Data Science: Vantagens e Conceitos

O Data Science tem ganhado cada vez mais espaço dentro das grandes indústrias e chama atenção por todas as vantagens que traz para os negócios.

Essa abordagem aposta na análise dos dados para ter assertividade na tomada de decisões e garantir bons resultados.

Continue lendo para saber mais sobre Data Science e entender como esse conceito pode dar destaque para seus negócios.

O que é Data Science?

Data Science é a área de conhecimento que cuida de catalogar e analisar dados para compreender aspectos variados de uma organização ou evento.

Essa ciência reúne conceitos da matemática, estatística, computação e administração para traçar um panorama amplo do cenário.

A partir disso, é possível construir análises preditivas, entender riscos e tomar decisões para ter o melhor resultado possível.

Dentro da indústria, Data Science é utilizado no sentido de reduzir custos e garantir altos padrões de qualidade de maneira consistente.

A análise dos dados permite identificar pontos fortes e fraquezas do negócio e, assim, o gestor pode direcionar seus esforços e priorizar ações de acordo com seu objetivo final.

No fim, você tem um aliado para otimizar os processos e garantir uma cultura de melhoria contínua.

Habilidades necessária para Data Science

Conforme dissemos, Data Science combina diversas áreas do conhecimento para garantir uma análise extensa dos dados de maneira assertiva.

Quem quer trabalhar com essa ciência precisa, então, ter uma boa base teórica sobre matemática.

O profissional precisa lidar com uma quantidade imensa de informações e ter habilidade com números é essencial para conseguir analisar os dados brutos e deles extrair significado.

A estatística também é importante já que ela é essencial na análise para tomada de decisão.

No trabalho com Data Science, muitas vezes será preciso lidar com situações complexas e nesse contexto utilizar a computação a seu favor torna-se essencial.

Imagine só ter que fazer o registro manual de diversos dados de uma operação que tem milhares de processos ocorrendo simultaneamente.

Por isso, é importante entender de programação já que essa linguagem faz parte do cotidiano do trabalho de um cientista de dados.

Qual a diferença entre Data Science e Data Analytics?

Correlata à Data Science, a área de Data Analytics também observa os dados para traçar os melhores caminhos de acordo com os objetivos do negócio.

Assim como o cientista de dados, o analista é capaz de responder perguntas sobre a qualidade e o risco dos processos depois de avaliar dados quantitativos e qualitativos da produção.

O trabalho de Data Analytics envolve algoritmos e estatística para simplificar a análise e extrair conclusões a partir das informações disponíveis.

Sua atuação, porém, não requer o conhecimento de linguagens de programação e outros conceitos da computação – essa habilidade é mais necessária para cientistas de dados.

Além de responder perguntas, quem trabalha com Data Science define as perguntas que serão feitas e, assim, é capaz de realizar análises preditivas sobre o futuro dos negócios.

Big Data e Data Science

Big Data é outro conceito paralelo que trabalha diretamente com a ciência dos dados para garantir uma melhoria contínua dos resultados.

O termo define a estratégia de negócios para garantir o armazenamento correto dos dados durante todas as etapas da produção.

Assim, você consegue acessar essas informações de maneira rápida e utilizá-las estrategicamente para melhorar cada vez mais a qualidade das entregas.

O trabalho de análise do Big Data é, por definição, numeroso pois lida com um volume grande de dados.

Muitas vezes, pode ser interessante considerar também dados do contexto econômico, pesquisas de mercado e de empresas concorrentes.

A análise posterior pode ser feita por um analista ou cientista, de acordo com os objetivos do gestor e o volume de dados com os quais ele está lidando.

Benefícios da Ciência de Dados

Dentre as vantagens de empregar a ciência dos dados em sua organização, podemos começar citando a diminuição dos desperdícios.

Ao monitorar e analisar os números, fica mais fácil detectar processos redundantes ou simplesmente desnecessários que acabam desperdiçando os recursos produtivos da empresa.

No mesmo embalo, você conseguirá detectar riscos da produção que podem acabar gerando um dano financeiro ou reputacional para a empresa.

O processo leva também a um aumento da qualidade das entregas, outra vantagem do Data Science.

Com mais qualidade nos produtos, cresce a satisfação da clientela pois ela perceberá uma melhora significativa e de maneira consistente.

No fim, você gasta menos, produz mais e melhor, agrada seus clientes e ainda pode aproveitar de uma reputação cada vez mais alta.

Conclusão

Cada vez mais, a atuação com Data Science ajuda empresas do mundo todo a melhorarem seus processos ao passo que se preparam para enfrentar riscos.

A abordagem passa por uma leitura analítica dos dados para responder perguntas e até mesmo prever situações futuras que podem atravessar os resultados.

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