O data science (Ciência de dados) está na moda. Diariamente vemos notícias sobre empresas usado dados e algoritmos para conhecer melhor seus consumidores, prever comportamentos e alavancar suas vendas. Mas o que é a ciência de dados e como ela pode ajudar meu pequeno e médio negócio?
Ciência de dados por definição é um conjunto de princípios fundamentais que norteiam a extração de conhecimento a partir de dados. Entre estes princípios básicos estão as técnicas de mineração, análise e os cuidados em aplicar tais técnicas.
O objetivo de alinhar a ciência de dados e a gestão é melhorar as decisões tomadas que podem ser basicamente de dois tipos:
- Decisões para quais descobertas precisam ser feitas;
-
Decisões que se repetem, e qualquer benefício adicional é importante.
O economista Erik Brynjolfsson e seus colegas do MIT e da Penn’s desenvolveram uma medida de DOD (decisão orientada a dados) que classifica as empresas quanto ao uso de dados para tomar decisões. Eles mostraram que, estatisticamente, quanto mais orientado por dados, mais produtiva a empresa é. E as diferenças não são pequenas.
Um desvio padrão a mais no DOD esta associado com um aumento de 4%-6% na produtividade, ou seja as empresas que tomam suas decisões com base em dados são mais competitivas!
Mas implementar todo o processo da ciência de dados pode demorar e ser custoso. Diversas empresas não possuem os dados que precisam, ou eles estão armazenados de forma incorreta, mas o pensamento base pode e deve ser replicado para todas as áreas da empresa seguindo algumas dicas básicas:
-> Sempre que tomar uma decisão elabore uma justificativa, pense como se tivesse que defender a ideia a um sócio;
-> Registre tudo! A base para a ciência de dados são os dados! Comece registrando as coisas mais simples e vá criando o seu histórico;
-> Ao analisar o problema estruture ele em diversos pontos, pensando no impacto nas diversas áreas da empresa;
Pode parecer complexo, e em alguns níveis realmente é, mas o pensamento baseado na ciência de dados traz benefícios muito antes de qualquer informação ser extraída dos dados.
Anthony Coelho Sadkowski
Fontes: PROVOST Fostes. Data Science para negócios — Rio de janeiro, 2016.