica por trás de um determinado modelo de análise de dados é de fato complexa. Em outras situações, trabalhamos com uma baixa quantidade de informações que, por si só, são autoexplicativas e não precisam de maiores detalhes.

Quando temos processos bem definidos de transformação das informações, não há necessidade de trazer justificativa para os resultados. É o que acontece, por exemplo, em processos ETL, modelos simples de previsão (como regressão linear) ou de clusterização (como por regras de negócio). Afinal, os resultados são muito intuitivos.

Assim, podemos reservar a explicabilidade para os métodos mais complexos. Ela é uma grande aliada, por exemplo, na análise de dados volumosos e na hora de explicar sobre a Inteligência Artificial e o machine learning. Isso porque ajuda a traduzir a matemática envolvida no processo de treinamento das máquinas, facilitando a compreensão da dinâmica e os resultados possíveis.

Como os métodos de explicabilidade são utilizados?

Em certas situações, uma análise visual dos dados pode ser suficiente para chegar à conclusão dos motivos do resultado entregue por um modelo. Entretanto, em casos com mais variáveis ou com um grande volume de informação, a análise visual seria impossível, o que leva à necessidade de uso da explicabilidade.

Ela pode ser aplicada por meio de métodos como K-Means, utilizando a biblioteca SciKit-Learn para Phyton. Contudo, a forma de utilização dos métodos de explicabilidade é muito vasta e depende de cada situação.

Problemas que envolvem métodos avançados e diversas etapas de inteligência precisam de estudos mais aprofundados de explicabilidade. Em todas as situações é possível obter o conhecimento tanto pelo método externo quanto o interno.

Perceba que em ambas as situações é preciso conhecimento técnico para aplicar a explicabilidade em ciência de dados. Afinal, conforme você viu, cada um dos dois métodos exige o domínio de determinados saberes para que possa ser aplicado de forma eficiente.

A explicabilidade facilita a compreensão dos modelos computacionais e estatísticos e dos resultados que eles entregam. Tudo isso também favorece a aplicação estratégica deles dentro das empresas, para solucionar problemas, atender demandas e trazer mais precisão e firmeza para as tomadas de decisão.

Mas não se esqueça de que nem sempre há necessidade de usar a explicabilidade para fazer análises. Portanto, cabe identificar essa necessidade de acordo com a complexidade do processo e conforme as demandas por justificativas para resultados, seja dentro da própria empresa ou para clientes.

Já que estamos falando sobre ciências de dados e predição, confira neste outro artigo como utilizar a análise de dados para a previsão de demanda e modelagem do futuro.


Descubra o que é Data Fabric e como pode ajudar sua empresa

Nos últimos anos, os dados ganharam um papel cada vez mais protagonista no meio corporativo. Tecnologias como a IA, Big Data e Data Intelligence, por exemplo, exercem uma função central nas empresas. Nesse contexto, o Data Fabric surgiu como uma solução para resolver problemas quanto ao gerenciamento de dados.

Por meio dele, é possível ter acesso e compartilhamento de informações em atrito em um ambiente de dados distribuído. Além disso, essa tecnologia promete aumentar a eficiência no uso de informações ao cortar tarefas de gerenciamento adicionadas por humanos. Quer saber mais sobre o funcionamento desse sistema? Então continue a leitura e confira nosso post!

O que é o Data Fabric?

O Data Fabric é uma tecnologia que utiliza malha de dados simplificados para facilitar o acesso a informações vitais para a empresa. Ele pode ser definido como uma solução de integração de dados de uma ponta a outra, comporto por um software de arquitetura, recursos de gerenciamento de dados, integração e arquivos compartilhados.

Além disso, esse recurso possibilita mais flexibilidade e integração de APIs com as demais plataformas.

Enquanto em outros dispositivos os dados ficam isolados em ambientes diferentes, no Data Fabric eles são cruzados por meio de análises contínuas que potencializam a geração de informações relevantes para a tomada de decisão.

Como o Data Fabric integra tecnologia dentro do Azure?

O Data Fabric permite unificar a análise de dados da sua empresa a partir da integração de várias ferramentas dentro da Azure. Desse modo, você tem mais facilidade para decidir os caminhos da empresa, por meio de uma tomada de decisão inteligente e informada.

Por exemplo, por meio do Data Fabric, é possível integrar o Azure Data Factory, o Azure Synapse Analytics e outras ferramentas, que vão possibilitar aumentar a eficiência do negócio e se diferenciar dos concorrentes.

Esse cenário acontece devido ao poder do Data Fabric de aumentar a qualidade dos dados e de oferecer aos analistas as melhores informações. Além disso, ele torna possível aproveitar as novas Inteligências Artificiais que estão surgindo em favor do negócio, melhorando a análise de dados e oferecendo suporte para alavancar os resultados.

Como funcionam as análise da plataforma?

Conseguir aproveitar os dados disponíveis na empresa é um passo essencial para se destacar dos concorrentes. Isso porque, a partir de boas informações, fica mais fácil compreender os melhores caminhos e, com isso, ter uma tomada de decisão inteligente.

Com o Data Fabric, você consegue analisar os fluxos de dados em tempo real, utilizando as integrações realizadas e consultando todas as informações necessárias para entender o que é melhor para o seu negócio.

