Entenda como a Ciência de Dados pode oferecer vantagens e garantir bases mais eficientes para a análise de dados e extração de informações relevantes para os negócios dos clientes.
A evolução das tecnologias tem resultado num volume cada vez maior de dados produzidos. Em tempo de Big Data, IoT e BYOD, mais do que existir em grandes volumes, temos dados sendo produzidos em diferentes lugares, mais próximos dos consumidores ou internos às empresas.
É neste contexto de amplo volume de informações que surge e se fortalece a Data Science, também chamada de Ciência de Dados. Ela é focada em extrair, entre os muitos dados coletados, as informações que possuem real valor para o negócio. Isso torna a ciência de dados uma solução essencial para empresas de diferentes setores.
É importante entender que a Ciência de Dados não é um processo, mas o conjunto de métodos, procedimentos e sistemas científicos que buscam alcançar insights e conhecimentos por meio de dados estruturados ou não. Ela deriva de diferentes elementos e exige diversas habilidades de análise e infraestrutura, associando-se, principalmente ao Machine Learning (Aprendizado de Máquinas).
A Ciência de Dados nos processos cotidianos
Incorporar a Data Science depende de controle e reconhecimento dos pontos fortes e fracos das aplicações do negócio, identificando quais são as generalistas e quais são mais especializadas para, assim, iniciar projetos mais analíticos.
Os conhecimentos necessários para que esses projetos sejam desenvolvidos podem partir de diferentes colaboradores, uma vez que conhecimentos gerais de ciências de dados fazem parte da formação de grande parte dos profissionais de TI.
No entanto, quando a Ciência de Dados está associada ao Machine Learning, construção de algoritmos ou linguagens de programação R e Python e a processos automatizados mais complexos, é necessário que haja um especialistas em Ciência da Informação. Isso porque esses temas exigem um grande foco na legibilidade dos dados estatísticos utilizados.
Para entender a Ciência de Dados é preciso compreender que ela é objetiva, em termos simples e diretos, e oferece algoritmos para que 5 perguntas sejam respondidas:
1- Isso é A ou B?, pergunta que representa o algoritmo responsável por oferecer uma classificação para os dados analisados.
2- Isso é estranho?, que se estabelece como a base para detectar as anomalias presentes no conjunto de dados analisados.
3- Quanto custa ou quantas são?, baseada nos algoritmos de regressão que se utiliza de dados conhecidos para estabelecer previsões.
4 - Como isso é organizado?, que utiliza algoritmos de clustering usado para que os dados sejam separados em grupos naturais, facilitando sua interpretação.
5- O que devo fazer agora?, focada em algoritmos de aprendizado de reforço, que utiliza resultados anteriores para decidir qual será a próxima ação a ser tomada.
Essas perguntas resumem os algoritmos e direcionamentos na análise de dados que Data Science oferece, todas baseadas na capacidade das máquinas em identificar informações, analisá-las e aprender com elas, tomando decisões a partir do conhecimento adquirido.
Claro que, um processo completo e realmente eficiente deve vir associado às ferramentas e soluções corretas, aos conhecimentos dos colaboradores responsáveis e a combinação mais eficiente dos algoritmos oferecidos, uma vez que as respostas só podem ser alcançadas com a combinação dos dados.
Contar com computadores com capacidade de processamento e equipados com soluções de Machine Learning é importante para que as análises sejam feitas de maneira rápida, oferecendo soluções que garantem crescimento ao negócio e com capacidade para aprender e se aprimorar para as análises seguintes.
Assim, à medida que a Ciência de Dados oferece informações mais relevantes aos processos do dia a dia dos negócios, o Machine Learning garante seu aprofundamento e maior controle aos processos.
Uma das soluções oferecidas atualmente no mercado é o Serviço do aprendizado de máquina SQL Server, que oferece uma plataforma específica para o desenvolvimento e implantação inteligente de aplicativos direcionados para a coleta de informações novas.
Este serviço, que se diferencia dos demais por trazer o Machine Learning já integrado, permite que a análise seja feita mais próxima do ponto de coleta dos dados, reduzindo riscos e custos da transferência de dados entre o local de origem e o de análise.
A Ciência de Dados para as revendas de TI
Como o volume de dados produzidos tende a continuar crescendo e a necessidade de filtrar e analisar corretamente as informações neles contidas é de importância vital para a competitividade das empresas, revendas que trabalhem com a venda desses serviços ganham um novo nicho de mercado a ser explorado.
Vender e orientar soluções voltadas para a Ciência de Dados, no entanto, não é a única vantagem que esta nova realidade pode oferecer. É possível que a revenda ofereça, também, consultoria e serviços voltados para a análise dos dados, venda de tecnologias de suporte, como as relacionadas ao Machine Learning, além de ter a oportunidade de utilizar dessas tecnologias para identificar novas informações e oportunidades para seus negócios.
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