O que é a ciência de dados?

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A ciência de dados, ou data science, é um tema quente entre pessoas e organizações focados na coleta de dados e no desenvolvimento de interpretações importantes para impulsionar os negócios. A informação é um ativo importante para qualquer negócio, mas só tem valor se for gerenciada de forma eficaz.

As ferramentas de negócios tradicionais não conseguem processar grandes quantidades de dados não estruturados. Dessa forma, a ciência de dados oferece soluções mais avançadas para analisar grandes quantidades de dados de diferentes tipos de fontes, como registros tributários, arquivos multimídia, formulários de marketing, sensores, equipamentos e arquivos de texto.

É um campo do conhecimento que visa investigar informações para aprender um tema específico e compreende muitas aplicações, sobretudo em inteligência artificial, aprendizado de máquina e processos de análise estatística.

O que é a ciência de dados?

A ciência de dados é um estudo que combina vários campos, incluindo estatísticas, métodos científicos, inteligência artificial e análise de dados para extrair valor dos dados. Aqueles que praticam essa ciência são chamados de cientistas de dados e combinam uma série de competências para analisar dados coletados da internet, de smartphones, clientes, sensores e outras fontes para obter insights práticos.

A ciência de dados envolve a preparação de dados para análise. Isso inclui limpeza, coleta e processamento de dados para análise avançada de dados. As aplicações analíticas e cientistas de dados podem analisar resultados para encontrar padrões e ajudar os líderes de negócios a obter insights.

Em suma, é uma ciência cuja finalidade é estudar os dados, o processo de captura, transformação, criação e posterior análise deles. A ciência de dados consiste em várias disciplinas, são elas:

  • Estatísticas;
  • Informática;
  • Conhecimento de negócios;
  • Matemática.

O termo surgiu em 1960 e era usado como sinônimo de computação. No entanto, foi somente após o surgimento do Big Data que ele começou a ser usado como o conhecemos hoje. Consequentemente, sua principal função, a partir das informações geradas pelo negócio, é criar previsões e estimativas para os negócios o que auxilia na tomada de decisões de longo prazo.

Para que serve a ciência de dados?

Hoje, as informações estão tão presentes na rotina de um negócio que nenhum setor os ignora. As aplicações de ciência de dados se fazem valer não apenas à setores de fabricação, mas também a vendas, marketing, comunicações, finanças, direito e qualquer outro campo imaginável.

Qualquer que seja a circunstância, sempre há um objetivo sugerido com a ciência de dados. Consequentemente, a ciência de dados não perderá o alinhamento com a estratégia da empresa.

Muitas soluções são criadas. E a melhor solução será determinada com base nas métricas que foram definidas inicialmente. Assim chegamos à chamada solução ótima, aquela que apresenta o melhor desempenho em um determinado contexto.

Qual é a importância da ciência de dados?

O crescimento de processadores, gadgets, computadores e telefones celulares na última década deu um grande salto no mundo digital. Como resultado, a internet tornou-se cada vez mais acessível e povoada e, dessa forma, grandes quantidades de dados, o que chamamos de Big Data, estão sendo construídas diariamente.

No entanto, essas informações não têm sentido até que sejam convertidas em dados. Nesse cenário, entende-se a importância da ciência de dados. Isso porque envolve extrair e interpretar esses grandes conjuntos de dados para poderem ser lidos e compreendidos por todas as partes interessadas.

Portanto, a ciência de dados tornou-se responsável por construir os planos de ação mais ambiciosos possíveis, pois contam com um sólido banco de dados de mineração, processamento e interpretação. Como tal, a ciência de dados também está sendo usada em alguns setores importantes da nossa sociedade, incluindo saúde, finanças, bancos e política. Isso explica porque a ciência de dados é importante.

Nos negócios, a ciência de dados cumpre um papel importante em praticamente todos os aspectos das operações e estratégias de negócios. Por exemplo, fornece informações de clientes que ajudam as empresas a criar campanhas de marketing mais fortes, e uma publicidade direcionada para aumentar as vendas de produtos.

Além disso, auxilia a gerenciar riscos financeiros, descobrir transações fraudulentas e evitar falhas de equipamentos em fábricas e outros ambientes industriais. Isso ajuda a bloquear ataques cibernéticos e outras ameaças de segurança em sistemas de TI.

Do ponto de vista operacional, as iniciativas de ciência de dados podem melhorar o gerenciamento de produtos rede de distribuição e atendimento ao cliente. Em um nível mais “básico”, ela aponta o caminho para maior eficiência e custos mais baixos.

A ciência de dados também ajuda as empresas a conseguirem criar planos de negócios e estratégias com base na análise do comportamento do cliente, além de tendências de mercado e concorrência. Sem isso, as empresas podem perder oportunidades e tomar más decisões.

Além do mais, a ciência de dados também é vital em áreas além das operações comerciais regulares. Nos cuidados de saúde, seu uso inclui diagnóstico análise de imagem, planejamento de tratamento e pesquisas médicas.

As instituições acadêmicas usam a ciência de dados para monitorar o desempenho dos alunos e melhorar seu marketing para alunos em potencial. Equipes esportivas analisam o desempenho dos jogadores e planejam estratégias de jogo usando ciência de dados. E agências governamentais e agências de políticas públicas também são usuários importantes.

Como a ciência de dados muda os negócios?

As organizações usam equipes de cientistas de dados para transformar dados em uma vantagem competitiva, aprimorando produtos e serviços. Os casos de uso para ciência de dados incluem:

  • Os dados coletados das centrais de atendimento são analisados ​​e ações são tomadas para reter a perda de clientes;
  • Melhorar o desempenho analisando padrões de tráfego, condições climáticas e outros fatores, para que transportadoras, por exemplo, possam melhorar a velocidade de entrega e reduzir custos;
  • Melhorar o diagnóstico do paciente analisando dados de exames médicos e sintomas relatados para que os médicos possam diagnosticar doenças mais cedo e tratá-las com mais eficácia;
  • Otimizar cadeias de suprimentos, prevendo quando o equipamento irá quebrar;
  • Detectar fraudes em serviços financeiros reconhecendo comportamentos suspeitos e atividades incomuns;
  • Melhorar as vendas, criando recomendações de clientes com base em compras anteriores.

 

Fonte: https://www.portalgsti.com.br/ciencia-de-dados/sobre/

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