Com as integrações que destacamos anteriormente, também é possível aumentar o potencial do negócio, pois você contará com diversos recursos de forma centralizada, suportando as tomadas de decisão do negócio.

De que forma preparar a empresa para a era das IAs?

Agora que você já sabe como o Data Fabric pode ser usado na empresa, que tal entender como preparar o negócio para se preparar para a era das IAs? A seguir, destacamos alguns passos úteis. Confira!

Entenda os dados da empresa

Para aproveitar a IA e o Data Fabric em sua empresa, é preciso conhecê-la bem. Por isso, faça um diagnóstico para compreender quais são os principais gargalos e os pontos fortes do negócio.

A partir disso, você consegue melhorar a coleta de dados e descobrir de que forma as novas soluções podem ser implementadas no dia a dia da empresa. Vale ainda contar com uma consultoria especializada para ter um diagnóstico preciso e assegurar bons resultados. A Scala pode dar toda a sustentação e suporte para você investir em tecnologia de forma estratégica.

Identifique as possibilidade de aplicação

Outro passo importante é ter ciência de quais são os usos mais adequados da IA no seu negócio. Por exemplo, com o Data Fabric, você consegue criar modelos de IA em uma única plataforma, aumentando a eficiência nessa etapa.

Esse cuidado vai liberar a sua equipe para pensar em estratégias que podem potencializar os resultados do negócio. Para melhorar ainda mais o desempenho da empresa, vale contar com a Scala para fazer a alocação de profissionais especializados e garantir mais eficiência na área de TI.

Crie uma estratégia de IA

Para implementar as soluções de IA e ter resultados com elas, é importante criar um projeto que considere todas as características do seu negócio. Assim, você consegue potencializar o uso das ferramentas e tornar os colaboradores ainda mais produtivos.

Nesse sentido, contar com uma equipe especializada para te dar suporte no desenvolvimento do seu projeto de IA é uma excelente alternativa. Para isso, conte com a Scala na execução do seu projeto. Com foco no seu negócio, podemos agregar valor e ajudar a preparar a sua empresa para aproveitar as novas ferramentas que estão surgindo.

Faça as integrações necessárias

Para ter sucesso na gestão de dados, é importante contar com integrações que otimizam seus processos, tais como: Data Integration, Managed File Transfer, System & Application Integration. Por meio delas, você ganha segurança e eficiência nos processos internos.

A integração de dados, por exemplo, é responsável por consolidar registros de diferentes fontes em um único local, frequentemente chamado de Data Warehouse.

Por exemplo, imagine que sua empresa colete informações nas mais diversas áreas, como marketing, vendas e financeiro. Para aproveitar todos os dados e alcançar mais eficiência no projeto, a integração torna-se necessária.

Isso porque, a partir dela, torna-se mais fácil ter uma visão completa de todo o projeto. Inclusive, existem ferramentas que possibilitam a emissão de relatórios que simplificam as análises e aproveitam o que há de melhor da IA e da análise de dados.

Conforme as empresas continuam a se adaptar em um cenário em constante evolução, o Data Fabric se apresenta como um aliado indispensável no longo prazo. Ele não apenas simplifica a complexidade dos dados, mas também capacita as equipes a explorarem novas oportunidades, a alinharem estratégias e a permanecerem ágeis diante das mudanças.

Se você quer saber mais sobre a análise preditiva, continue com sua visita ao blog e descubra como fazer uma análise de dados para previsão de demanda!


Data lake: o que é e como estabelecer um plano de governança para ele

Um data lake é um repositório centralizado que armazena grandes volumes de dados brutos e semiestruturados, oriundos de diversas fontes internas e externas. Diferentemente das abordagens tradicionais de armazenamento de dados, o Data Lake permite a ingestão e o processamento flexível desses dados sem a necessidade de estruturas rígidas prévias.

Essa flexibilidade oferece uma série de vantagens que impulsionam a importância crescente do Data Lake no ecossistema de dados empresariais. Quer entender mais sobre essa tecnologia? Explicamos esse conceito, como montar um plano para implementá-lo e mais. Acompanhe!

O que é Data Lake?

Data lake é um tipo de armazenamento de dados em que há um repositório centralizado e escalável. Nele são guardados diversos tipos de dados brutos e semiestruturados em sua forma original.

Além disso, o data lake permite que os dados sejam capturados, armazenados e processados em seu estado bruto, sem a necessidade de uma transformação prévia.

O termo Data Lake foi cunhado por James Dixon, fundador da Pentaho Corporation, em um post de blog no qual ele descreveu o data lake como uma alternativa ao data warehouse tradicional.

Dixon comparou o data warehouse (armazenamento tradicional) a uma "barragem", onde os dados são estruturados e processados antes de serem armazenados. Já o data lake seria um "lago" que permite que os dados fluam sem restrições. Ou seja, sem a necessidade de uma estrutura rígida prévia.

O conceito de data lake emergiu em resposta aos desafios enfrentados pelas organizações ao lidar com o crescente volume, variedade e velocidade de dados gerados atualmente. Por isso, ele é projetado para lidar com uma grande variedade de dados, incluindo logs de servidores, dados de sensores, feeds de mídia social, arquivos de texto, imagens, vídeos, entre outros.

Como montar um plano de governança para esses dados?

