Se dados são o novo petróleo, o data science realiza o refinamento desses dados. Afinal, não basta coletar informações: é preciso transformá-las em insights e pontos de ação para que empresas se desenvolvam a partir disso. Se você deseja entender como o assunto pode ser uma oportunidade de desenvolvimento na sua carreira, continue lendo mais este conteúdo do Blog de Carreiras da Vivo. Boa leitura!
Saiba o que é data science e a sua relevância para a empresa
Também conhecido como ciência de dados, esse é um campo multidisciplinar. Ele possui o objetivo de facilitar a compreensão de um volume cada vez maior de dados que estão sendo criados e disponibilizados por empresas.
Data science estuda diferentes tipos de informações, como a captura de dados, identificação de padrões e a análise para ajudar na conclusão. Além disso, possui um diferencial com relação à área de Business Intelligence: a análise de eventos futuros, conectando as informações ao desenvolvimento de novos produtos, por exemplo. Já BI, por outro lado, foca os seus insights em eventos que ocorreram no passado para indicar pontos de ação.
Esse campo, então, envolve etapas em que podem ocorrer a limpeza, manipulação ou adição de informações para realizar o processamento. Outro ponto relevante é a análise, que precisa do suporte de algoritmos e da IA para encontrar padrões e, assim, fornecer suporte às decisões estratégicas da organização.
Para validar esses insights, devem ser realizados testes e experimentos e compartilhar os resultados por meio de ferramentas de visualização de dados. Assim, é possível compreender o trabalho desenvolvido pelo time de analistas e/ou cientistas de dados e mapear os próximos passos.
Quais são as diferenças entre data science e big data?
A ciência de dados complementa big data. Ou seja, data science está ligado à atividade com os dados (coleta, tratamento, análise e armazenagem) de forma analítica para gerar aprendizados. É um método.
Já o segundo trata-se de um termo amplo para lidar com o alto volume de dados disponíveis, que foram fornecidos em alta velocidade e que não podem ser processados em aplicativos tradicionais. É uma área ampla, que inclui a análise das informações, curadoria, armazenamento e compartilhamento, por exemplo.
Qual é o papel do analista de dados aqui?
O profissional é responsável por realizar a análise dos dados para que sejam desenvolvidas soluções, por isso, é importante que ele tenha conhecimento sobre o negócio em que está atuando. Para lidar com o grande volume de informações disponíveis, estatística e matemática são áreas extremamente presentes em sua rotina, além de ferramentas de TI.
Graças ao seu desempenho, é possível realizar a identificação de padrões, mapeamento de informações e análises que podem levar a uma tomada de decisão estratégica na empresa. Então, além de ajudar a otimizar os produtos e serviços oferecidos, há um aumento na eficiência da companhia e impacto nos lucros.
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Você sabe responder como se torna possível fazer essa conexão entre os dados coletados e a tomada de decisão empresarial? A visualização de dados executa esse “meio de campo” muito bem! Confira a seguir mais informações sobre ela.
O que é visualização de dados?
Os dados foram coletados e passaram pelo analista de dados. E agora? Para que essas informações obtidas se tornem pontos de ação para a empresa, a etapa de visualização é o caminho para facilitar a análise final dos outros setores estratégicos da organização.
Considerando que os estímulos visuais são bem processados pelo cérebro, essa pode ser a forma mais eficaz de transmitir a análise. O profissional deve considerar quais foram os dados obtidos e o objetivo para definir a forma como serão apresentados. É possível utilizar mapas, gráficos de barras, gráficos de pizza, plotagens e muitos outros recursos para fazer a transmissão das informações.
Conheça 4 ferramentas de visualização de dados
Os recursos visuais são importantes para apresentar um grande volume de dados, mas precisa ser utilizada a ferramenta correta. O Blog de Carreiras da Vivo separou algumas para você conhecer e definir qual se aplicará melhor ao seu projeto:
#1 – Tableau
Utilizando recursos de “arrasta e solta”, a ferramenta permite que sejam importados dados de outras plataformas, como o Google Analytics. Possui uma versão gratuita e ampla variedade de cursos e tutoriais on-line.
Conheça o Tableau clicando aqui.
#2 – Power BI
Criado pela Microsoft, o Power BI fornece uma dashboard de business intelligence para os usuários. Com o objetivo de encontrar insights significativos para auxiliar na tomada de decisões comerciais, ele pode se conectar a uma planilha do Excel ou reunir data warehouses em nuvem e on-premise. Os dados obtidos de fontes em nuvem se atualizam automaticamente.
Acesse agora aqui.
#3 – Google Charts
A ferramenta é gratuita, intuitiva e possui diferentes recursos visuais, como cronogramas, histogramas e mapas de árvores. Com relação às fontes de dados, são utilizados bancos de dados SQL. Além disso, o Google Charts é compatível com vários browsers, pois utiliza HTML5 e SVG.
Clique aqui para conhecer a ferramenta de visualização de dados.
#4 – Infogram
A última ferramenta da nossa lista é indicada para profissionais que buscam maior agilidade no desenvolvimento, possibilitando a criação de diferentes formatos para facilitar a visualização de dados. Gratuito, o Infogram possui uma ampla variedade de recursos, como mapas e gráficos.
Acesse agora a plataforma clicando aqui.
Agora que você já conhece como o data science, aliado ao uso de ferramentas de visualização de dados, pode ser estratégico para uma melhor visão técnica e de negócio, dê o próximo passo.
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Até a próxima. 💜
