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28 janeiro 2020

Dados armazenados geram valor de negócio

Dados armazenados geram valor de negócio

Data Science é uma mistura multidisciplinar de inferência de dados, desenvolvimento de algoritmos e tecnologia para resolver problemas analiticamente complexos.

No centro estão os dados, um grande número de informações brutas, transmitidas e armazenadas dentro de empresas.
Data Science é basicamente sobre o uso desses dados de maneiras efetivas para gerar valor comercial e aumento de lucratividade.

Data Science – descoberta de insight de dados

Esse aspecto do Data Science tem tudo a ver com descobertas a partir de dados. Mergulhar em um nível profundo para explorar e entender comportamentos, tendências e inferências complexas. Trata-se da descoberta de informações ocultas que podem ajudar a permitir que as empresas tomem decisões comerciais mais inteligentes. 

Por exemplo:

  • Os dados da Netflix exploram os padrões de exibição de filmes para entender o que gera o interesse do usuário e o usam para tomar decisões sobre qual série original da Netflix produzir.
  • O Kabum identifica quais são os principais segmentos de clientes em sua base e os comportamentos exclusivos de compras nesses segmentos, o que ajuda a orientar as mensagens para diferentes públicos do mercado.
  • As Lojas Americanas utiliza modelos de séries temporais para entender mais claramente a demanda futura, o que ajuda a planejar os níveis de produção de maneira ideal.

Como os cientistas de dados extraem insights? Começa com a exploração de dados. Quando recebem uma pergunta desafiadora, os cientistas de dados se tornam detetives. Eles investigam leads e tentam entender o padrão ou as características dos dados. Isso requer uma grande dose de criatividade analítica.

Então, conforme necessário, os cientistas de dados podem aplicar a técnica quantitativa para obter um nível mais profundo, por exemplo, modelos inferenciais, análise de segmentação, previsão de séries temporais, experimentos de controle sintético etc. A intenção é reunir cientificamente uma visão forense do que os dados realmente estão dizendo.

Esse insight orientado a dados é essencial para fornecer orientação estratégica. Nesse sentido, os cientistas de dados atuam como consultores, orientando as partes interessadas nos negócios sobre como agir com base nas descobertas.

Data Science – desenvolvimento de produto de dados

 


Um “produto de dados” é um ativo técn
ico que: Utiliza dados como entrada e processa esses dados para retornar resultados gerados por algoritmos. O exemplo clássico de um produto de dados é um mecanismo de recomendação, que ingere dados do usuário e faz recomendações personalizadas com base nesses dados. Aqui estão alguns exemplos de produtos de dados:

  • Os mecanismos de recomendação da Amazon sugerem itens para você comprar, determinados por seus algoritmos. A Netflix recomenda filmes para você. O Spotify recomenda músicas para você.
  • O filtro de spam do Gmail é um produto de dados, um algoritmo nos bastidores processa os emails recebidos e determina se uma mensagem é lixo eletrônico ou não.
  • A visão computacional usada para carros autônomos também é um produto de dados, os algoritmos de aprendizado de máquina são capazes de reconhecer semáforos, outros carros na estrada, pedestres etc.

Isso é diferente da seção “insights de dados” acima, onde o resultado disso é talvez fornecer conselhos a um executivo para tomar uma decisão comercial mais inteligente. Por outro lado, um produto de dados é uma funcionalidade técnica que oculta um algoritmo e foi projetado para integrar-se diretamente aos aplicativos principais.

Exemplos de aplicativos que incorporam dados de produto nos bastidores: página inicial da Amazon e caixa de entrada do Gmail.

Os cientistas de dados desempenham um papel central no desenvolvimento de produtos de dados. Isso envolve a criação de algoritmos, bem como testes, aprimoramentos e implantação técnica em sistemas de produção. Nesse sentido, os cientistas de dados atuam como desenvolvedores técnicos, construindo ativos que podem ser aproveitados em larga escala.

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