O que é data science?
A data science é uma forma de estatística aplicada que incorpora elementos de ciências da computação e matemática para extrair insights de dados quantitativos e qualitativos.
As ferramentas e tecnologias usadas em data science incluem algoritmos e frameworks de machine learning, assim como linguagens de programação e bibliotecas de visualização.
Um cientista de dados combina programação, matemática e conhecimentos de domínio para responder perguntas através dos dados.
Por que data science é importante?
As práticas de data science mantêm as empresas competitivas e mais produtivas.
As organizações que priorizam a data science descobrem tendências e oportunidades que poderiam ter sido ignoradas se tivessem optado por não explorar os dados disponíveis. Os insights obtidos pela data science podem ter um enorme impacto nos resultados dos negócios.
A data science extrai informações úteis tanto de grandes quanto de pequenos conjuntos de dados. Embora grandes quantidades de
dados sejam necessárias para treinar sistemas de inteligência artificial (AI), a data science ainda pode ajudar com pequenos conjuntos de dados.
Por exemplo, os varejistas costumavam prever o estoque das suas lojas com base nas vendas das mesmas lojas. Quando a pandemia de COVID-19 fez com que os estabelecimentos fossem fechados, os varejistas tiveram que alterar seus métodos de previsão à medida que a quantidade e o tipo de dados disponíveis mudavam.
Quando há apenas uma pequena quantidade de informações disponíveis, a data science usa práticas como reforço de dados, geração de dados sintéticos, transferência de aprendizagem e aprendizagem de conjunto para fornecer insights.
A data science também permite que uma organização crie resiliência adicional. Neste mundo tecnológico
em constante mudança onde as coisas podem se transformar rapidamente, as empresas precisam ser capazes de se adaptar e responder rapidamente,
e a data science pode facilitar isso.
A data science é aproveitada por muitas organizações e tem diversas aplicações. As empresas que não a aproveitam correm o risco de ficar para trás ou acabar fechando.
Ciclo de vida de data science
A data science é um processo cíclico. O ciclo de vida pode ser dividido nas seguintes etapas:
Aplicações de data science em diferentes setores
As empresas usam a data science todos os dias para melhorar seus produtos e operações internas. Praticamente todo tipo de negócio em qualquer setor pode se beneficiar da data science.
Alguns exemplos de casos de uso incluem:
- Uma empresa de software de energia que usa modelos de recomendação para combinar clientes elegíveis com produtos de energia novos ou existentes
- Uma empresa do setor financeiro que usa modelos de machine learning para alcançar clientes em potencial que podem ter sido ignorados por instituições bancárias tradicionais
- Uma empresa de compartilhamento de carros que usa modelos de preços dinâmicos para sugerir preços para as pessoas que registram e alugam carros
- Uma instituição de ensino superior que combina dados de transcrições, pontuações de testes padronizados, dados demográficos e muito mais para identificar estudantes em risco de não se formarem
- Uma fintech que usa uma combinação de consultas de dados complexas e algoritmos de decisão para avaliar se um solicitante de empréstimo é fraudulento
Veja mais sobre esses casos de uso no documento Data science na prática: cinco aplicações comuns.
Business intelligence x data science
Embora a data science tenha aplicações de negócio significativas, seu foco é mais amplo, e as táticas são mais diversificadas do que o business intelligence.
O business intelligence usa estatísticas e ferramentas de visualização de dados estruturados tradicionais para descrever e apresentar tendências atuais e históricas de uma forma fácil de consumir e entender.
A data science aproveita essas abordagens, assim como o machine learning em relação aos dados estruturados e não estruturados, para investigar relacionamentos e descobrir resultados prováveis ou ações ideais.
Embora o resultado mais típico de business intelligence seja alguma forma de relatório ou painel (informando uma pessoa, que tomará a melhor decisão estimada), a data science produz decisões e ações que podem ser executadas diretamente.
Quem pode usar a data science?
Apesar do que muitos pensam, os cientistas de dados não são os únicos que usam a data science. Na verdade, qualquer pessoa pode lançar mão dela. Graças aos avanços tecnológicos, a data science não requer mais conhecimento especializado em programação ou estatística avançada. "Arrastar e soltar" agora é uma forma amplamente aceita e viável de data science, oferecendo aos analistas e outros profissionais o poder de criar e implantar modelos em escala. Esses "citizen data scientists", ou profissionais de dados, que podem executar análises avançadas sem conhecer as complexidades dos processos de back-end, têm sido muito procurados.
Com a data science em alta demanda e os cientistas de dados tradicionais estando em falta e pedindo altos salários, os citizen data scientists são vistos como multiplicadores da data science. Com as verificações apropriadas em vigor, eles podem aumentar amplamente a produção de modelos em qualquer corporação, gerando insights e receitas que antes seriam impossíveis.
Como começar a usar a data science
O Alteryx Analytics Automation Platform permite que você crie fluxos de trabalho automatizados e
repetíveis que podem tornar o processo de data science mais fácil e eficiente. O acesso aos dados,
a preparação, a modelagem e o compartilhamento dos resultados analíticos acontecem no mesmo lugar, em uma única plataforma
fácil de usar.
Você também pode aprender como integrar o Alteryx ao
Snowflake, uma ferramenta de analytics e armazenamento de dados baseada em nuvem,
através do nosso kit de
início. O uso dos dois
em conjunto facilita a condução de resultados analíticos e de data science na nuvem.