Para viabilizar o Data Lake na empresa, é importante montar um bom plano de governança para dados. Assim, você garante que os dados sejam gerenciados de forma eficiente, segura e confiável.

Lembre-se que é importante tomar alguns cuidados que devem ser incluídos no plano, além de adaptá-lo às necessidades e à cultura específica de cada organização. Aqui estão as etapas para desenvolver um plano de governança de dados.

Configure a solução

Defina os objetivos e metas que serão alcançadas com a governança de dados. Nesse caso também é importante identificar as partes interessadas envolvidas na governança de dados, assim você define as metas com suas expectativas em mente.

Nessa fase também é preciso estabelecer uma equipe de governança de dados com responsabilidades e papéis claros. Outra medida é escolher uma plataforma ou ferramenta de governança de dados que atenda às necessidades da organização.

Identifique as fontes de dados

Mapeie e identifique todas as fontes de dados relevantes para a organização, internas e externas. Nesse caso é importante compreender a estrutura, o formato e a qualidade dos dados de cada fonte.

Durante essa análise, documente as características-chave de cada fonte, como origem, proprietário, frequência de atualização e fluxo de dados.

Estabeleça processos

Defina políticas e diretrizes para a governança de dados, incluindo privacidade, segurança e conformidade regulatória. Assim, você garante o cumprimento da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e outras normas na área.

Desenvolva um catálogo de dados que contenha informações detalhadas sobre os conjuntos de dados disponíveis. Também crie processos de ingestão, transformação e qualidade dos dados para garantir a consistência e integridade dos dados.

Lembre-se de estabelecer práticas de gerenciamento de metadados para documentar e rastrear informações sobre os dados.

Implemente mecanismos de monitoramento e controle

Implemente mecanismos de monitoramento contínuo para garantir a conformidade e a qualidade dos dados. Para isso, estabeleça indicadores-chave de desempenho (KPIs) para medir a eficácia da governança de dados.

Além disso, é crucial estabelecer políticas de acesso e permissões para garantir a segurança e o controle adequado dos dados. Após, realize auditorias regulares para verificar a conformidade com as políticas e padrões estabelecidos.

Promova a conscientização e capacitação

Forneça treinamentos e capacitação sobre governança de dados para os funcionários envolvidos com dados. Você pode criar um programa de conscientização sobre a importância da governança de dados em toda a organização.

Para tirar dúvidas do pessoal, estabeleça canais de comunicação para promover a colaboração e o compartilhamento de conhecimento entre as equipes.

Quais são as vantagens de implementar esse plano?

Em geral, uma boa governança de dados contribui para a confiabilidade, a segurança e o valor dos dados, promovendo uma cultura de dados bem gerenciada e orientada para resultados dentro da organização. Isso se desdobra em outras vantagens, como:

  • qualidade e integridade dos dados: a definição de padrões e diretrizes para a coleta, transformação e armazenamento dos dados, bem como a implementação de mecanismos de controle e validação dos dados. Isso resulta em dados mais confiáveis e consistentes para análise e tomada de decisões;
  • conformidade regulatória: você pode definir políticas e procedimentos para garantir que os dados sejam coletados, armazenados e compartilhados de acordo com as regulamentações aplicáveis;
  • acesso e segurança: você pode estabelecer políticas de acesso e permissões para garantir que apenas usuários autorizados tenham acesso aos dados do data lake. Isso ajuda a proteger os dados contra acessos não autorizados e reduz o risco de violações de segurança;
  • descoberta e visibilidade dos dados: pode-se criar um catálogo de dados que fornece uma visão abrangente dos conjuntos de dados disponíveis no data lake. Com isso, você facilita a descoberta e a localização de dados relevantes, permitindo que os usuários encontrem rapidamente os dados necessários para suas análises e projetos;
  • melhoria da colaboração e eficiência: esse plano promove a colaboração entre as equipes, estabelecendo canais de comunicação e processos claros para o compartilhamento de dados e conhecimento.

Como contar com suporte especializado pode ajudar?

Contar com suporte especializado pode ser altamente benéfico para um plano de governança de dados para um Data Lake. Aqui estão algumas maneiras pelas quais o suporte especializado pode ajudar:

  • orientação na definição do plano: um especialista pode ajudar a identificar os requisitos e os objetivos da governança de dados, fornecer insights sobre melhores práticas e recomendar abordagens adequadas para a implementação da governança no contexto do data lake;
  • seleção de ferramentas e tecnologias: especialistas têm conhecimento para orientar na escolha daquelas que melhor atendam às necessidades da organização em termos de metadados, qualidade de dados, controle de acesso, conformidade regulatória, entre outros aspectos relevantes;
  • projeto e implementação: especialistas ajudam a mapear os processos, desenvolver políticas e diretrizes, estabelecer fluxos de trabalho e definir os metadados necessários para a governança adequada;
  • treinamento e capacitação: eles podem oferecer treinamentos e capacitação para os funcionários envolvidos no uso e gerenciamento do data lake. Isso inclui orientação sobre as práticas adequadas de governança de dados, educação sobre políticas e procedimentos, treinamentos técnicos para a utilização das ferramentas e mais;
  • monitoramento e suporte contínuo: suporte também inclui monitoramento e avaliação da eficácia da governança de dados no data lake.

