A inteligência artificial já faz parte da realidade de muitas estratégias de gestão, principalmente daquelas orientadas por dados. Nesse contexto, o Data Science for Business é um método científico que atua com dados não estruturados, ou brutos, para que possam ser convertidos em insights.

Para isso, utiliza-se o machine learning — ou a inteligência artificial. Esse conceito é muito confundido com o Business Intelligence, ainda que o BI seja uma estratégia voltada para os processos de gestão de uma empresa. Além disso, é um mecanismo que utiliza ferramentas específicas para a governança de dados, enquanto o Data Science é sobre o tratamento de grandes fontes não estruturadas.

Neste texto, entenda por que as empresas devem adotar o Data Science for Business, como implantá-lo e o que fazer com os dados obtidos por meio dessa ciência. Acompanhe!

Por que as empresas precisam do Data Science for Business?

O Data Science for Business tem papel primordial durante o planejamento de estratégias e processo de tomada de decisões de uma empresa.

Por meio dos dados coletados e tratados por esse método, os procedimentos passam a ser aplicados de acordo com informações reais que influenciam o negócio. Dessa maneira, é possível ter mais segurança nas suas estratégias e no modo como as informações são coletadas.

Ter confiabilidade para tomar decisões nem sempre é tarefa fácil, por isso, contar com recursos como o Data Science faz toda a diferença. Além disso, esse mecanismo viabiliza análises preditivas, ou seja, estudos que preveem tendências para a sua organização.

Como implantar o Data Science?

Assim como qualquer tipo de mudança, projeto ou estratégia, o Data Science deve ser precedido de planejamento em sua implantação. Confira os passos necessários para isso.

Entenda como o Data Science funciona na prática

Para que a sua implantação seja eficiente e adequada, é necessário que, antes de qualquer coisa, você entenda a estrutura e as ferramentas do Data Science. Esse conceito integra elementos e sistemas com análises estatísticas, previsões e simulações, e programações que tornam dados brutos em acessíveis para os setores.

Levante perguntas

O que você pretende com o Data Science? Qual será o seu projeto de implantação? Quais estratégias e ferramentas serão utilizadas? E as fontes de coleta de dados? Esses são alguns questionamentos que precisam ser levantados e respondidos para estruturar a sua implantação. 

Nesse sentido, é importante que não tenha receio de fazer testes, errar, modificar e refazer o seu planejamento, pois é preciso encontrar o processo que melhor se adapte às necessidades do seu negócio.

Estabeleça um plano de ação

O plano de ação é o momento de definir os seus objetivos, metas, projeções, recursos necessários e ferramentas que serão utilizadas para mensurar os resultados. Portanto, essa etapa é sobre planejar os passos da sua implantação, incluindo a avaliação do volume de dados gerados e coletados.

Defina a sua equipe

A gestão do Data Science for Business precisa de profissionais que entendam de análise de dados, extração de informações e geração de insight. Para formar a sua equipe, você terá duas opções: contratar especialistas em Data Science ou utilizar os recursos da empresa para capacitar os seus colaboradores.

Colete dados

Após todo o processo de implantação estruturado e a equipe formada, é o momento de coletar dados internos e externos, de maneira que seja feita a integração e correlação entre eles. Entretanto, o que vale não é o volume, mas sim a relevância para a sua empresa.

Para analisar e aproveitar os dados do Data Science for Business, é necessário utilizar ferramentas e técnicas de visualização para que possa entender e estruturar os insights. Assim, eles podem ser utilizados nas tomadas de decisões e em uma gestão mais eficiente.

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