Ciência de Dados nos Processos Decisórios
Por Wellington de Melo Cordeiro Junior, analista da qualidade do Ferreira e Chagas
Atualmente, estamos ouvindo cada vez mais sobre a revolução 4.0 na indústria e nos serviços, mas, o que todos esses dispositivos tecnológicos e a revolução dos dados ocasionada pelo advento da Big Data e da ciência de dados (Data Science) tem contribuído nos processos decisórios nos ambientes organizacionais?
O Big Data é um termo que começou a ser cunhado no início do século XXI quando aportaram ao ambiente corporativo a internet e as novas tecnologias de tratamento de dados que amplificaram a níveis inimagináveis a capacidade de armazenamento, processamento e resolução de dados no contexto empresarial. Devido a esse fenômeno, foi surgindo cada vez mais a necessidade de melhorar a eficiência do tratamento dos dados na geração de informações de valor que apoiem à tomada de decisão, dado o volume, a velocidade, a variabilidade e a complexidade que os dados possuem para as organizações que os consomem diariamente.
Neste contexto, desenvolve-se a ciência de dados como ativo de grande valor para as organizações. Ela se constitui de uma combinação de ferramentas, algoritmos e princípios de aprendizado de máquina que permitem a descoberta de padrões ou de não conformidades, gerando insights que possam trazer melhores condições à tomada de decisões no ambiente corporativo.
É um campo de estudos multidisciplinar que procura extrair valor dos dados brutos estruturados (tabelas) ou não estruturados (textos, imagens, sons, etc.). Embora seja uma área essencialmente multidisciplinar, suas bases são a estatística e a matemática, nas quais é possível construir modelos de análise para predição futura, diferenciando o Data Science dos métodos de tratamento de anteriores.
Sendo aplicável em diversas áreas, tais como os setores de produção, marketing, vendas, financeiro, RH e até mesmo jurídico, a ciência de dados pode revelar informações fundamentais para o gerenciamento interno, a otimização e o direcionamento de estratégias, bem como a contribuição para a compreensão de tendências do cenário econômico e os seus respectivos reflexos no mercado, especialmente no tocante ao comportamento dos consumidores.
Para que seja satisfatória a análise de dados, os profissionais de ciência de dados devem dominar as técnicas de captura, armazenagem e processamento dos dados, prezando pelo armazenamento correto e seguro dos dados, a validade e a veracidade das informações. Para tanto, eles precisam verificar e atestar se as fontes são confiáveis e se estão transmitindo fidedignamente suas informações.
Os processos de modelagem de dados por meio de técnicas de ciência de dados se constituem de:
Planejamento: definição de um escopo de projeto e seus possíveis resultados;
Construção de um modelo de dados: nessa fase, os cientistas de dados costumam usar uma variedade de bibliotecas de código aberto ou ferramentas no banco de dados para construir modelos de machine learning (aprendizado de máquina). Portanto, é comum que os usuários busquem APIs para auxiliar na recepção de dados, criação de perfil de dados e visualização ou engenharia de recursos. Portanto, buscam as ferramentas certas para acesso aos dados certos e a outros recursos, bem como para o melhor poder de computação;
Avaliação de um modelo: consistem em buscar alcançar um alto grau de precisão para seus modelos para dar seguridade antes de sua implementação. Para tanto, são geradas diversas métricas de avaliação e visualizações para medir o desempenho do modelo em relação aos novos dados, bem como, classificá-los ao longo do tempo corroborando para que se atinja o comportamento ideal na produção;
Explicação de modelos: consiste em tornar os resultados dos modelos de machine learning plausíveis de entendimento em termos humanos o máximo que for possível;
Implementação de um modelo: aplicação do modelo, geralmente com auxílio de APIs (Application Programming Interface ou simplesmente, Interface de Programação de Aplicativos) escaláveis e seguras ou usando modelos de machine learning no banco de dados;
Monitoramento de modelos: infelizmente, implementar um modelo não é o fim disso. Em ambiente corporativo, tudo que é implantado deve ser monitorado, pois somente assim pode-se verificar se o planejado está sendo executado conforme as expectativas.
Portanto, é notório o quão importante a ciência de dados tem sido para apoiar os processos decisórios no contexto organizacional. Ela tem corroborado para definição de novos investimentos, redução de custos, otimização de processo e várias outras melhorias, devido aos avanços cada vez maiores em termos de suas análises. Entre as principais contribuições dela ao sucesso dos negócios, destacam-se:
- Agilidade ao processo de tomada de decisão: a medida em que o acesso aos dados estão cada vez mais ágeis, eles podem antecipar previsões;
- Captação e retenção de clientes: ao gerar conhecimento sobre o comportamento dos consumidores e as tendências do mercado, facilitam a obtenção de melhores estratégias de captação ou manutenção de clientes;
- Otimização de processos e aumento de produtividade: ao melhorar o conhecimento sobre os processos internos, permite focalizar na resolução de problemas contribuindo para melhoria de processo e produção;
- Previsão de demandas, controle de estoques, melhorar logística, criar novas estratégias de marketing e melhorar o desempenho financeiro: ao fornecer as melhores informações sobre os processos, pode-se atuar nos mais diversos segmentos aplicando as melhores técnicas.
Concluindo, Isaac Newton disse numa certa ocasião: “O que sabemos é uma gota, o que ignoramos é um oceano”. Portanto, é sumamente importante no contexto organizacional a utilização de técnicas, métodos e procedimentos científicos que corroborem para aumentar o conhecimento organizacional, reduzindo esse “oceano” que são as incertezas diante dos mais variados cenários que o ambiente corporativo possa enfrentar.
Referencias:
https://itforum.com.br/coluna/big-data-e-tomada-de-decisao-ha-limites-para-a-ciencia-dos-dados/
https://blog.ccmtecnologia.com.br/post/ciencia-de-dados-o-que-e-como-funciona-qual-importancia
https://www.oracle.com/br/data-science/what-is-data-science/