O que é Data Science e a importância no crescimento de uma empresa

Com a evolução de tráfego e informação da internet, aplicativos, sites e todos os tipos de endereços, a massa de dados triplicou, justamente porque a cada dia que se passa, mais informações são introduzidas nas redes.

Quanto maior o acesso e a complexidade do site, mais dados são gerados, transformando esse tipo de feito em “data driven companies”, ou seja, empresas que possuem sites com muitas informações e que necessitam de uma área especializada para lidar com elas.

Essa área é chamada de data Science, e ajuda na tomada de decisões sobre toda a massa de informação que é recebida a todo o momento, sempre com subdivisões e variadas aplicações pertinentes, que serão explicadas de forma mais profunda neste artigo. Acompanhe e confira.

O que é Data Science?

Data Science, em português “ciência de dados”, é uma área totalmente voltada para estudos e análises de dados. Eles podem ser de variados nichos como:

 

Esse estudo visa extrair todo o tipo de conhecimento recebido no site, detectar padrões e obtenções de causas e seus entendimentos para tomadas de decisão.

Essa captação abundante de dados ajuda na revolução desses setores e a forma como eles são coletados, gerando um armazenamento mais organizado, transformações de informações e análises mais certeiras.

Qual a utilidade desse serviço?

A maioria das empresas já possuem profissionais que trabalham nesta área, chamados Datas Scientists, e eles focam em aplicar essa análise de dados em formas de vendas, como por exemplo em marketing.

Essa captação de informações de tráfego se ajusta ao alinhamento estratégico de cada companhia, isso porque data science irá gerar soluções, apresentando o maior desempenho no contexto em questão.

Ou seja, essa profissão e seus profissionais analisam dados e procuram o melhor meio de colocá-los em ação para que gere produção, vendas, alinhamento dentro da própria empresa e que alavanque o desenvolvimento da mesma, gerando um conhecimento íntimo das necessidades do negócio.

Entenda na prática o que é data Science e o Big Data e como esses dados são aplicados

Através desta ciência, todos os tipos de dados são captados, sejam eles em textos, imagens, sons e movimentos. Essa tecnologia captura e os processa para aplicá-los em suas práticas, que podem ser:

  • Geolocalização- padrões geográficos de vendas
  • Texto – essa automatização acelera a análise de padrão de consumo
  • Som – captura informações para serem utilizadas em opiniões de clientes
  • Segmentação – Cria grupos de clientes e perfis mais apropriados para o nicho de sua empresa
  • Cesto de compras – Com base nos hábitos de uma pessoa, oferecer compras que talvez ela se interesse
  • Business Inteligence – Mapeia dados importantes de uma empresa, como país, vendedores, pontos de vendas e afins

Ou seja, essa ciência faz parte do ramo da inteligência artificial, que ajuda a entender todos os tipos de clientes que possui e qual o perfil que trará mais lucro para o seu negócio.

As informações captadas são aplicadas em um sistema chamado Big Data, que é um conjunto de métodos que captura e armazena todos esses processos, e fazem com que os dados fiquem em um sistema escalável aumentando a potência de procura e máquinas.

data science para empresas

A importância do Data Science para sua empresa

Como pudemos ver no texto, a importância desta área para seus negócios é a possibilidade de extrair informações valiosas em um grande volume para poder tomar todas as decisões futuras para seu negócio.

Com todos os dados processados, armazenados, linkados e organizados de uma maneira correta por um profissional, sua empresa segue o caminho correto entendendo o que é o data Science e o aplicando a partir de todas as captações.

Agora que você sabe o que é Data Science e sua grande importância, é interessante saber que ela gera interesses também para hackers. Para que empresa tenha todos os dados protegidos, leia o “Guia completo de como proteger sua empresa de ataques cibernéticos” e fique livre de qualquer invasão.

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