Data Science: o que é e como funciona  a ciência de dados

A sua playlist no app de música, as páginas visitadas na internet, os livros que você busca numa loja online e os dados de uma compra na padaria são como petróleo armazenado em um gigantesco barril que recebe mais e mais óleo cada vez que você se movimenta no universo digital e fora dele. Sem beneficiamento, o óleo não tem muita serventia, mas quando refinado se transforma no combustível que abastece veículos e equipamentos industriais, mantendo as coisas funcionando.  

“A ciência de dados, também conhecida por data science, trabalha de maneira semelhante. Ela procura, pega e transforma dados brutos em informações de valor, fazendo com que valham muito mais que simples dados”, explica Nei Grando, professor de Fundamentos de Inteligência Artificial no Master em Gestão de Mídias Digitais, BI e Inteligência Artificial da ESPM e fundador da Strategius Treinamento e Consultoria. 

A economia digital produz uma enormidade de dados de todos os tipos e o data science é a área da computação que usa métodos científicos para analisar e interpretar os dados, transformando-os em informações que podem levar a insights inspiradores a qualquer empresa que acompanhe tendências e responda rapidamente a elas.  

Segundo o professor, data science é algo mais palpável que inteligência artificial, “uma irmãzinha da data science”, diz ele. As duas se complementam com pontos de interconexão, como por exemplo o machine learning, ferramenta que ensina a máquina a aprender com os dados e melhorá-los, para depois analisar novos dados, responder questões e fazer previsões, entre outros aspectos. 

Como o volume de dados é enorme, e isso não é exagero, as empresas precisam da inteligência artificial para resolver problemas complexos e para descobrir padrões, ajudando-as a definirem que caminhos seguir. A observação do consumidor como integrante de um nicho da sociedade e do seu comportamento tem muito valor quando se fala em ciência de dados, porque fornece informações para as empresas se posicionarem ou se reposicionarem no mercado, lançando produtos ou adaptando os já existentes para atender às tendências de consumo. 

Por isso, coletar dados, analisá-los, entendê-los e transformá-los em informações é fundamental para qualquer organização trabalhar bem e cada vez melhor. É a partir deles que pode ocorrer, por exemplo, de uma operadora de cartão de crédito contatar o correntista porque detectou uma compra fora dos seus padrões habituais de consumo, podendo evitar uma fraude. “A análise de repetição de padrões ou de mudanças repentinas de comportamento dos consumidores, por exemplo, serve como material para a tomada de decisões como o cancelamento do cartão de crédito clonado”, afirma Grando. 

O professor explica que, apesar da fartura de dados circulando, a verdadeira inteligência por trás desse sistema é humana, porque é necessário haver pessoas que saibam como gerenciar e usar o material coletado. É aqui que surge o cientista de dados, responsável por transformar dados em informações.

A coleta de dados é feita em cadastros, CRMs (gerenciamento de clientes) e planilhas, entre outras fontes, e selecionada numa espécie de separação do joio do trigo, onde sobra o que interessa para uma empresa. “Às vezes é necessário buscar dados fora das bases da organização e fazer o cruzamento deles com os outros já existentes para se chegar às informações necessárias para encontrar soluções ou responder questões da empresa”, explica Grando. 

Essa tarefa cabe ao engenheiro de dados, que faz a “mineração” e ajuda a integrar os dados. O cientista de dados, por sua vez, tem mais conhecimento em estatística e é dotado da sensibilidade necessária para entender que tipo de algoritmos são mais apropriados para resolver os problemas com os dados disponíveis de maneira mais inteligente. 

Hoje se fala muito em ser data driven (guiado por dados), que é utilizar dados para tomar decisões estratégicas para os negócios. A ciência de dados apresenta as informações da maneira mais precisa possível para os profissionais as usarem junto com a sua intuição e definirem que rumo tomar.  

A ciência de dados tem sido usada por grandes corporações que podem contar com equipes especializadas, as quais incluem cientistas e engenheiro de dados, e recursos para desenvolver soluções específicas conforme as necessidades cotidianas surgem. Empresas menores, por outro lado, têm a opção de utilizar plataformas que fornecem soluções prontas para problemas comuns ou modelos disponíveis. Existem diversos serviços oferecidos em nuvem para soluções que usam inteligência artificial e ciência de dados.   

“Dados e inteligência artificial são tão importantes hoje quanto o surgimento da energia elétrica. Hoje você não vive sem energia elétrica e sem tecnologia, e a tecnologia te dá informações para tomar decisões melhores do que você fazia antes de ela existir”, conclui Grando.