Porém, apesar de ser um tópico muito comentado nas empresas, algumas pessoas não sabem o real significado desse termo, muito menos como ele é aplicado nas estratégias de outras empresas.

Pensando nisso, decidi entrevistar o Davorin Kopič, head de data science na Zemanta, uma empresa de native ads que tive a oportunidade de trabalhar durante um mês na Eslovênia.

A Zemanta só consegue ser a empresa que é por conta desse time. Seria impossível oferecer seu produto sem essa prática.

Davorin trabalha nessa área há 3 anos e formou em ciência da computação e inteligência artificial.

Nesse artigo vou relatar um pouco da nossa conversa e alguns insights que tivemos juntos durantes os relatos feitos. Confira!

Por que data science é importante?

Segundo Davorin, as empresas acumulam muitas informações e a tendência é ter cada vez mais dados para serem analisados.

O que ele faz como cientista de dados é transformar essas informações em insights e olhar para eles com uma visão científica.

Dessa forma, é mais fácil de ele oferecer para a empresa, e para os seus clientes, a possibilidade de acertar mais em suas estratégias.

Então, o que as tecnologias que abrangem o data science, como o machine learning, fazem é proporcionar uma maneira de poder fazer a análise de todos esses dados de uma vez só, sem precisar de uma pilha de relatórios e anos para realizar uma tarefa.

Além disso, ela permite que as informações sejam atualizadas em tempo real, pois a máquina vai aprender a fazer o trabalho sozinha, com ou sem a supervisão humana.

Afinal, você já parou para pensar como os dados mudam constantemente a todo tempo? Se você não souber como integrá-los, poderá gerar data silos, ou seja, dados soltos que não estão sendo utilizados.

A máquina, portanto, colabora muito nessa questão, já que você poderá automatizar e acompanhar todo o processo para que informações não se percam.

Como data science pode ajudar as empresas a alcançarem seus objetivos?

Na Zemanta, seria impossível oferecer o serviço da plataforma sem machine learning. Além disso, essa estratégia influencia nos KPIs da empresa e são a base da otimização das campanhas dos clientes.

Porém, se seu produto não precisa de data science para ser vendido, isso não significa que você não precisa ficar atento nas possibilidades que ele oferece para transformar o seu negócio.

As empresas podem fazer coisas incríveis com os insights que terão por meio da análise. As marcas, por exemplo, poderão entender melhor o seu produto ao observar o que está acontecendo e reagir a esses dados. Assim, será possível fornecer para o seu cliente a melhor experiência que ele poderia ter desde o primeiro contato até o pós-compra.

Além disso, seria possível também evitar erros antes que eles fossem cometidos e fazer com que se erros inesperados não se repitam, pois a máquina aprende que aquilo foi uma falha e não deixa que aconteçam novamente.

Como saber se preciso de um time de data science na minha empresa?

Empresas que sabem como lidar com dados podem torná-los em oportunidades, mas empresas que não sabem, não terão muitos benefícios.

Desde quando começamos a ter um pensamento crítico já sabemos como analisar dados, mas quando codificamos isso, tudo muda, pois podemos aplicá-los de uma vez só baseados em um objetivo. E assim, conseguimos criar estruturas.

Afinal, data science é um state of mind e o computador é só uma ferramenta de ajuda.

Portanto, primeiramente, você precisa entender quais as necessidades do seu negócio e saber onde aplicar esses dados para que eles retornem informações relevantes.

Na Zemanta, apesar do Data Science abrigar muitas tecnologias, combinamos a análise com machine learning, mas você pode usá-los para inúmeros outras possibilidades como business intelligence e visualização de dados, por exemplo.

Data science vai mudar a forma das empresas trabalharem?

Já está mudando. Os dados só vão aumentar, então as empresas vão precisar entender melhor sobre as informações que eles fornecem.

Cada vez mais, nós sacrificamos nossa privacidade para conveniências da tecnologia e isso está em todo o lugar, fazendo com que seja muito fácil conseguir informações.

Já podemos perceber como as autoridades estão preocupadas com isso, por meio da aplicação do GDPR na Europa.

“Como somos uma empresa internacional e que atua na europa, tivemos que nos adequar às novas exigências.

Afinal, somos um negócio de tecnologia e com isso trabalhamos com muitos dados. Nós sempre tivemos uma grande preocupação com relação às questões de segurança dos dados privados. E esse ano nós atualizamos nossos processos para garantir que estamos de acordo com as normas do GDPR.”

Esse fator é extremamente importante para nós cientistas de dados, pois a manipulação dessas informações nos envolve diretamente.

Quer saber um pouco mais sobre como as novas tecnologias podem afetar o seu time? Conheça as habilidades do futuro e como será feito a automação da força de trabalho.