Ao compreender a importância e os benefícios de um data lake, as empresas estarão preparadas para enfrentar os desafios do cenário de dados em constante evolução e aproveitar ao máximo seu potencial informativo. Mas é importante ter o suporte especializado para ter conhecimento, experiência e orientação para ajudar na concepção, implementação e manutenção de um plano de governança de dados.

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Monetização de dados: quais os impactos nas organizações?

Na era digital, os dados são um recurso valioso para as empresas, e a monetização de dados pode ser uma estratégia importante para gerar novas fontes de receita e aumentar a competitividade em um mercado cada vez mais concorrido.

É possível criar serviços ou produtos baseados em análises de informações e métricas importantes do negócio, bem como gerir melhor o processo interno e as decisões estratégicas em relação a produção, desenvolvimento de mercado e outros assuntos relevantes para a otimização de uma empresa.

Ainda é importante considerar questões como a segurança da informação e a privacidade dos usuários. Uma monetização bem-sucedida depende da capacidade de as organizações entenderem quais sinais valiosos conseguiram extrair por meio dos conjuntos de dados coletados por diversas fontes (internas ou externas).

Continue a leitura e descubra mais sobre a monetização de dados e os impactos no mercado!

Entenda a monetização de dados

Trata-se da prática de transformar dados em fontes de receita para uma empresa. Isso pode ser feito de diversas maneiras: vendendo os próprios dados gerados durante o cotidiano da companhia para terceiros, criando produtos ou serviços (por meio da análise dos dados), ou usando desses recursos para aprimorar a eficiência interna e gerar economia de custos e de recursos.

Em outras palavras, a monetização de dados permite que os negócios aproveitem melhor os seus ativos existentes e economizem recursos. Além disso, possibilita que as organizações obtenham insights importantes sobre sua operação diária — como tendências do mercado ou padrões comportamentais dos clientes.

Essas informações podem ser usadas ​​para promover estratégias certeiras de marketing digital e gerenciar melhor as campanhas de publicidade, por exemplo.

Conheça os impactos nas empresas modernas

A monetização de dados é uma tendência que tem o objetivo de provocar inúmeras transformações nas organizações do mundo todo. A seguir, confira os principais impactos!

Melhor experiência do cliente

O uso desses recursos tem um forte impacto positivo nos relacionamentos das companhias com os seus parceiros estratégicos (clientes e fornecedores). Isso porque permitem que as equipes internas obtenham informações sobre as tendências e as preferências dos consumidores, algo essencial para criar experiências relevantes no atendimento.

Maior segurança nos dados

O processo de monetização dos dados deve ser realizado com cautela, sendo necessário seguir as regulamentações nacionais e internacionais sobre o tratamento desses itens. Com isso em mente, o uso de soluções tecnológicas avançadas garante que os bancos de dados da empresa estejam protegidos antes do envio para outros parceiros.

Melhorias na reputação da marca

A monetização de dados oferece maior transparência para os usuários (ou clientes), aumentando a confiança das pessoas no negócio. Contribui também para uma melhor imagem da empresa, pois demonstra que ela está sendo responsável com as informações confidenciais e praticando princípios éticos adequados durante todas as etapas do processamento dos dados.

Identificação de pontos fracos facilitada

Uma das principais vantagens da monetização de dados é a identificação rápida e fácil dos pontos fracos, o que pode levar à correção imediata antes de o problema se tornar grave.

A coleta de informações em tempo real oferece uma visibilidade clara sobre as áreas que precisam de melhorias e sobre a velocidade em que elas podem ser implementadas, permitindo um retorno significativo dos investimentos feitos nas soluções para os desafios conhecidos.

Aumento da produtividade

A partir da monetização de dados, é possível detectar problemas antes que eles afetem o seu desempenho geral na execução dos serviços oferecidos. Dessa forma, os gestores terão como tomar as medidas necessárias com maior eficiência.

Redução de custos

A monetização de dados pode ajudar as empresas a reduzir custos operacionais ao usar plataformas como Big Data e Inteligência Artificial com o intuito de obter insights mais profundos sobre os clientes.

Com isso, a diretoria e a gestão podem tomar decisões de marketing que geram resultados melhores. Dessa forma, há um retorno maior do investimento (ROI) dessas empresas nas campanhas publicitárias ou na aquisição de novos clientes.

Saiba o que fazer para agregar valor a produtos e serviços a partir da monetização de dados

Em suma, a monetização de dados, além de melhorar o atendimento ao cliente, permite que as empresas obtenham melhores percepções sobre os hábitos dos seus consumidores e ofereçam serviços personalizados.

Para agregar mais valor aos produtos e aos serviços a partir da monetização, é importante seguir algumas recomendações, como:

  • coletar dados conscientemente e de forma transparente: é fundamental que a empresa colete dados de forma ética e transparente, respeitando as normas de proteção de dados pessoais e informando os consumidores sobre o uso que será dado aos dados coletados;
  • utilizar os dados para oferecer um atendimento personalizado: os dados coletados podem ser utilizados para oferecer um atendimento mais personalizado e segmentado aos consumidores, identificando suas necessidades, demandas e preferências — oferecendo soluções e recomendações personalizadas;
  • integrar os dados em todas as etapas do processo de atendimento: os dados coletados devem ser integrados em todas as etapas do processo de atendimento ao consumidor, desde o primeiro contato até o pós-venda, a fim de garantir que o atendimento seja o mais personalizado e eficiente possível.

