Durante muito tempo, falar sobre Ciência de Dados parecia coisa de média ou grande empresa. Esse tipo de assunto que lembra muito as conferências de tecnologia, daquelas com palco iluminado e palestrante com slides cheios de gráfico, mas que no dia seguinte você volta para a sua planilha do Excel e a vida continua igual. 

Só que nos últimos anos isso mudou de verdade. 

Não porque as empresas, viraram de repente mais inteligentes ou mais tecnológicas, mas devido às ferramentas se tornarem mais acessíveis, aumento de estudantes e profissionais especializados. 

Hoje todas as empresas geram dados o tempo inteiro e alguns dos problemas que são enfrentados estão relacionadas as informações geradas que são mal interpretadas ou simplesmente ignoradas. 

Segundo a pesquisa State of Data Brazil, cerca de 40% das médias e grandes empresas brasileiras já utilizam ferramentas de análise de dados para apoiar decisões. Isso quer dizer que mais da metade ainda não usa.  

Neste artigo, vamos mostrar 5 formas práticas de aplicar Ciência de Dados no ambiente empresarial sem precisar montar um time gigantesco de TI ou embarcar num projeto de dois anos antes de ver resultado. 

É normal falar sobre estratégia, mas muitas empresas ainda sofrem por conta de certas tomadas de decisões, como exemplo: “eu acho que o problema está aqui”, “minha experiência diz que isso não vai funcionar”, “a gente sempre fez assim”… 

Isso funciona até um certo ponto. O problema é que conforme a operação vai crescendo, o “feeling” começa a errar mais do que acertar e quando erra em escala, o custo é proporcional. 

Com a aplicação da análise de dados, você deixa de utilizar suposição por comportamento real. Não é sobre desconfiar do “olhar” humano é sobre dar uma base melhor mais assertiva para trabalhar e mais assertiva. 

Uma das áreas é no Marketing, onde você pode acompanhar em tempo real o que está funcionando e realizar os ajustes necessários. Caso não esteja tendo conversão na campanha é possível ajustar no meio do caminho e deixar de alocar dinheiro em canal que não converte. Na área financeira as análises preditivas ajudam a antecipar inadimplência antes que vire um problema. No comercial, os dados mostram quais clientes têm mais chance de renovar contrato e quais estão a ponto de cancelar.

Muitas empresas convivem com processos lentos, retrabalho e equipes sobrecarregadas, enquanto outras ficam até ociosas. Sem análise de dados, a operação acaba funcionando no grito: o time corre para apagar o incêndio mais visível, não o problema que realmente está gerando prejuízo. 

Um dos principais benefícios é a habilidade de detectar gargalos e ineficiências nos fluxos de trabalho, analisando grandes quantidades de dados, tanto estruturados quanto não estruturados.   

Outro aspecto importante é o monitoramento constante do desempenho. Com a utilização de dashboards interativos e indicadores personalizados (KPIs), a Ciência de Dados proporciona uma visão em tempo real dos processos, possibilitando ajustes rápidos e decisões fundamentadas. Essa abordagem não só aumenta a eficiência, mas também permite a personalização de estratégias, especialmente em áreas como marketing e gestão comercial.   

Para realizar implementação na melhoria dos processos internos deve-se seguir algumas etapas: 

• Definição de objetivos e métricas: Criar metas claras e identificar KPIs que estejam alinhados aos resultados desejados.  

• Coletar e integrar dados: Reunir informações de diversas fontes em uma única base, utilizando ferramentas de ETL e plataformas analíticas.  

• Conduzir análise avançada: Aplicar modelos estatísticos, aprendizado de máquina e outras técnicas para obter insights práticos.  

• Monitorar contínuamente: Estabelecer sistemas de análise em tempo real para identificar oportunidades de melhoria. 

Saiba mais: Como implementar Ciência de dados em sua empresa | Mindtek 

Quando um e-commerce recomenda exatamente o produto que você precisava, ou quando um atendente já conhece seu histórico antes mesmo de você explicar o problema a experiência muda completamente. 

Mas é preciso ter cuidado, pois a personalização mal feita, por outro lado, torna-se invasiva.  Por exemplo, quando um anúncio aparece segundos depois de você comentar algo numa conversa privada fica a sensação de que alguém está observando mais do que deveria. A diferença está na forma como os dados são utilizados. 

