O seu negócio pode prosperar muito mais com as aplicações de Data Science. Atualmente, os/as gestores/as de empresas têm acesso a um volume muito grande de dados que são usados para tomadas de decisão, planejamento estratégico, desenvolvimento e aprimoramento de produtos.
Antigamente, não era tão fácil ter acesso a essa quantidade imensa de informações para nortear as empresas rumo ao sucesso. Porém, como estamos na Era da Informação, o Data Science se tornou uma realidade que pode ser colocada em prática em empresas dos mais diferentes segmentos de negócio.
Hoje em dia, as máquinas estão ganhando cada vez mais autonomia e a relação entre as pessoas está sendo mediada pela tecnologia. Um exemplo claro são as redes sociais. Ficamos conectados/as o dia todo, praticamente!
Um marco do momento atual e que tem muita ligação com o Data Science é a hiperconectividade, pois estamos o tempo todo com o smartphone nas mãos ou na frente do computador, muitas vezes fazendo a troca de informações em tempo real.
Assim, fica fácil perceber que cada um de nós passou a ser um gerador de dados, seja em uma compra online, na escolha dos sites que visitamos todos os dias, das marcas que seguimos no Instagram ou no uso do Google Maps para escolher um trajeto. Tudo isso gera dados importantes para o Data Science.
Qual o papel dos/as profissionais de Data Science em um cenário como este?
Os/as especialistas em Data Science vão trabalhar na captura, armazenamento e processamento dos dados que contêm informações importantes e estratégicas para um negócio, sabendo o máximo possível sobre os produtos, serviços e clientes.
O Data Science deve estar devidamente alinhado com a estratégia da empresa e com a equipe de gestão. Veja como isso acontece na prática!
Como colocar em prática o Data Science
Os algoritmos são capazes de fazer a leitura de textos nos mais diferentes idiomas, realizar a tradução e criar um resumo do conteúdo para uso em negócios de todas as áreas, desde segurança pública até a área médica.
O Data Science também faz a análise automatizada de imagens, identifica padrões de consumo de clientes, pessoas que estão sendo procuradas pelos familiares ou pela polícia, ajuda a detectar problemas de saúde e até mesmo a marcar a presença dos/as funcionários/as no cartão de ponto.
Com a análise de som, o Data Science pode ser empregado para saber o que os/as clientes estão achando sobre um produto e serviço ou para realizar buscas e interagir com os robôs de atendimento.
Além disso, o Data Science também costuma ser aplicado para prever o comportamento de clientes, o movimento em pontos de venda, mapear reclamações, metrificar os acessos ao e-commerce, planejar vendas e faturamento com base em informações sólidas.
A ciência de dados é muito útil para segmentar clientes, usuários, colaboradores, fornecedores e outros públicos através de critérios bem específicos. Para isso, pode ser feita a classificação do público, como satisfeitos, insatisfeitos, compradores ou não, casos problemáticos, otimistas com a implementação de novas soluções e muitos outros casos.
O perfil do/a seu/sua cliente pode ser delineado e usado para sugestão de carrinho de compras, com produtos que são similares ou complementares aos que ele/a já está acostumado/a a encomendar.
Ou seja, o Data Science pode sugerir, por exemplo, para um usuário que compra diversos tênis que ele leve também alguns acessórios, como meias, cadarços coloridos ou produtos para a proteção e recuperação do calçado.
Com esses exemplos, já é possível perceber a versatilidade e o poder das soluções de Data Science para os negócios, não é mesmo?
Outros recursos muito úteis para sua empresa através do Data Science
Para criar a estratégia da sua empresa, é possível usar o Data Science para acompanhar os/as principais líderes e players do mesmo mercado com a Social Network Analysis (SNA), criando uma ótima rede de relacionamento.
Dados como pontos de venda que possuem maior saída de produtos, vendedores/as mais eficientes e cidades onde o consumo é maior são construídos com práticas de Data Science voltadas para Business Intelligence (BI).
A criação destes mapas é feita com a geolocalização, que permite saber exatamente onde estão os usuários e criar padrões geográficos sobre comportamentos. Os dados importantes para o trabalho de Data Science são sempre modelados para a criação de estatísticas usadas para basear as estratégias e tomadas de decisão.
Para dar suporte às estatísticas, os/as profissionais também usam tecnologias e algoritmos de última geração, como deep learning, machine learning, IA – Inteligência Artificial, captura e armazenamento de informações.
Todos estes dados são tratados por cientistas especialistas, que fazem a análise das informações com o uso de ferramentas apropriadas, para que um plano de ação seja colocado em prática de forma muito assertiva para alavancar os resultados de uma empresa.
Quer saber mais sobre as soluções de Data Science? Então fale com a equipe da Cinética Lab!