Ainda, softwares de IA podem ser utilizados para analisar grandes volumes de dados de forma rápida e precisa, extrair insights valiosos e tomar decisões estratégicas. Eles também são bastante usados na identificação de tendências, técnica que utiliza algoritmos complexos a fim de identificar padrões e tendências nos dados, permitindo prevê-las e tomar decisões mais acertadas.

Veja quais são os desafios de monetização de dados

Gerir adequadamente os dados de uma empresa pode ser um desafio, mas longe de ser algo impossível. As principais dificuldades da monetização de dados encontradas por gestores nas maiores empresas são:

  • compreender os princípios éticos da coleta, do uso e do compartilhamento dos dados;
  • criar soluções seguras para manter os padrões de privacidade estabelecidos pela legislação em vigor (como o Regulamento Geral sobre Proteção de Dados);
  • investir em infraestrutura tecnológica robusta, confiável e escalável capaz de suportar as demandas impostas por tarefas avançadas (relacionadas à análise preditiva, por exemplo) da monetização dos dados;
  • garantir a qualidade dos dados para que os resultados obtidos sejam precisos e confiáveis;
  • monitorar e avaliar os resultados para aprimorar continuamente o atendimento personalizado e agregar valor aos produtos e aos serviços oferecidos pela empresa.

Concluindo, a monetização dos dados é uma importante ferramenta para aumentar os lucros, medir com precisão o desempenho da empresa e tomar decisões mais acertadas. É sempre necessário considerar também as regras de segurança estabelecidas a fim de garantir que os dados estejam protegidos contra quaisquer tentativas de vazamento ou uso indevido.

Gostou de nosso artigo? Você já tentou fazer a monetização dos dados em seu negócio? Teve problemas? Conte nos comentários!


Inovação e Dados: Como surpreender o cliente na era da Sociedade 5.0

Por Danielle Franklin.

Vivemos a era da Sociedade 5.0, totalmente centrada no ser humano. Com a aceleração da transformação digital no dia a dia das pessoas, tornou-se essencial para as empresas pensarem em seus clientes como indivíduos, cada um com seus hábitos de consumo e desejos, com sua rotina e seus pensamentos. É cada vez mais importante investir na personalização das experiências. Mesmo as empresas B2B têm o desafio de se preocupar com os clientes de seus clientes e como ajudá-los a encarar cada pessoa como única. A pergunta que todos os dias se fazem é: como posso inovar e oferecer ao meu cliente algo que o atraia para estar comigo e não com meu concorrente?  

Num universo cada vez mais conectado, em que a informação chega às pessoas quase na velocidade da luz, fazer diferente e melhor tem sido mandatório. É o que tem separado as empresas de sucesso das que estão brigando para sobreviver em um mercado cada vez mais competitivo. Inovação é a palavra de ordem. Além de cabeças criativas e engajadas no conceito de Open Innovation, a principal base da inovação na Sociedade 5.0 é entender os dados que são gerados por cada pessoa.  

Cada aparelho celular, tablet, notebook e seus aplicativos carregam uma quantidade gigantesca de dados sobre os indivíduos – preferência de leitura e música, onde esteve, onde comeu, que tipo de restaurante mais aprecia, o que comprou na última estação do ano, que tipo de roupa gosta, quanto veste, onde se exercitou e como, com quem falou, para onde viajou, como estão batimentos cardíacos e a pressão, quando e onde fez os últimos exames, bem como as redes sociais mais utilizadas.  

Assim, com tantos dados disponíveis e tratados de acordo com a Lei Geral de Proteção a Dados (LGPD), é possível ter uma infinidade de soluções inovadoras que olhem para o ser humano como único, tornando intolerável, por exemplo, que seja oferecido a ele, em uma campanha de marketing, algo que nada tenha a ver com seus hábitos de consumo. O X da questão passou a ser como transformar esses dados em insights que possam servir de base para inovações que contemplem perfis diferenciados de maneira personalizada. O cliente quer ser reconhecido como único pelas marcas com as quais se relaciona. Além disso, precisa perceber que a empresa realmente o conhece a ponto de oferecer algo que traga mais valor à sua vida.  

Na era da Sociedade 5.0, ajudar os clientes em seus desafios cotidianos deve ser uma preocupação constante entre as empresas que desejam permanecer no coração do consumidor. Não é por acaso que várias corporações contam com especialistas para o desenvolvimento de produtos e serviços orientados a dados.  

Você já deve ter ouvido que os dados são o novo petróleo do mundo, que as empresas que desejam sobreviver na nova economia precisam adotar uma cultura data-driven. Seguindo esta premissa, a informação tornou-se o maior ativo de uma empresa, que, por sua vez, precisa saber entender os dados para extrair os principais insights para seu negócio. Com a informação certa, no lugar certo, a vantagem competitiva das empresas passa a ser gigante.  

Os dados, quando bem avaliados, podem contribuir para o desenvolvimento de novas estratégias centradas no cliente. Porém são os seres humanos, com sua criatividade intrínseca, que irão definir a melhor maneira de trabalhar com as informações para gerar experiências memoráveis entre os clientes e as marcas.  

