Por Paulo Campos, CIO Global da HartB, startup de soluções inovadoras

Vivemos, atualmente, a quarta revolução industrial, que é caracterizada por uma profunda transformação na forma como consumimos e trabalhamos por meio da incorporação de tecnologias disruptivas como a Inteligência Artificial, robótica, Internet das Coisas e Data Science, em nossas rotinas. Com a velocidade dos avanços tecnológicos, as empresas cada vez mais precisam adaptar-se a esse novo tempo a fim de conseguirem estar à frente do mercado e ganharem escalabilidade. Hoje, abraçar massivamente as inúmeras vantagens que a tecnologia proporciona não é mais uma questão de opção, e sim um diferencial competitivo fundamental.

Entre os benefícios que a transformação digital entrega às corporações está a capacidade de tomar melhores decisões, que afetam positivamente o relacionamento com clientes e, consequentemente, a rentabilidade da organização. O Data Science é justamente a tecnologia que explora e estuda os dados que as empresas possuem a fim de testar hipóteses e obter respostas, fornecendo soluções inovadoras para velhos problemas. Quando aliada ao conhecimento de negócios, a ciência de dados pode extrair informações poderosas, capazes de auxiliar as mais diversas áreas, desde aumentar a captação de clientes até a otimização de processos internos e predição de eventos futuros.

Data Science para negócios

O Data Science entrega como resultado informações, gráficos e dashboards que possibilitam ter visões claras e responder diferentes dúvidas sobre o negócio. Se associado também ao poder das ferramentas de Machine Learning e Inteligência Artificial, o Data Science pode fornecer soluções ainda mais impressionantes, que permitem as empresas recalcular a rota e expandir seus ganhos.

A abordagem da ciência de dados depende da área de atuação e da maturidade das organizações. Empresas com alto grau de digitalização e grandes quantidades de dados podem tirar maior proveito do Data Science, sendo capazes de extrair as mais diversas informações e produtos de seus dados. No entanto, o mercado evoluiu no sentido de democratizar este serviço. Com o avanço da digitalização nas corporações e com a evolução do próprio Data Science, empresas menores também poderão beneficiar-se consideravelmente da ciência de dados.

Desafios do Data Science para negócios

Líderes corporativos provavelmente já estão familiarizados com o termo Data Science e o uso do Big Data, contudo muitos talvez não consigam entender completamente o que isso representa para o futuro de seus negócios. O custo da mudança em desprender-se de velhos métodos, de velhos comportamentos e das burocracias complicadas é um dos principais fatores que apresentam uma barreira para a evolução tecnológica. O mercado brasileiro precisa mudar o foco, direcionar esforços para alcançar um nível de maturidade na forma de lidar com a informação, e estabelecer estratégias com essa nova perspectiva de gestão a fim de alcançar maior poder competitivo e resultados mais promissores.

Para que o processo rumo ao Data Science seja implementado com sucesso, alguns desafios precisam ser superados e estes tendem a exigir uma quantidade considerável de tempo, principalmente quando enfrentados pela primeira vez. O primeiro deles é a qualidade dos dados, que é essencial para a obtenção de resultados satisfatórios. Dependendo da empresa, os dados são armazenados de formas diferentes em cada área, o que pode gerar erros na combinação desses dados e inconsistência nas informações obtidas. Uma solução é a implementação de um Data Warehouse. Com essa estrutura, os dados passam por processos de filtragem, sumarização, normalização e reorganização, formando um alicerce seguro para futuras utilizações. Além de ordenar os dados para a análise, é possível também manter um histórico detalhado e corrigir falhas.

Outro desafio durante o processo é o usuário final, que pode apresentar dificuldades pela falta de interesse em alterar as rotinas diárias. Porém, um programa de treinamento de usuários que seja abrangente o suficiente para superar quaisquer hesitações iniciais pode ser uma alternativa para as corporações conseguirem fazer com que o uso do Data Science seja adotado.

A mão de obra qualificada também se enquadra como um dos desafios no caminho para essa transformação, já que encontrar e construir uma equipe certa com as habilidades adequadas não é uma tarefa fácil. Um time de Data Science é composto por profissionais que possuem determinadas habilidades específicas, como conhecimento em estatística, programação, Machine Learning, Inteligência Artificial, visualização de dados, curiosidade, boa comunicação e uma boa formação. Esse profissional deve estar habituado à necessidade de estudo contínuo dada a evolução frenética das tecnologias, ao passo que precisa entender a necessidade de negócio do cliente e sempre estar atento a traduzir ao interlocutor não especialista como a solução dos seus problemas pode ser alcançada.

Quais setores da empresa posso utilizar o Data Science?

O acesso à informação confiável leva a execução de tarefas ajustadas às necessidades dos clientes e do negócio, por isso o Data Science pode ser utilizado em qualquer setor de uma empresa visando melhorar, principalmente, a sua produtividade. Mas não para por aí, a ciência de dados também entrega diversas outras vantagens para as organizações, como aumentar a retenção de clientes ao identificar o seu comportamento e encontrar soluções para que eles não deixem de consumir os produtos e serviços; agilizar o processo de tomada de decisões por meio do acesso rápido a informações que necessita; e criar ações de marketing alinhadas de forma precisa com o perfil do público-alvo, os quais tem maior propensão a converterem-se como clientes da empresa.

O Data Science ainda ajuda a prever demandas para um determinado produto ou serviço, o que permite a empresa não perder negócios por falta de capacidade de atendimento de clientes; potencializa as vendas por meio da análise dos dados dos produtos e serviços que vendem melhor; facilita a personalização de produtos e serviços, levando em consideração que quanto mais personalizados de acordo com o público-alvo forem os produtos e serviços, maior será o potencial competitivo da organização; e detecta possíveis riscos e fraudes por meio de metodologias estatísticas, de rede, caminho e Big Data para modelos preditivos de propensão a fraudes, que possibilitam criar alertas que ajudam a garantir respostas oportunas quando dados incomuns são reconhecidos.

Trata-se, de maneira abrangente, de ter um olhar analítico para qualquer operação a ser executada dentro da empresa e estar sempre buscando melhorar processos, olhar este que ainda tem muito a ser evoluído acompanhado de uma maturidade maior das corporações para que possam usar os dados a seu favor. Hoje, o Data Science já é uma tecnologia bastante requisitada e só tende a aumentar a sua amplitude e atuação à medida que as empresas vão compreendendo cada vez mais como aplicá-lo no seu dia a dia e os quão poderosos são seus resultados no caminho rumo ao crescimento e diferenciação no mercado.