Por Redator Rock Content

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Publicado em 6 de abril de 2019. | Atualizado em 29 de julho de 2019


O Data Science é fundamental para que as empresas trabalhem com dados em alto nível e gerem insights, obtendo perspectivas de futuro. É parte de uma atividade estratégica e focada em resultados e desenvolvimento. Seus impactos no marketing envolvem desde o suporte ao planejamento das ações à previsão de possíveis movimentos do mercado.

A era da transformação digital, contexto histórico da tecnologia em que vivemos atualmente, fez com que os dados se tornassem o centro do trabalho de muitas empresas.

Diante disso, o Data Science se tornou um importante campo de trabalho para toda companhia que faça uso de softwares, sistemas e plataformas variadas.

Captar, estruturar e analisar esses dados é parte de um trabalho fundamental, permitindo que as empresas trabalhem de forma estratégica.

Para que tudo isso seja possível, as práticas e o trabalho de Data Science devem estar devidamente difundidos em cada negócio, para o melhor aproveitamento das informações.

Neste post, mostraremos em detalhes o que é o Data Science e qual é o seu impacto atual nas empresas! Entenda melhor do que se trata e como é a rotina do profissional desse campo.

O que é o Data Science?

Quem trabalha com marketing já deve ter ouvido com alguma frequência o termo Data Science. Ele é muito atual e, consequentemente, de grande relevância para as estratégias de posicionamento da empresa.

A tomada de decisões depende cada vez mais da coleta e estudo das informações que a empresa gera nas atividades.

Data Science nada mais é do que o conjunto de técnicas, teorias, análises, parâmetros de observação, algoritmos e princípios que dão suporte ao trabalho com dados.

Esse campo de trabalho tem como proposta principal utilizar desse volume de informações para extrair análises e observar comportamentos específicos.

O trabalho de Data Science é mais do que uma análise estatística de observação do que acontece no momento. Por meio de suas ferramentas, esse campo é capacitado a apontar possíveis movimentos futuros.

Sendo assim, com a análise dos resultados atuais, é possível prever comportamentos, tendências e acontecimentos.

Bases de trabalho do Data Science

A base desse trabalho são recursos como os algoritmos que dão suporte à ciência de dados. Ao lidar com os dados administrados, eles são capazes de aprender mais sobre o comportamento das informações.

É o que possibilita compreender o comportamento dos dados e ter uma perspectiva do que isso vai gerar em fatos para a empresa no futuro.

Isso gira em torno de um trabalho de continuidade, que é, justamente, o que permite ao Data Science ser realmente relevante e conduzir o negócio para um caminho estratégico.

Análises de diferentes perspectivas

Com suas ferramentas e tecnologias de trabalho, o Data Science pode analisar os dados de diferentes perspectivas. Isso torna o trabalho ainda mais frutífero, dando à empresa a capacidade de compreender não só o momento atual, como também o que a espera em curto, médio e longo prazo.

A tomada de decisões possibilitada pelo Data Science se divide em 3 tipos de perspectivas principais: a análise causativa preditiva, a análise prescritiva e o aprendizado de máquina possibilitado pelos algoritmos.

Análise causativa preditiva

análise causativa preditiva capacita a formulação de um modelo de prevenção de possíveis acontecimentos no futuro. Determinado evento é apontado como essa possibilidade, graças ao conhecimento que esse tipo de análise oferece.

Um bom exemplo são as opções de pagamento que você tem possibilitado aos clientes. Por meio desse ponto de partida, essa análise permite prever se, futuramente, esses meios de pagamento podem gerar algum tipo de inadimplência. O modelo de análise preditiva ajuda a ter uma visão futura nesse sentido.

Análise prescritiva

Além de captar a perspectiva futura, esse é um tipo de análise focado em também oferecer as melhores soluções diante do que é observado. Os dados captados passam pelas leituras de algoritmos que ajudam a chegar a insights de melhoria ou de otimização. Assim, tudo pode ser otimizado.

Aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina, ou Machine Learning, é um campo científico focado em permitir que sistemas aprendam com a entrada de dados. Quanto mais eles são expostos a informações, melhor lidam com as atividades a quais são dedicados. Isso tudo de forma automática, sem supervisão!

Na prática, o aprendizado de máquina também é uma forma de captar insights e perspectivas em relação a comportamentos na relação com os dados.

As máquinas são capazes de detectar tendências específicas e entregar essas observações aos cientistas de dados que, então, oferecem suporte à tomada de decisões.

Qual é a relação do Data Science com o Big Data?

Big Data é um campo da ciência em que o foco são os grandes volumes de dados, aqueles que existem em larga escala, sem estruturação e difíceis de se captar.

A intenção é, justamente, que não haja limitações na hora de ter acesso a essas informações, independentemente da amplitude de fontes em que elas estejam.

Uma empresa tem dados sendo gerados a todo tempo em sua atuação. A questão é que essas informações valem ouro, uma vez que mostram detalhadamente os resultados das atividades da organização.

Além disso, dados da relação do cliente com a empresa também ajudam a entender preferências e hábitos de consumo.

O Big Data tem a função de não impor nenhuma limitação na captação dessas informações, independentemente de onde elas vêm e se estão misturadas e “bagunçadas”.

Por isso, esse campo oferece um suporte muito interessante, sendo um dos pilares do Data Science e ajudando a trabalhar com mais dados.

O Big Data como parte fundamental do Data Science

É impossível falar de Data Sciente sem passar por Big Data, simplesmente, porque não há efeitos concretos trabalhando com um volume baixo de dados.

O Data Science precisa ter acesso ao maior volume de informações possível para, então, trazer análises e percepções mais profundas, com retornos estratégicos.

Sem o Big Data, isso não é possível. Tendo isso em vista, ele é o que levará todos os dados relevantes ao estágio de análises e observações de perspectivas de que o Data Science cuida.

Captar e estruturar um alto volume de informações é parte do trabalho fundamental para que o Data Science consiga entregar resultados estratégicos.

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Qual é o impacto do Data Science no marketing?

O Data Sciente propõe seu estudo dos dados em prol de todas as áreas da empresa e, entre elas, o marketing consegue colher resultados estratégicos muito vantajosos.

Os insights e percepções ajudam a preparar melhor as ações e a lidar com as preferências e os hábitos de consumo do público. Assim, a segmentação e o relacionamento passam a ser mais certeiros e com melhores resultados.

A seguir, entenda melhor em quais pontos o Data Science entrega ganhos ao marketing e como as empresas podem aproveitar o resultado desse trabalho avançado com as informações.

Dar suporte ao planejamento de marketing anual

planejamento de marketing é uma das etapas mais importantes do início de um período. A empresa precisa ter suas metas definidas com precisão e, certamente, os resultados e os dados de suas atividades recentes têm impacto nisso.

O Data Science ajuda a entender o que é necessário para a empresa definir como o seu marketing vai trabalhar em prol do desenvolvimento do negócio ao longo do ano.

O planejamento só será eficaz diante dos últimos resultados. Uma análise atual, ou seja, estatística do negócio, é o que dará o suporte para chegar às perspectivas distintas.

Assim, o Data Science vai permitir entender o que a empresa deve esperar nos próximos meses em todos os seus campos. Isso se refere ao mercado e consumo, ou seja, tem relação direta com o marketing, ajudando a estabelecer metas seguras.

A partir dessas metas, o planejamento terá ações mais específicas voltadas para o que a empresa pretende desenvolver, melhorar ou evitar de acordo com a perspectiva do Data Science.

Analisar os hábitos de consumo e propor posicionamento estratégico

Um dos pilares da análise de dados em relação a resultados é trazer o que o público da marca está consumindo. Isso não quer dizer somente o que ele compra, mas seus hábitos nessa posição.

Os meios de pagamento, o ticket médio e outras práticas representam muito para a empresa. Tudo isso pode ser percebido pelo Data Science, que, além de trazer as informações, é capaz de realizar perspectivas de mudança ou evolução desse comportamento no futuro.