 

Danielle Franklin é diretora comercial da Scala, empresa do Grupo Stefanini com foco na implantação de abordagens tecnológicas que exigem alto grau de especialização em negócios, como Analytics, Inteligência Artificial, Hiperautomação, Integração e Cloud.   

  


O que é cultura data driven e por que é importante para a sua empresa

Uma única decisão errada, dependendo do seu nível de gravidade, pode comprometer todo o futuro do seu negócio. Adotar a cultura Data Driven pode evitar que isso aconteça, já que contribui para que a sua empresa se oriente por dados precisos, tendo condições de tomar decisões mais embasadas e com maiores chances de sucesso.

Em um mercado dinâmico, em que tudo muda rapidamente, é fundamental que os empreendimentos tomem decisões rápidas. Porém, isso não significa tomar qualquer decisão, já que um passo errado pode gerar muita dor de cabeça e prejuízo financeiro. Com o acesso e análise dos dados referentes às suas operações e tendências da sua área de atuação, é possível construir planejamentos mais seguros.

Quer fortalecer a sua estratégia de negócio? Neste post, vamos explicar tudo o que você precisa saber sobre a cultura Data Driven. Confira!

O que é a cultura Data Driven?

Em plena a era da tecnologia, o Data Science (Ciências dos Dados) se tornou um dos pilares do mundo dos negócios. Isso porque, promove o estudo e análise de dados, a fim de melhorar a performance nas organizações. Nesse cenário, surgiu a cultura Data Driven que compreende as metodologias que funcionam por meio de um banco de dados, como Business Intelligence, Big Data e Business Analytics, e geram insights valiosos para elaborar planejamentos e tomar decisões mais assertivas.

A sua finalidade é ajudar as empresas a entenderem a sua realidade e identificar as suas potencialidades para que possam suprir as necessidades dos seus clientes, se antecipar às tendências do mercado e aproveitar oportunidades que alavanquem os seus resultados. Vale ressaltar que o Data Driven não está alicerçado apenas no quanto a organização sabe a respeito do seu público consumidor, mas também no que ela não sabe.

De modo direto, a cultura orientada por dados os coloca como base para o planejamento estratégico das companhias, tanto em se tratando das ações internas quanto das externas. Em resumo, é um modo de agir estruturalmente, que trata os dados produzidos pela empresa de uma forma sistemática e com o máximo de transparência, para que sirvam de suporte para a tomada de decisões dos gestores e colaboradores em todos os processos da organização.

Qual é a importância da cultura Data Driven para a empresa?

A transformação digital mudou o mindset das empresas. Afinal, o conceito visa a incorporação do uso das ferramentas digitais na resolução dos problemas tradicionais dos negócios, o que também inclui a automatização das atividades manuais. Diante disso, a agilidade e qualidade são vistos como aspectos imperativos para manter a sua competitividade no mercado.

Com a implementação da cultura Data Driven, você consegue tomar decisões mais ágeis e precisas, diminuindo consideravelmente as chances de erros do negócio. Portanto, você passa a atender as demandas dos seus clientes em menor tempo e de forma mais eficiente — combinação essencial para conquistar a preferência do seu público-alvo em meio à concorrência.

Ao se basear em dados, a empresa pode ter um amplo conhecimento de todas as suas operações e otimizá-las, sabendo exatamente quando é a hora de fazer novos investimentos, lançar produtos ou de simplesmente cortar custos desnecessários. Portanto, o Data Driven é uma poderosa ferramenta para a condução do empreendimento, já que reduz falhas, prejuízos e amplia a sua eficiência.

Quais são os benefícios da cultura Data Driven para o meu negócio?

Imagine uma empresa em que o gestor e a sua equipe não têm dados concretos sobre o que acontece no seu ambiente de trabalho, sobre o comportamento do seu público consumidor ou as tendências do mercado. Nessas circunstâncias, as decisões são tomadas com base em “achismos” e na intuição dos profissionais, o que pode levar a ações incertas e suscetíveis a erros. Por outro lado, a orientação por dados agrega segurança às suas operações. Veja quais são os principais benefícios da cultura Data Driven.

Possibilita decisões assertivas

Sem dúvidas, uma das maiores vantagens da cultura Data Driven é oferecer um apoio sólido e zelar pela qualidade de dados para que o gestor possa tomar decisões embasadas em informações que retratam a realidade do negócio e que, portanto, são mais seguras.

Isso acontece porque quando a empresa tem acesso a estatísticas e dados reais, a tendência é que tenha mais facilidade para conceber insights estratégicos e desenvolver projetos alinhados à sua proposta de negócio. Assim, as chances de errar são reduzidas drasticamente, elevando o seu potencial de crescimento.

Traz capacidade de predição

Elaborar um planejamento estratégico é uma iniciativa fundamental para definir as metas e ganhos que o negócio deseja alcançar a longo prazo. Para isso, você necessita de diversas informações que vão desde as demandas do seu público-alvo em cada período do ano até previsões de mudanças para a sua área de atuação.

Todos esses pontos só podem ser identificados e colocados no seu planejamento quando você faz uma análise anual dos seus resultados. E para realizar esse tipo de avaliação, o gestor necessita de dados sobre o histórico de performance da empresa. Sendo assim, a cultura do Data Driven traz capacidade de predição, pois o negócio pode se basear nas informações relacionadas às operações anteriores para entender as suas tendências e projetar os passos futuros.