As empresas que fazem isso adequadamente usam Machine Learning para identificar padrões de comportamento, como: hábitos de compra, preferências, histórico de navegação… transformando essas informações em experiências mais úteis e não insistentes. Isso, na prática, significa receber recomendações mais relevantes, comunicações menos genéricas e atendimentos que não fazem você repetir a mesma história toda vez. 

Parece detalhe, mas o impacto em retenção, satisfação e relacionamento costuma ser enorme. 

Saiba mais: Como personalizar atendimento ao cliente com uso de IA  

Os cientistas de dados podem criar modelos que não só identificam possíveis fraudes, mas também evitam atividades suspeitas ao monitorar transações em tempo real. Esses modelos são treinados com grandes conjuntos de dados, aprendendo a reconhecer padrões complexos e anomalias que seriam difíceis de serem detectadas por humanos.  

No setor bancário, por exemplo, os modelos de detecção de fraude podem identificar comportamentos estranhos, como um aumento repentino em transações de alto valor ou padrões irregulares de login, que podem indicar uma tentativa de fraude. No campo dos seguros, a análise de dados pode revelar esquemas fraudulentos de sinistros, ajudando as seguradoras a evitarem pagamentos indevidos. No e-commerce, a prevenção de fraudes é essencial para manter a confiança do consumidor e a integridade das transações online.  

Além disso, a análise de riscos proporcionada pela Ciência de Dados permite uma abordagem proativa, na qual as empresas não apenas reagem a incidentes de fraude, mas também implementam estratégias para mitigar riscos futuros. Isso inclui a atualização constante dos modelos à medida que novos dados são coletados, garantindo que as ferramentas de prevenção de fraudes continuem eficazes diante de táticas fraudulentas em constante evolução. 

Muitas empresas estão cercadas por dados, mas ainda presa ao Excel. Ele é ótimo, mas até certo ponto, quando o assunto visualização de dados e insights. 

A visualização de dados é uma maneira de transformar informações complexas em gráficos e imagens que mostram conexões e padrões escondidos. É importante apresentar essas informações de maneira fácil de entender para que todos possam compreendê-las, desde os líderes de equipe até os membros operacionais. Muitas vezes, os dados brutos são difíceis de interpretar, o que os torna inacessíveis para aqueles que não têm experiência em análise de dados.  

Confira uma demonstração de uma ferramenta de visualização de dados.

Exemplo de Dashboard na plataforma Qlik Sense

Ao transformar os dados em visualizações claras e intuitivas, as organizações podem facilitar a compreensão das informações e tomar decisões mais informadas e rápidas. As visualizações eficazes ajudam a identificar tendências, padrões e anomalias de forma rápida e intuitiva, permitindo que os usuários explorem os dados e obtenham informações valiosas com facilidade. 

O Microsoft Power BI e o Qlik Sense são exemplos proeminentes da visualização e análise de dados, cada um com suas características distintas. O Microsoft Power BI é amplamente reconhecido por sua integração com o ecossistema da Microsoft, permitindo uma sinergia eficiente com aplicativos como Excel e Azure. Por outro lado, o Qlik Sense destaca-se pela sua abordagem de análise associativa, que permite aos usuários fazer conexões entre dados de diferentes fontes de forma mais intuitiva. 

Ambas as ferramentas oferecem funcionalidades de colaboração e compartilhamento, essenciais para o trabalho em equipe e a tomada de decisões baseada em dados.  

Existem várias coisas a considerar ao escolher entre o Microsoft Power BI e o Qlik Sense. Por exemplo, se você já está familiarizado com outras ferramentas da Microsoft, isso pode influenciar sua decisão. Além disso, se você precisa de recursos de análise associativa ou têm preferências específicas de interface do usuário, isso também pode ser um fator importante.  

Ambas as ferramentas têm suas vantagens e são capazes de fornecer recursos poderosos de visualização e análise de dados. No entanto, é importante lembrar que o objetivo final é o mesmo: ajudar as organizações a entenderem e agirem com base em seus dados.  

A escolha da ferramenta deve ser baseada nas necessidades específicas da sua organização e em sua capacidade de atender aos objetivos de análise e visualização de dados. Se você está considerando implementar Ciência de Dados e análise avançada, é altamente recomendável buscar orientação de especialistas qualificados.  

Se você ficou com dúvidas ou deseja saber como a Ciência de Dados pode ajudar alavancar o seu negócio, converse com um dos nossos especialistas através do e-mail contato@mindtek.com.br ou pelo whatsapp +55 21 99146-6537