A Importância Da Ciência De Dados Para empresas

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A ciência de dados está ajudando as empresas a serem mais eficientes: o Business Intelligence tradicional era mais descritivo e de natureza estática. No entanto, com a adição da ciência de dados, ele se transformou e se tornou um campo mais dinâmico.

Com o grande aumento no volume de dados, as empresas precisam de pessoas qualificadas para analisar e obter informações significativas a partir dos materiais analisados. Assim, os cientistas de dados ajudarão as empresas a analisar informações em grande escala e auxiliarão na escolha das melhores estratégias mercadológicas. A tomada de decisão é um processo de quatro etapas:

  • Compreender o contexto e a natureza do problema que deve ser resolvido;
  • Explorar e quantificar as características dos dados;
  • Implementação de algoritmos e ferramentas corretas para encontrar as soluções para os problemas;
  • Usando storytelling para traduzir os insights obtidos das análises para os diferentes setores da empresa.

Dessa forma, as empresas precisam da ciência de dados para facilitar o processo de tomada de decisão.

Fazendo produtos melhores

As empresas devem conseguir atrair os clientes para seus produtos. Para isso, é preciso desenvolver produtos que atendam às necessidades dos clientes e lhes proporcionem satisfação garantida. Portanto, as indústrias precisam de dados para desenvolver seu produto da melhor maneira possível.

O processo envolve a análise das avaliações dos clientes para encontrar a melhor opção para os produtos. Essa análise é realizada com as ferramentas analíticas avançadas da Data Science. Além disso, as indústrias utilizam as tendências atuais do mercado para criar produtos para as massas. Essas tendências de mercado fornecem às empresas pistas sobre as necessidades atuais dos produtos. As empresas apenas evoluem com inovação.

Com o crescente aumento na quantidade de dados disponível para serem analisados, as indústrias estão conseguindo implementar não apenas produtos mais novos, mas também várias estratégias inovadoras. Por exemplo, o Airbnb usa a ciência de dados para melhorar seus serviços. Os dados gerados pelos clientes são processados ​​e analisados. Em seguida, é usado pela Airbnb para oferecer uma experiência e instalações melhores aos seus clientes.

Gerenciando empresas com eficiência

As plataformas de ciência de dados revelam os padrões ocultos que estão presentes nos dados e ajudam a fazer análises e previsões significativas de eventos. Com Data Science, as empresas podem se gerenciar com mais eficiência. Tanto empresas de grande escala como pequenas startups podem se beneficiar da ciência de dados para crescer ainda mais.

Os cientistas de dados ajudam a analisar a saúde dos negócios. Com a ciência de dados, as empresas podem prever a taxa de sucesso de suas estratégias. Os cientistas de dados são responsáveis ​​por transformar dados brutos em dados processados. Isso ajuda a resumir o desempenho da empresa e a qualidade do produto. O data scientist identifica as principais métricas essenciais para a determinação do desempenho das empresas.

Com base nisso, a empresa pode tomar medidas importantes para quantificar e avaliar seu desempenho e tomar as medidas de gestão adequadas. Também pode ajudar os gerentes a analisar e determinar os candidatos potenciais para o negócio. Usando a ciência de dados, as empresas também podem promover o desenvolvimento de liderança, acompanhando o desempenho, a taxa de sucesso e outras métricas importantes.

Com a análise da força de trabalho, os setores podem avaliar o que está funcionando melhor para os funcionários. Por exemplo, Data Science pode ser usada para monitorar o desempenho dos funcionários. Usando isso, os gerentes podem analisar as contribuições feitas pelos funcionários e determinar quando eles devem ser promovidos, gerenciando seus benefícios, etc.

Análise preditiva dos dados

A análise preditiva é a parte mais importante de qualquer empresa. Com o advento de tecnologias e ferramentas preditivas avançadas, as empresas expandiram sua capacidade de lidar com diversas formas de dados. Em termos formais, a análise preditiva é a análise estatística de dados que envolve vários algoritmos de aprendizado de máquina para prever resultados futuros usando os dados históricos. Existem várias ferramentas de análise preditiva, como SAS, IBM SPSS, SAP HANA, etc.

Existem várias aplicações de análises preditivas em negócios, como segmentação de clientes, avaliação de risco, previsão de vendas e análise de mercado. Com a análise preditiva, as empresas têm uma vantagem sobre as outras, pois conseguem prever eventos futuros e tomar as medidas adequadas a respeito.

Avaliação das decisões da empresa

Após a tomada de decisões por meio da previsão das ocorrências futuras, é uma exigência das empresas avaliá-las. Isso é possível através de ferramentas como o teste de hipóteses. Após implementar as decisões, as empresas devem entender como essas decisões afetam seu desempenho e crescimento. Se a decisão levar a algum fator negativo, eles devem analisá-lo e eliminar o problema que está prejudicando seu desempenho.

Existem vários procedimentos pelos quais as empresas podem avaliar suas decisões e planejar uma estratégia de ação adequada. Essas decisões giram em torno dos requisitos do cliente, dos objetivos da empresa e também das necessidades dos executivos do projeto. Além disso, para avaliar o crescimento futuro por meio do curso atual de ações, as empresas podem ter lucros consideráveis com a ajuda da ciência de dados.

Automatizando processos de recrutamento

A Data Science desempenhou um papel fundamental em levar a automação a vários setores. Tirou os trabalhos simples e repetitivos. Um desses trabalhos é o de triagem de currículo. Diariamente, as empresas têm que lidar com hordas de currículos de candidatos. Algumas grandes empresas podem até atrair milhares de currículos para uma posição. Para entender todos esses currículos e selecionar o candidato certo, as empresas usam a ciência de dados.

As tecnologias de ciência de dados, como reconhecimento de imagem, conseguem converter as informações visuais do currículo em formato digital. Em seguida, processa os dados usando vários algoritmos analíticos, como agrupamento e classificação, para produzir o candidato certo para o trabalho. Além disso, as empresas estudam as tendências certas e analisam os candidatos em potencial para o trabalho. Isso permite que eles alcancem os candidatos e tenham uma visão aprofundada do mercado de procura de emprego.

No final, entendemos como a ciência de dados desempenha um papel importante nas empresas. Percebemos como a ciência de dados está sendo usada para business intelligence, para melhorar produtos, para aumentar a capacidade de gestão das empresas e para análises preditivas.

Retail and technology. Retail as a Service.

Esse artigo foi cedido pela nossa parceira EstatJr, empresa júnior formadas por estudantes de graduação em Estatística da Unicamp, promovendo o conhecimento prático e auxiliando no desenvolvimento de um Brasil mais empreendedor.

Autor: Luis Miguel

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