Otimiza os seus processos

Uma vez que você e a sua equipe têm um banco de dados à disposição, é possível analisar esses dados e transformá-los em informações preciosas para o direcionamento do seu negócio. Entre as principais consequências dessa possibilidade está a otimização dos seus processos internos, pois a gestão deixa de gastar tempo, esforço e dinheiro em ideias incertas e passa a atuar de forma estratégica, se concentrando apenas em ações que realmente podem ser bem-sucedidas.

Reduz custos

A partir da implementação da cultura Data Driven, a empresa estabelece uma gestão de risco mais eficiente, impedindo que eventuais possibilidades de falha se concretizem. Sem falar que a tecnologia também é usada como uma aliada para o funcionamento de todos os seus setores, o que faz com que os seus recursos sejam melhor aproveitados. As combinações desses dois pontos contribuem para redução de custos, já você deixa de desperdiçar dinheiro com projetos ineficazes e retrabalhos.

Quais são as melhores estratégias para reforçar a cultura Data Driven?

Não basta contar com diversos sistemas que geram dados valiosos para o seu negócio, se você não os utiliza adequadamente na rotina operacional. Dito isso, é necessário que a cultura Data Driven seja reforçada em todas as ações da empresa para que se torne algo natural e parte do pensamento estratégico do gestor e colaboradores. Acompanhe quais são as melhores práticas para fortalecer a adoção do conceito no ambiente de trabalho.

Faça do Data Driven uma prática de gestão

Os líderes da organização devem ser os primeiros a valorizar a tomada de decisão orientada por dados. Esse comportamento é substancial para estimular as equipes que estão sob o seu controle a agir da mesma forma, deixando para atrás opiniões não fundamentadas que levam a empresa a seguir ideias e projetos que não condizem com a realidade do próprio empreendimento ou do mercado.

Defina métricas adequadas

É importante ter em mente que tudo aquilo que não pode ser mensurado, consequentemente, não pode ser melhorado. Partindo desse princípio, é altamente recomendado definir métricas relevantes para monitorar o uso de dados na companhia. Com isso, pode-se verificar a eficiência da coleta, análise e aplicação das informações obtidas, melhorando esses processos continuamente.

Corrija problemas de acesso

A democratização do acesso é um dos maiores desafios dentro da cultura de orientação por dados, visto que requer a utilização de informações alocadas em diferentes setores da empresa. Levando isso em consideração, há de se criar iniciativas que facilitem o acesso seguro aos dados para os profissionais que necessitam deles para a execução de suas atividades.

A cada dia que passa a tecnologia potencializa a performance das empresas. Mediante a alta competitividade do mercado, você não pode se dar ao luxo de errar seguidas vezes, já que isso abre espaço para que a concorrência ultrapasse o seu negócio com maior facilidade. O futuro do mundo dos negócios vai ser analítico, assim, a implementação da cultura Data Driven é vital para acessar informações que retratam as suas operações com alto grau de fidelidade e tomar decisões mais acertadas que impulsionem os seus resultados.

Quer ter mais controle sobre o seu uso de dados? Entre em contato com a Scala agora mesmo e conheça as nossas soluções!


Data Science: o que é e qual é a sua importância?

Na atualidade, deixar de analisar os dados do negócio na hora de tomar decisões de gestão ou operacionais é como tentar acertar um alvo no escuro. Isso porque os dados podem ser considerados recursos infinitos que, quando trabalhados corretamente, permitem insights valiosos para qualquer empresa. Nesse cenário, saber o que é Data Science ajuda a orientar os processos e, consequentemente, melhorar os resultados.

As empresas estão cada vez mais conectadas, utilizando plataformas que geram um grande volume de dados. E eles podem e devem ser utilizados no aprimoramento das operações. É exatamente isso que o Data Science, ou Ciência de Dados, propõe. Quer saber mais?

Neste post, vamos mostrar o que é Data Science e como esse recurso se tornou indispensável para qualquer companhia que deseja crescer de forma estratégica. Confira!

O que é Data Science?

Nunca se produziu tantos dados como nos dias de hoje. A cada operação realizada dentro da plataforma de atendimento de uma empresa, por exemplo, são gerados novos dados. Porém, de nada adianta gerá-los em grande quantidade se não forem devidamente aproveitados.

A Data Science vem justamente para dar sentido aos dados coletados pelas organizações. Trata-se de um conjunto de teorias, técnicas, algoritmos, parâmetros de observação e princípios que ajudam as companhias a entenderem esses dados e transformá-los em informações úteis para o direcionamento do negócio.

Para isso, o recurso prevê a coleta de dados das mais variadas fontes utilizadas pela empresa e a sua análise para a tomada de decisão, de maneira preditiva.

Também chamada de Ciência de Dados, a Data Science está alicerçada no estudo disciplinado dos dados e informações não focadas, que resultam de todas as tarefas executadas pelas organizações. Entre os pilares desse estudo estão:

  • matemática;
  • estatística;
  • mineração e visualização de dados;
  • área de negócios;
  • programação;
  • computação.

Apesar de essa área se caracterizar como multidisciplinar, a matemática e a estatística são cruciais na aplicação de Data Science, visto que possibilitam a construção de modelos de análise de dados para realizar predição futura. Portanto, sua finalidade principal é gerar insights que ajudem os gestores e suas equipes a compreender quais são os melhores caminhos a serem seguidos a partir das análises efetuadas.

