“Minha perspectiva é que cada um deve se apropriar de seus próprios dados e ter uma compreensão explícita da finalidade do uso desses dados… O poder dos dados é incrivelmente significativo. O Facebook tem os dados sobre quem você é, e o Google tem os dados sobre o que você deseja.”
A fala de Mike Gregoire, CEO da CA Technologies, uma das maiores provedoras de softwares e soluções de TI do mundo, revela uma importante tendência para a gestão de negócios diante de um cenário cada vez mais digital: a ciência de dados.
Não sem motivo ele faz referência ao Google e ao Facebook, duas empresas que se destacam justamente pelo uso inteligente que fazem dos dados que obtêm, possibilitando que tenham vantagem competitiva e entendam melhor o comportamento de seus usuários.
O recente relatório do Fórum econômico mundial apontou que cientista de dados é uma das profissões emergentes e deve ser muito buscada nos próximos anos, integrando o crescimento de ocupações ligadas a novas tecnologias, como a inteligência artificial (IA).
Para entender melhor o valor da ciência de dados e quais ferramentas deste âmbito são essenciais para as empresas, elaboramos este artigo. Boa leitura!
O que é a ciência de dados?
Data science ou ciência de dados é uma área interdisciplinar que integra métodos científicos, estatística, algoritmos, além de análise de dados estruturados e não estruturados, com o objetivo de interpretá-los e torná-los informação útil para as empresas.
Esse campo tem relação com a mineração de dados, IA e big data. Contudo, muita gente ainda se questiona sobre a diferença entre ciência de dados, inteligência artificial e machine learning (ML).
Em linhas gerais:
- IA é a tecnologia que visa fazer um computador reproduzir o comportamento e a inteligência humana em algum aspecto.
- Ciência de dados é um subárea da IA, cujo foco está em combinar diferentes áreas para obter significado de um volume de dados.
- Machine learning é outro domínio da IA e se trata dos processos usados por computadores para aprender e descobrir coisas a partir dos dados coletados.
Os cientistas de dados são os especialistas em realizar os processos envolvendo a coleta, o armazenamento e análise de dados oriundos de múltiplas fontes, como smartphones, web etc.
Qual é a importância da ciência de dados para as empresas?
Há um grande volume de dados sendo gerados diariamente nas organizações, contudo boa parte desse material não é utilizada e devidamente explorada, permanecendo em bancos de dados.
O big data armazenado e disponibilizado pelas novas tecnologias pode gerar insights automatizados muito valiosos para os negócios, fundamentando o planejamento e a tomada de decisões mais assertivas, mas também possibilitando uma estratégia mais robusta e data-driven.
No entanto, esses benefícios só acontecem se há extração e compreensão eficiente dos dados.
A gestão de empresas com mais maturidade digital tem utilizado a ciência de dados, a exemplo das ferramentas de BI e analytics, para entender mais profundamente os mercados, os clientes ou as operações e capitalizar a partir desse conhecimento.
A criação de produtos e serviços inovadores, atendendo de forma mais refinada às expectativas e necessidades dos consumidores, passa pelo investimento nesse campo focado no ciclo de vida dos dados.
O atual ambiente de negócios é marcado por tecnologia, instabilidade, concorrência acirrada e uma complexidade que não permite mais que líderes e gestores se guiem exclusivamente pela intuição. É necessário ter mais precisão para elevar lucros, evitar perdas financeiras e garantir a sobrevivência de um negócio.
E como avançar na ciência de dados? É o que discutiremos a seguir.
6 ferramentas para ciência de dados
Como esse é um campo em emergência, há uma infinidade de tecnologias sendo lançadas todos os anos para facilitar a vida dos cientistas de dados e gestores de negócios.
Raramente as empresas encontrarão uma ferramenta que supra todas as funcionalidades necessárias e se integre com as soluções já em uso. Por isso, o mais comum é combinar soluções open source com aquelas comerciais.
Contudo, a escolha de um tool kit depende sempre de uma série de fatores ligados ao perfil do negócio e, sobretudo, dos desafios para a ciência de dados nesse contexto, pois há muitas dificuldades, como:
- ter controle sobre o complexo processo de construir, avaliar, implementar e monitorar um projeto de modelagem de dados.
- a incompatibilidade entre linguagens de programação e softwares utilizados atrasa e compromete as operações.
- fluxos de trabalho diferentes que necessitam de constante suporte, atualização e integração no time de TI.
- dificuldade de comunicar os processos e resultados do time de ciência de dados à gestão de negócios e comercial.
1. R (and RStudio)
RStudio é uma solução open source que permite limpar, manipular e analisar dados. Ele ajuda a automatizar e facilita o uso da linguagem estatística de programação R.
R pode ser aplicado em diferentes sistemas operacionais, se integra a outras linguagens, além de ser eficiente na manipulação de dados e criação de relatórios. Se a empresa precisa de uma estratégia ou processo analítico financeiro abrangente, essa é a opção.
2. Python
Python tem sido a preferência dos desenvolvedores de ML e IA faz tempo. Python tem muitas características que permitem o aumento da produtividade, melhor qualidade do código, sem mencionar a infinidade de bibliotecas, cheias de soluções que reduzem a carga de trabalho.
Além de ser open source e acessível para pessoas com diversos níveis de habilidade, funciona perfeitamente com os módulos de código C e C + +.
3. Microsoft Power BI
Power BI é um programa de analytics de ponta a ponta, conhecido de boa parte dos profissionais de TI, devido à forma como se encaixa no ecossistema do Office 365.
O Power BI existe há cerca de uma década e é a escolha para análise de dados em milhares de organizações. As versões mais recentes o colocaram no topo da lista de preferência graças à automação em constante evolução e otimização.
4. Oracle Analytics Cloud
Oracle é a solução mais famosa quando o assunto é bancos de dados. Nos últimos anos, renovou seus produtos para a era da IA e cloud. Suas capacidades de linguagem natural são sofisticadas, suporta consultas em 28 idiomas.
A Oracle também está fortalecendo bastante o conceito de um banco de dados autônomo. Em linhas gerais, significa usar algoritmos de ML para fazer gerenciamento de dados, atualizações de segurança e ajuste de desempenho.
5. Tableau
Quando o assunto é visualização de dados, Tableau é a ferramenta de escolha de muitas empresas. A versão gratuita do software é chamada de Tableau Public.
Além de visualização de dados, funciona como uma ferramenta para analytics. É baseada em nuvem e oferece uma gama de soluções em Business Intelligence.
Os destaques dessa ferramenta são a capacidade de gerar representações gráficas de dados e a interface que facilita a tomada de decisões sobre a forma mais adequada de extrair e interpretar dados.
6. Notebook
Especialmente organizações na área de tecnologia e finanças têm apostado nos chamados notebooks de código aberto. São aplicativos web que unem diversas funções para a ciência de dados (visualização, execução de códigos, gravação etc.).
O RStudio citado acima é uma dessas aplicações, mas o Jupyter também é uma ferramenta muito popular quando se fala nessa categoria, por sua ampla capacidade de linguagens de programação (mais de 40) e a integração a outras soluções populares no mercado, como a Apache Spark (para big data).
Encontrar soluções flexíveis, que permitam centralização, integração e colaboração entre os profissionais deve guiar a escolha de softwares e plataformas de ciências de dados. No entanto, é fundamental montar também um time especializado para fazer o melhor uso das soluções disponíveis no mercado.
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