Data Science para negócios - resenha crítica

A onipresença das oportunidades de dados

Atualmente, a disponibilidade de dados que podem ser analisados criteriosamente por empresas de todos os setores é praticamente infinita. Isso porque a evolução tecnológica e a maior capacitação de profissionais para mensurar, avaliar, detalhar e estudar essa avalanche de itens cresce dia após dia. 

E as empresas precisam saber como explorá-los se querem conseguir mais vantagens competitivas. Caso contrário, ficam para trás, sem saber onde melhorar, qual o público-alvo e para onde caminham as tendências de seu mercado. 

Se, no passado, eram contratadas equipes de estatísticos, modeladores e analistas para estudar de forma manual todo esse conjunto de dados, com o volume e variedade desse tempo tão digital, a análise ficou mais sofisticada. 

Computadores se tornaram mais poderosos, a comunicação em rede está por todos os cantos, algoritmos foram desenvolvidos para conectar inúmeros conjuntos de dados e assim ampliar as análises de forma mais profunda, podendo extrair dali uma infinidade de caminhos possíveis. 

Com isso, os princípios de data science as técnicas de mineração de dados nos negócios estão cada vez mais comuns. Quem não se preocupa com esses aspectos, acaba ficando para trás, sendo engolido pelos avanços tecnológicos. 

Qual sua escolha para o futuro em seu setor?

Data science, engenharia e tomada de decisão orientada em dados 

Quando levado a sério, o data science envolve princípios, processos e técnicas que permitem compreender fenômenos por meio da análise automatizada de dados. Seu objetivo principal é aprimorar as tomadas de decisões, os caminhos a serem seguidos e as estratégias adotadas pela empresa. 

O mundo dos negócios tem cada vez mais interesse nessa área, já que nada pode ser feito sem um estudo prévio sobre de onde podem surgir novas oportunidades e quais bons resultados esperar, de acordo com metas e números almejados. 

Quando há entrosamento no trabalho conjunto entre análise de dados e engenharia, as decisões não são tomadas baseadas em meros palpites. Todas acabam embasadas em números, gráficos e perfis muito bem definidos. Dessa forma, o caminho da empresa é sempre em direção a muito mais acertos do que erros, sem que haja falta de planejamento em todas as decisões tomadas. 

De Big Data 1.0 para Big Data 2.0

Ao pensarmos no setor da tecnologia contemporâneo, logo vem à mente a ideia de Big Data. No mundo dos negócios, não é diferente. Essa revolução também se faz presente. Mas se na Web 1.0, as empresas se ocupavam apenas de tecnologias básicas da internet para se mostrarem presentes na rede, o mundo do Big Data 2.0 exige entender os dados obtidos para criar um melhor perfil dos possíveis clientes. 

Grandes empresas já se ocupam da criação de processar incontáveis dados como parte essencial de apoio a suas operações, melhorando, assim, a eficiência, seja do marketing direcionado a um público-alvo bem específico seja adotando medidas que atinjam quem tem um perfil para cada campanha.  

Já não é mais possível pensar em internet apenas como uma ferramenta de comunicação, em que a criação de perfis ou presença é justificada apenas como uma tarefa burocrática a ser cumprida. A web é um manancial de dados a serem obtidos, estudados, analisados e usados de maneira analítica. Quem não pensa em dados, mas tem na internet apenas um lugar como qualquer outro para se comunicar com o público, já ficou para trás. 

Pensamento analítico de dados 

Um verdadeiro pensamento analítico deve levar em conta nossa capacidade de abordar problemas entendendo minuciosamente o que os dados têm a nos dizer. Eles apresentam desde os perfis dos clientes até as tendências de comportamento, como determinadas faixas etárias pensam sobre um assunto e mesmo de que forma sua empresa pode dialogar com o público-alvo. 

Quando somos confrontados com um problema de negócios, devemos ser capazes de avaliar de que forma os dados podem melhorar o desempenho em cada cenário diferente. É preciso elaborar quadros, para que haja uma melhor estruturação das análises feitas de maneira sistemática, de forma a que possamos traduzir o que os dados têm a nos dizer. Saber analisar dados obtidos por diversos meios de atuação é fundamental para colocar a empresa à frente da concorrência. 

Mineração de dados

Já passamos da metade do microbook. Aqui, ressaltamos o quanto a mineração de dados é um processo crucial para as análises necessárias. 

