Data Science: o que é e como pode ajudar a sua empresa

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Sabe aquele último produto que você comprou online? Muito provavelmente, durante essa jornada de compra, você passou por uma ou mais ferramentas de data science.

Seja na hora em que o interesse começou a surgir, com propagandas direcionadas em canais como YouTube, Instagram e Google, ou ao escolher a loja com o melhor preço em comparadores como Zoom e Buscapé, a ciência de dados esteve presente.

A expansão do universo digital e o crescimento exponencial da quantidade de dados gerados diariamente têm impulsionado a adoção da ciência de dados em diversos setores da economia.

Do comércio eletrônico à indústria, passando pelos serviços financeiros e pela saúde, a análise de dados tem se mostrado uma ferramenta poderosa para aumentar vendas, reduzir custos, melhorar a produtividade e aprimorar a experiência do cliente.

Assim, a ciência de dados se torna quase imprescindível nas nossas vidas, muitas vezes sem que sequer percebamos.

O que é o Data Science?

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A ciência de dados é um conjunto de métodos e práticas que extraem, tratam e analisam grandes volumes de dados com base em princípios matemáticos e estatísticos. O objetivo é gerar insights, descobrir padrões e tendências, identificar anomalias e até prever comportamentos futuros.

Dentro do universo do data science, diversas ferramentas e áreas de conhecimento desempenham papéis importantes, como machine learning, big data, deep learning e inteligência artificial. Essas tecnologias atuam juntas para ampliar a capacidade de análise e tomada de decisão.

Exemplos práticos de Data Science nos negócios

1. Recebimentos e inadimplência

Compreender a base de clientes pode ser desafiador, especialmente em tempos de crise. Atrasos nos pagamentos e cancelamentos são comuns. Por meio da análise de dados, é possível:

  • Prever cancelamentos: Identificar clientes cujo comportamento foge do padrão habitual, como atrasos atípicos, e agir preventivamente.
  • Otimizar cobranças: Usar dados históricos para determinar o melhor momento para realizar cobranças, aumentando a taxa de recuperação e a retenção de clientes.

Essas práticas contribuem para a saúde financeira da empresa e decisões mais embasadas.

2. Otimização na logística

A logística, uma área cheia de desafios, também é beneficiada pela ciência de dados. Por exemplo:

  • Otimização de rotas: Analisar dados de GPS, tráfego, clima e condições de estradas para planejar percursos mais eficientes.
  • Gestão de estoques: Prever demandas com maior precisão para evitar rupturas ou desperdícios.

Essas análises ajudam a reduzir custos operacionais, melhorar os prazos de entrega e oferecer uma experiência superior ao cliente.

3. Comportamento do cliente e Data Science

Entender o comportamento do cliente é fundamental para campanhas eficazes. Com a ciência de dados, é possível analisar:

  • Dados demográficos: faixa etária, localização e interesses gerais.
  • Padrões de consumo: dias e horários com maior volume de vendas.
  • Interações digitais: páginas mais visitadas, cliques e tempo médio no site.

Essas informações ajudam a direcionar campanhas, otimizando custos e aumentando a conversão. Além disso, a análise pode contribuir para melhorar a interface do site ou app, garantindo maior engajamento.

Como implementar Data Science na sua empresa

engenheiro de dados

Para aplicar data science, é preciso investir em três pilares fundamentais:

  1. Profissionais capacitados
    Um time de cientistas de dados é indispensável para interpretar os dados e gerar valor. Eles devem dominar linguagens de programação, ferramentas de análise e tecnologias avançadas.
  2. Dados estruturados
    A base de dados é o coração do data science. Dados organizados e integrados, vindos de ERPs, CRMs ou outros sistemas, são essenciais. Empresas que enfrentam problemas com dados desestruturados podem se beneficiar de consultorias especializadas.
  3. Investimento em tecnologia
    Ferramentas como plataformas de BI, soluções de armazenamento e sistemas avançados para big data e machine learning são indispensáveis. Contratar uma consultoria ou outsourcing pode ser uma boa estratégia para estruturar essas tecnologias.

Por fim, saiba que os dados são fortes aliados e um tesouro preciosíssimo que merece a sua atenção. O que você viu aqui são apenas algumas de muitas aplicações da ciência de dados. As das empresas cada vez mais estão utilizando os dados e a tecnologia a seu favor.

Nesse sentido, eles são usados principalmente para impulsionar as vendas, reduzir custos, aumentar a produtividade do time e ainda melhorar a experiência do seu cliente.

Leia também:
Business Intelligence – porque a sua empresa precisa disso
Business Analytics vs Business Intelligence: qual a diferença?

Daniel Luz
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