O Data Science para negócios nada menos do que uma ciência que estuda os dados de uma empresa, por meio de um processo que vai desde a captura até a transformação dos dados. Com isso, é possível fazer análises e gerar visões para chegar em um resultado.
Entenda melhor como ele funciona e como aplicá-lo dentro dos seus processos digitais!
Data Science para negócios
Ao pensar em Data Science para negócios, é preciso ter em mente que essa análise de dados não é e nem deve ser manual. Pelo contrário, ela envolve todo um poder computacional para capturar, estudar e criar visões para uma análise assertiva.
Além disso, o conhecimento de negócio é de extrema importância, para saber como tratar os dados recebidos e o que fazer com as informações analisadas. Agora, ao falar de volumes muito grandes é preciso um estudo com base em estatística e matemática, como o machine learning, para a elaboração de técnicas que ajudam.
Por isso, o papel do cientista de dados é tão importante. É ele o responsável por trabalhar no processo de data science, transformar e avaliar dados e informações dentro da empresa, para que sejam analisadas posteriormente.
Qual a importância do Data Science para negócios?
O Data Science para negócios é fundamental para extrair informação e conhecimento a partir de um grande volume de dados, para aprimorar a tomada de decisão e gerar melhorias dentro do processo do negócio. Ele pode, inclusive ajudar no trabalho de BI.
Enquanto o cientista de dados foca na interpretação pura das informações, buscando resolver determinados problemas imediatos, o profissional de BI vê mais à frente e pode usar a precisão dos dados obtidos pelo data science para direcionar o negócio ao objetivo determinado previamente.
Por meio da ciência de dados, é possível identificar padrões e similaridades, trazer informações de forma tratada e, então, melhorar o negócio em diversos aspectos. É a maneira mais eficiente para capacitar as empresas a obter resultados mais efetivos com base em dados.
Análise de Data Science dentro de processos
Ao pensar em Data Science para negócios, em que momento ele se encaixa nos processos digitais de uma empresa?
Dentro deles há tráfego de muitos dados o tempo todo, que nem sempre são analisados de forma estratégica. Por meio do Data Science, portanto, é possível analisar dados históricos nesses processos para descobrir como fazer um Business Process Improvement (BPI) — um projeto específico para melhoria de processos. Dentro dele é possível usar os dados obtidos para compreender onde estão os gargalos e melhorá-los.
Com uma análise preditiva — aquela que coleta dados das operações constantes para identificar possíveis oscilações que possam levar a gargalos futuros — é possível tomar uma ação para desenhar novos processos e aprimorar os existentes, a partir das informações captadas..
Quer saber mais sobre o universo dos processos digitais e análise de dados? Fique de olho aqui no blog da Lecom.