Como usar Data Science para alavancar o seu negócio

Uma suíte completa para a gestão da sua empresa

O data science reúne diversas práticas e metodologias de utilização e interpretação de dados com a finalidade de transformá-los em informações úteis.

No contexto organizacional, essas metodologias ganham especial relevância em virtude da necessidade de acompanhamento e antecipação das demandas dos clientes.

É por isso que falamos em data science para negócios, ou seja, a aplicação do data science para que as empresas criem diferenciais competitivos e consigam se consolidar no mercado. 

Ao longo dos próximos tópicos, vamos abordar diferentes aplicabilidades do data science para negócios.

Data science para negócios: oportunidades de utilização

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Vamos ver a seguir algumas das principais possibilidades de aplicação prática do data science para negócios. Confira!

Modelagem de dados

A modelagem de dados é um recurso importantíssimo para gestores que querem tomar decisões assertivas a partir da aplicação do data science para negócios. 

Trata-se de um ramo, dentro da ciência da computação, dedicado à construção de estruturas de armazenamento e recuperação de informações em contextos específicos.

Na prática, ela dá forma e coerência aos dados, representando-os visualmente e esquematicamente.

Sem essa possibilidade de visualização organizada, dados complexos podem não fazer sentido até mesmo para o mais experiente cientista de dados. 

A partir da modelagem de dados você cria uma visão unificada das informações concernentes às mais diversas áreas da sua empresa.

Sendo o data science uma metodologia de orientação de dados que transforma grandes bancos de dados em informações úteis para respaldar a tomada de decisões assertivas, a modelagem de dados é um recurso extremamente importante para a aplicação desta lógica. 

Dependendo das suas necessidades, você pode recorrer a modelos de dados físicos, lógicos ou conceituais e tornar a interpretação das suas informações muito mais simples e rápida.

Seleção de variáveis ou features

A seleção de variáveis é uma parte fundamental do fluxo de trabalho do cientista de dados, pois os modelos podem tornar-se lentos quando os dados são de alta dimensionalidade.

Quanto maior for o número de features, maior será também o tempo de treinamento, tornando a aplicação do data science mais demorada.

Nesse contexto, a seleção das variáveis ou features adequadas é um processo de grande relevância, que viabiliza os resultados obtidos na aplicação do data science para negócios. 

A seleção de recursos corresponde a um processo que define automaticamente os recursos contidos em seus dados com maior potencial de contribuição para a variável que mais interessa em um contexto específico. 

Os modelos de dados correm maior risco de overfitting quando ocorre um aumento das colunas de dados, o que acaba sendo inevitável.

Por isso, a possibilidade de seleção de features evita a perda da eficiência no atingimento dos objetivos da manipulação dos dados, sendo uma aplicação prática do data science para negócios. 

Análise exploratória de dados

A análise exploratória de dados é mais um dos métodos de manipulação de informações relacionados à aplicação do data science para negócios.

Trata-se de uma prática relativamente simples, mas de grande relevância para a criação de projetos de inteligência e automação.

A partir da aplicação da análise exploratória, você consegue verificar que tipo de soluções e insights um determinado grupo de dados tem potencial para fornecer.

Isso ocorre, é claro, em consonância com os objetivos da sua empresa e com o tipo de resposta que ela espera receber. 

Nesse contexto, podemos definir a análise exploratória de dados como uma técnica utilizada para o estudo das características de um conjunto de dados antes que ele seja submetido a uma aplicação específica. 

Ela proporciona uma visão panorâmica da natureza das informações e de suas principais especificidades e é aplicada previamente justamente para avaliar o potencial dos dados

Treinamento de machine learning 

Uma das aplicações mais práticas do data science para negócios na atualidade é a utilização das tendências demonstradas pelos dados para os treinamentos de machine learning. 

Recursos como o aprendizado da máquina e a inteligência artificial estão cada vez mais presentes nas rotinas das empresas.

Mas, para que sua presença seja agregadora, é preciso associar a automação das tarefas com as especificidades do negócio e com a personalização das execuções, conforme as necessidades apontadas pelos próprios dados.

Então, quando um recurso como o chatbot baseado em inteligência artificial oferece determinada resposta ao cliente com base nos dados das interações anteriores, ele está aplicando o data science. 

Isso acontece porque a tecnologia de automação é treinada para atingir a capacidade de tomada de decisões precisas e assertivas a partir da compreensão das tendências apontadas pelos dados. 

NPS

O Net Promoter Score é uma importante métrica de satisfação dos clientes que serve para avaliar o desempenho de uma empresa considerando o ponto de vista da experiência do cliente. 

O NPS utiliza dados quantitativos e qualitativos para verificar o quanto os clientes estão satisfeitos e qual é a probabilidade de indicarem o seu negócio para outras pessoas. 

Esse indicador tem como base uma escala de zero a dez para as possíveis respostas, sendo zero algo como “totalmente insatisfeito” e dez algo como “totalmente satisfeito”. 

Sendo o NPS uma forma de orientação prática de dados altamente relevantes para uma empresa, ele se revela uma aplicação exemplar do data science para negócios. 

A partir dos dados obtidos pela aplicação do NPS, sua empresa pode promover mudanças específicas ou continuar investindo em uma estratégia que está dando certo.

Reportar resultados

A estruturação de uma comunicação de resultados bem desenvolvida pode demonstrar na prática a aplicação do data science para negócios. 

O ato de reportar dados precisa ter a agilidade e a objetividade como bases, proporcionando a demonstração do KPIs que sofreram os mais diversos tipos de impactos.

Dessa forma, o retorno obtido é claro e inquestionável, criando bases também para projeções futuras. 

A comunicação de resultados pode integrar essa visão do futuro para os sistemas integrados, fazendo uma lista de novas oportunidades encontradas durante o processo. 

Este é inclusive um dos principais propósitos do data science: extrair dos dados disponíveis todo o potencial para o atingimento dos objetivos do negócio a partir da interpretação do que já aconteceu e da projeção precisa e fundamentada do que deve acontecer em seguida. Para utilizar o data science no seu negócio, faça uso do Analytics Desk e facilite a gestão das informações da sua empresa. Solicite um teste gratuito!

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