Qual é a sua importância?

Em um mercado extremamente dinâmico e de alta competitividade, a informação vale ouro. Diante disso, a Data Science se torna fundamental para que os negócios possam extrair dados e convertê-los em informações e conhecimentos que aperfeiçoam a tomada de decisão — trazendo melhorias contínuas aos processos internos.

Os profissionais que atuam na Ciência de Dados fazem a interpretação pura das informações obtidas, tendo como objetivo resolver os problemas urgentes detectados na empresa. Todas essas informações podem ser repassadas à equipe de Business Intelligence para que as utilizem a fim de criar estratégias que conduzam a organização ao alcance de suas metas.

Sendo assim, a Data Science é imprescindível para o mundo dos negócios, pois permite que as empresas identifiquem padrões e similaridades e tenham acesso a informações tratadas que aumentam a eficiência das suas operações. Em suma, o recurso contribui para capacitar as companhias de modo que desenvolvam estratégias baseadas em dados, trazendo resultados mais efetivos.

Quais são os benefícios da Data Science?

Ter como base apenas a intuição e o achismo dos gestores da empresa é extremamente perigoso, já que podem levá-la a seguir caminhos equivocados, que acarretam uma série de prejuízos, como investir na oferta de produtos com pouca demanda pelo seu público consumidor.

Por outro lado, quando o trabalho é orientado por Data Science, você pode entender melhor o cenário em que a organização está inserida e desenvolver planejamentos certeiros. Veja, a seguir, quais são os principais benefícios do recurso!

Aumenta a segurança dos dados

Os cientistas de dados são preparados por meio de técnicas específicas para identificar dados que se diferenciam da média recorrente dentro do banco de dados da empresa. Com isso, pode-se estabelecer metodologias estatísticas, que envolvem rede, caminho e Big Data. Juntos, esses elementos dão origem a modelos preditivos e que apontam possíveis falhas.

Na prática, isso significa que você pode criar alertas diante de situações atípicas — fator que permite que a área de TI reaja rapidamente a ações incomuns, como tentativas de ataques aos seus dados, o que ajuda a preservá-los de eventuais fraudes. A iniciativa protege não só as informações da organização, mas também as dos seus colaboradores e clientes, mantendo sua credibilidade no mercado.

Traz previsibilidade ao negócio

Ao estruturar os seus dados, a empresa adquire a capacidade de trabalhar com análise preditiva, que garante previsibilidade para o negócio. Isso é possível porque a análise de dados aponta tendências de comportamentos dentro de cada área da organização, mostrando o que pode acontecer em todas elas, tanto questões positivas quanto negativas.

Assim, os gestores podem se antecipar aos acontecimentos, bem como tomar decisões no presente que vão beneficiar o futuro da empresa. Esse ponto é um importante aliado da gestão, pois viabiliza a correção de problemas antes que causem maiores impactos ao negócio ou, ainda, o desenvolvimento de serviços que apresentam uma demanda elevada.

Facilita a interpretação de dados complexos

O grande número de tecnologias utilizadas nos processos internos das empresas gera um enorme volume de dados diariamente. Se as ferramentas, conhecimentos e técnicas adequados não forem utilizados, o cruzamento desses dados pode se tornar altamente complexo e inviável.

Nesse sentido, a Data Science também é uma solução indispensável para facilitar a interpretação de dados complexos. Por meio dela, você pode cruzar dados de diferentes categorias e operações a fim de visualizar o negócio como um todo. O cruzamento de dados do setor de vendas e de atendimento, por exemplo, possibilita entender o nível de recepção de um produto lançado recentemente.

Ajuda a tomar decisões acertadas

Devido a todos os benefícios apresentados anteriormente, a Data Science melhora o processo de tomada de decisão, uma vez que a empresa tem acesso a dados em tempo real, além de informações muito mais precisas. Dessa forma, pode-se tomar decisões embasadas em cenários verídicos, que não são somente frutos da intuição do gestor.

O uso de Data Science diminui significativamente a ocorrência de erros na rotina de operações e planejamentos. Sem falar que o recurso agrega agilidade nas ações da equipe, tendo em vista que ela pode se orientar por dados que apontam eventuais problemas, dando suporte para que possam neutralizá-los antes que causem estragos irreparáveis.

Agora que você sabe o que é Data Science, pode aplicá-lo na sua empresa e impulsionar seus resultados. Afinal, essa ciência pode ser usada em qualquer segmento e auxilia na estruturação de dados que são convertidos em insights preciosos, que favorecem o desenvolvimento de estratégias seguras e eficientes.

Se a sua empresa ainda não utiliza a Ciência de Dados na sua organização, saiba que está perdendo oportunidades de crescimento. A Scala oferece soluções de alta performance e conhecimentos especializados para que você não só saiba o que é Data Science, mas faça uma análise dados precisa, de acordo com as peculiaridades das suas operações, e aumente a sua competitividade no mercado.

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Como ter (e manter) um banco de dados saudável?

Durante um workshop, o executivo Rajeev Priyardashi, da IBM, disparou a pergunta: por que devo cuidar da minha saúde? E ele mesmo respondeu: porque pretendo correr e brincar com meus netos quando chegar aos 70.

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