Por conta disso, a prática traz um ganho muito positivo no que diz respeito a posicionar a empresa estrategicamente diante de seu consumidor. Isso quer dizer adequar as atividades e práticas do negócio de maneira que ele seja capaz de atender a esse comportamento e hábitos do público.

A tendência é que o negócio entregue cada vez mais o que o consumidor demanda, seja em relação a produtos, seja quanto a serviços e atendimento, por exemplo.

Desenvolver campanhas de marketing mais certeiras

As campanhas de marketing são variadas e possibilitam posicionar a empresa no mercado, se comunicar com o público, divulgar seus produtos e se fazer presente.

Tanto no contexto offline quanto no online, campanhas certeiras geram o impacto necessário para que a empresa mostre ao mercado que está pronta para ocupar seu espaço nele.

Isso tem um ganho exponencial caso o Data Science consiga trazer informações que ajudem a construir ações e campanhas de qualidade, que são aquelas capazes de entregar valor, ou seja, captar a atenção do público, levando a mensagem de maneira clara, com a linguagem certa e tom adequado.

Todos esses detalhes dependem de um entendimento mais profundo do perfil do consumidor, exatamente o trabalho que o Data Science possibilita com seu estudo dos dados gerados entre interações e consumo.

Na prática, o Data Science estuda as informações que o público gera nas redes sociais e na relação comercial com a empresa para gerar insights de posicionamento. A partir disso, as ações são ainda mais certeiras, ou seja, capazes de gerar o real impacto no público da marca.

Prever possíveis movimentos do mercado

Uma das características mais marcantes da era digital é o dinamismo como as formas de negócio e os hábitos de consumo mudam.

O mercado está sujeito a grandes mudanças a qualquer momento e, de uma hora para a outra, mudanças estruturais profundas acontecem. Em meio a isso, sai na frente aquela empresa que é capaz de prever essas tendências — e o Data Science é a ferramenta para isso.

Como você viu neste conteúdo, entre as diferentes perspectivas de análise, as preditivas são as mais fortes nesse sentido.

Elas vão além de uma observação momentânea com base em estatísticas, o que permite entender como os dados analisados representam possíveis tendências e mudanças de comportamento em médio ou longo prazo.

Esse ganho é extremamente competitivo e permite à empresa se adequar a novos cenários. Estrategicamente, prever os movimentos do mercado significa se preparar de maneira rápida, tanto em relação à estrutura operacional quanto ao posicionamento. O resultado é uma adequação mais ágil, evitando ficar para trás e perder espaço no seu segmento.

Quem é o cientista de dados e como se tornar um?

O cientista de dados é um profissional indispensável para que o Data Science seja implementado e realmente funcione em longo prazo.

Ele é peça-chave e tem os conhecimentos, ferramentas e expertise necessários para analisar informações, automatizar leituras de algoritmos e transformar dados em insights, perspectivas e caminhos para mudanças estratégicas na empresa.

Para lidar com informações e transformá-las em conteúdo importante, é necessário que esse profissional seja multidisciplinar, com amplos conhecimentos em campos dos mais variados.

Isso permite que ele entenda os problemas e as demandas da empresa, como chegar às melhores soluções e extrair essas propostas diante dos dados que ele analisa.

Para entender melhor essas informações, o cientista de dados também precisa ter profundos conhecimentos de linguagem de programação, matemática, estatística e de campos da tecnologia e do TI.

Assim, ele pode programar os algoritmos e configurar mecanismos que consigam captar retornos estratégicos a partir dos dados que analisa no seu trabalho.

O Data Science está muito presente nas grandes empresas, mas nem sempre esse é um assunto amplamente discutido. No entanto, companhias que desejam fazer melhor uso de suas informações e transformá-las em direcionamento estratégico não podem abrir mão desse campo de trabalho.

A propósito, usar os dados de clientes na prática do Data Science requer alguns cuidados. A privacidade e o compartilhamento de informações privadas devem ser respeitados. Confira o que a Lei Geral de Proteção de Dados propõe em relação a essa responsabilidade das empresas!

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