A ciência de dados está se tornando cada vez mais popular e, com isso, surgem mais e mais dúvidas sobre como estruturar uma área de ciência de dados na sua empresa.

Neste artigo, vamos abordar alguns dos principais pontos que você precisa considerar ao montar sua área de ciência de dados. Falaremos sobre a importância de ter um bom time, da escolha da tecnologia e do gerenciamento dos dados.

O que é a Ciência de Dados?

A Ciência de Dados é o processo de extrair conhecimento e insights de dados brutos. É uma área da ciência da computação que se concentra na aquisição, limpeza, análise, visualização e aprendizado de máquina. Em sua aplicação, a ciência de dados pode ser usada para tomar decisões empresariais, para melhorar os produtos e serviços e para entender melhor o comportamento humano.

Papéis chave na estruturação de uma área de Ciência de Dados

Quando se trata de estruturar uma área de Ciência de dados ou de Business Intelligence (BI), existem alguns papéis chave que precisam ser considerados. Esses papéis ajudarão a garantir que os objetivos da área sejam alcançados e que todos os envolvidos estejam trabalhando em harmonia. Alguns dos principais papéis chave na estruturação de uma área de Ciência de dados são:

Gerente da Tecnologia da Informação (TI): é responsável por garantir que toda a tecnologia necessária esteja disponível para a área de BI. Ele também será o principal ponto de contato para qualquer questão relacionada à tecnologia.

Analista de Negócios: é responsável por compreender as necessidades dos negócios e traduzi-las em requisitos para a área de BI. Ele também será o principal ponto de contato para qualquer questão relacionada à análise dos dados.

Arquiteto de Dados:  responsável por projetar e implementar a solução de armazenamento e processamento dos dados da área de BI.

Engenheiro da Informação: é responsável por criar e manter as ferramentas e processos necessários para permitir que os usuários possam interagir com os dados da área de BI.

Arquitetura de dados e base de dados 

Uma arquitetura de dados bem estruturada é importante para qualquer organização que trabalhe com grandes volumes de dados. Uma base de dados mal estruturada pode causar problemas de desempenho e, em alguns casos, até mesmo a perda de dados valiosos.

Uma arquitetura de dados bem projetada pode ajudar a evitar esses problemas e fornecer um ambiente de trabalho mais eficiente para todos os envolvidos.

As bases de dados são divididas em dois grupos principais: relacionais e não-relacionais. 

  • As bases de dados relacionais são aquelas que usam tabelas para armazenar os dados. Essas tabelas são vinculadas por meio de chaves ou índices, que permitem que os dados sejam recuperados rapidamente. 
  • As bases de dados não-relacionais, por outro lado, não usam tabelas para armazenar os dados. Em vez disso, os dados são armazenados em documentos ou objetos. 

 Sistemas e ferramentas de Ciência de Dados

São fundamentais para a estruturação de uma área de ciências de dados. Sem os sistemas e ferramentas adequados, a análise e o gerenciamento dos dados não seriam possíveis.

Existem diversos tipos de sistemas e ferramentas disponíveis, alguns exemplos incluem bancos de dados, ferramentas de análise, softwares de visualização e outras tecnologias.

Os bancos de dados são usados para armazenar os dados brutos, enquanto as ferramentas de análise são usadas para extrair informações úteis dos dados armazenados. Os softwares de visualização permitem que os usuários vejam os dados em forma gráfica, o que facilita a compreensão dos mesmos.

As tecnologias mais recentes, como o Big Data e a Inteligência Artificial, também estão sendo utilizadas nas áreas de ciências de dados. O Big Data permite o armazenamento e análise massiva de dados, enquanto a Inteligência Artificial pode ser usada para automatizar algumas das tarefas envolvidas no processo.

As vantagens são inúmeras. A principal delas é a agilidade na tomada de decisões, pois todos os setores da empresa estarão alinhados com as informações geradas pelos dados. Outra grande vantagem é a redução de custos, pois todos os processos serão otimizados e automatizados. Além disso, a área de Ciência de dados também contribui para aumentar a produtividade da organização, pois as pessoas terão acesso às informações necessárias para realizar suas tarefas de forma mais eficiente e com governança.

Desafios enfrentados por quem vai estruturar ou atuar nessa área  

Os principais desafios enfrentados por quem vai estruturar ou atuar na área de Ciências de Dados são:

Falta de mão-de-obra qualificada: ainda há poucas pessoas com formação e experiência em Ciências de Dados, o que torna difícil encontrar profissionais capacitados para atuar nessa área.

Falta de infraestrutura: é preciso investir em hardware e software adequados para que a área de Ciências de Dados possa funcionar corretamente. Além disso, é necessário ter um ambiente seguro e confiável para armazenar e processar os dados.

Custos elevados: os custos envolvidos na implantação e manutenção da área de Ciências de Dados podem ser bastante altos, o que pode dificultar o investimento inicial por parte das empresas.

Resistência à mudança: como a área de Ciências de Dados envolve o uso intensivo de TI, é preciso que as pessoas envolvidas estejam dispostas a aprender e a utilizar esses recursos, o que nem sempre é fácil.

Ao longo deste artigo, abordamos vários tópicos importantes para estruturar uma área de Ciência de dados. Esperamos que estas dicas sejam úteis para você na hora de iniciar seus planos para este setor. Mas se você ainda tem dúvidas ou precisa de ajuda para colocar tudo em prática, conte com a Mindtek. Temos uma equipe experiente em consultoria e implementação em Ciência de Dados, pronta para ajudá-lo a alcançar os objetivos de sua empresa.

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