O desenvolvimento de tecnologias e o crescimento do uso de internet proporcionou uma expressiva expansão da geração de dados. De acordo com estudo da Business Software Alliance (BSA), são produzidos cerca de 2,5 quintilhões de bytes por dia no mundo. À medida que a quantidade de dados gerados pelo modelo atual de negócio cresce, aumenta também a necessidade de profissionais contratados por organizações para ajudá-las a transformar os dados brutos em informações empresariais valiosas. 

A extração de dados é o ato de recuperar dados específicos de fontes de dados não-estruturadas ou mal estruturadas para que, mais tarde, possam servir de fonte de pesquisa e informações úteis para a empresa. Data Science é então uma ciência interdisciplinar sobre o processamento de um grande conjunto de dados, que usa métodos estatísticos e conhecimentos específicos de determinada área para extrair informações sobre os dados.

Mineração de Dados

Os profissionais de Data Science são cientistas de dados e tem como principal característica a habilidade e a capacidade de transformar esse emaranhado de dados soltos em informações preciosas para o negócio. Além de gerenciar e interpretar grandes quantidades de dados, muitos analistas de dados também são encarregados de criar modelos de visualização desses dados, ajudando a ilustrar o valor comercial da informação digital.

Para ser eficaz, no entanto, os cientistas de dados devem possuir inteligência emocional, além do conhecimento e experiência em análise de dados. Uma das habilidades mais importantes que um cientista de dados precisa desenvolver é a capacidade de apresentar insights para outros e explicar o significado desses dados de uma forma que possa ser facilmente compreendida.

Os analistas de dados industriais estruturam toda informação digital que estão estudando a partir de diferentes fontes, incluindo relatórios gerados por dados obtidos pelo uso de dispositivos como smartphones, internet das coisas (IoT), redes sociais, pesquisas, compras e comportamento na Internet. Ao ordenar esses grandes conjuntos de dados, os cientistas de dados podem identificar padrões para resolver problemas através da análise de dados – um processo conhecido como mineração de dados.

Benefícios da Data Science

A principal vantagem de incorporar a Data Science em uma organização é o empoderamento e a facilitação da tomada de decisões. As organizações com uma equipe de ‘Data Scientist’ podem atuar em evidências quantificáveis ​​e basear suas decisões de negócios em dados reais. Essas decisões direcionadas por informações podem levar ao aumento da lucratividade e à melhoria da eficiência operacional, do desempenho do negócio e dos fluxos de trabalho, entenda como.

 Em organizações voltadas para o cliente, a Data Science ajuda a identificar e aprimorar a comunicação com seu públicos-alvo. Ela também pode auxiliar no recrutamento: o processamento interno de aplicativos, testes e jogos de aptidão orientados por dados podem ajudar a equipe de recursos humanos de uma organização a fazer seleções mais rápidas e precisas durante o processo de contratação.

 Os benefícios específicos da Data Science variam dependendo do objetivo da empresa e da indústria. Os departamentos de vendas e marketing, por exemplo, podem extrair os dados dos clientes para melhorar as taxas de conversão ou criar campanhas de marketing individuais. As instituições bancárias estão extraindo dados para melhorar a detecção de fraude. Serviços de transmissão como a Netflix, usam os dados para identificar o que mais interessa seus usuários, e usar esses dados para determinar em quais tipos de programas de TV ou filmes a empresa deve investir. Os algoritmos baseados em dados também são usados ​​na Netflix para criar recomendações personalizadas com base no histórico de exibição de um usuário. Empresas de transporte como DHL, FedEx e UPS usam Data Science para encontrar as melhores rotas de entrega e horários, bem como os melhores modos de transporte para suas encomendas.

Os Pilares para se tornar um bom Data Scientist

Embora os Data Scientist venham, frequentemente, de diferentes áreas de estudo e de experiências profissionais distintas, a maioria deve ter boas habilidade e ser especialistas em quatro áreas fundamentais que vamos falar a seguir. Não existe nenhuma ordem particular de prioridade ou importância para essas habilidades, são elas:

·         Domínio comercial

·         Estatística e probabilidade

·         Informática e Programação de software

·         Comunicação escrita e verbal

Claro que existem outras habilidades e conhecimentos que são altamente desejáveis e importantes, mas essas são as quatro principais, os pilares para quem quer ser um bom Data Scientist.

O que acontece na realidade é que as pessoas são, muitas vezes, fortes em um ou dois desses pilares, mas geralmente não são igualmente fortes em todos os quatro. Se você encontrar um Data Scientist que seja um especialista em todos os quatro pilares, então você encontrou o famoso unicórnio, criatura imaginária e rara.

Como se tornar um cientista de dados?

Para se tornar um cientista de dados, é preciso ter uma base sólida em qualquer um dos domínios, como programação, comunicação ou mesmo criatividade. Uma pessoa criativa pode visualizar os dados de uma maneira que ninguém faz.

No mundo de hoje, uma tonelada de recursos está disponível na internet. É preciso gastar seu valioso tempo em aprender, adquirir e praticar suas habilidades. Um bom Data Scientist é um especialista em várias áreas e tem habilidades únicas, que não se aprende em qualquer lugar.

Data Science pode se tornar um grande aliado do seu negócio através da análise consistente dos dados para tomada de decisão, podendo levar a um aumento de lucro, aumento da eficiência operacional, fluxo de trabalho, entre outros. Entender a importância do Data Science pode ser decisivo para o futuro da sua empresa.

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