Também conhecida como data mining, seu objetivo é descobrir quais os padrões existentes no grande volume de dados obtidos. A partir daí, podemos refinar em informações mais diretas e de impacto para a empresa.

Pode-se usar algoritmos específicos, análise estatística, inteligência artificial e sistemas de banco de dados nesta etapa. Quando a tecnologia localiza padrões, conexões, correlações ou anomalias nessa grande quantidade de dados, podemos encontrar problemas, hipóteses e oportunidades com mais facilidade, otimizando ainda mais nossa análise. 

Feita de maneira automatizada, exige um bom conhecimento da área de atuação, além de bom senso por parte do analista de dados. É necessário conhecer todo o processo da empresa em questão para que a mineração seja capaz de estruturar projetos e não implicar em esforços exagerados e desnecessários. 

Quando gigantes da tecnologia, como Amazon e Facebook, por exemplo, são capazes de determinar nossos padrões de consumo, entendendo do que mais gostamos e de quais temas fugimos em nossas pesquisas na web, os algoritmos fazem uma análise de dados de maneira automatizada, compreendendo bem nosso perfil e realizando leituras de comportamentos. 

Esse investimento traz retornos expressivos em qualquer setor de atuação. 

Conseguir vantagem competitiva com data science 

Grandes empresas já perceberam que podem obter vantagens competitivas de acordo com a maior capacidade de analisar dados. Trata-se de um pensamento estratégico. Negligenciá-lo pode trazer prejuízos a médio prazo. 

É preciso pensar na capacidade de dados e data science como ativos estratégicos complementares, muito valiosos para uma empresa. Para se ter uma ideia usando um exemplo prático, desde os anos 1990 a Dell teve vantagens competitivas sobre a Compaq ao utilizar sistemas baseados em web para permitir a configuração de computadores de acordo com os próprios gostos e necessidades pessoais. 

Com o passar do tempo, a Compaq reproduziu a estratégia da concorrente, mas enfrentou grande resistência das redes varejistas e mesmo entre seus próprios colaboradores. Só quando implementou essa medida adotada pela rival que havia uma nova forma de trabalhar, com mais projeções para o futuro. 

Mas o que isso tem a ver com data science? Esse fato deixa como lição a necessidade de se pensar cuidadosamente  um negócio. Não importa o setor. A forma como os dados e o data science oferecem valor para a estratégia de atuação da companhia precisa ser realizada de maneira detalhada, com análise, sem ser aplicada de forma apressada. Quando a Compaq percebeu essa necessidade, já havia amargado algum prejuízo contra a concorrente.

Estar pronto para avaliar propostas para projetos de data science 

As melhores decisões de negócios surgidas por meio de data science podem vir de qualquer direção, por todos os setores e áreas de atuação. Para isso, gerentes, investidores e funcionários precisam ser capazes de formular novas ideias com clareza, tomando decisões a partir de análises bem feitas sobre os dados obtidos. 

O data science somente estará atuando de forma ativa quando a formulação de propostas estiver bem elaborada e detalhada. 

A maturidade de data science de uma empresa 

Para um planejamento realista, a análise de dados deve avaliar de maneira franca e racional a própria capacidade atual de trabalhar com análise de dados. Essa autoavaliação permite um melhor detalhamento sobre quais caminhos devem ser seguidos, por onde mudar a atuação da empresa e como o público tem reagido frente aos rumos da empresa.

Só com esse planejamento estratégico, obtido com uma análise detalhada de dados, é possível determinar que a companhia possui maturidade para entender os próprios meandros. Para isso, é necessário treinamento formal e investimento em tecnologia.

Lembre-se: data science não é um gasto sem retorno, mas um dinheiro bem aplicado para proporcionar melhores caminhos e resultados para o futuro. Entender, analisar e interpretar dados é cada dia mais necessário para as companhias.

Notas finais 

Em um mundo rodeado por tecnologias que permitem a hiperconectividade, a análise de dados se faz cada vez mais fundamental para as empresas entenderem qual seu tamanho, papel e imagem dentro do setor de atuação. Fica cada vez mais claro o quanto o investimento pesado em tecnologia e profissionais qualificados não é luxo ou capricho, mas uma necessidade de primeira hora para quem não quer ser engolido por uma concorrência cada vez mais capacitada para prever cenários futuros. 

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