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O Universo é Data Science: o impacto dos dados no mercado digital

data science

Dados, a fronteira final.

Quem acabou de ler essa frase, pode imaginar: “mas que clichê!”. Porém, convido você a refletir um pouco comigo.

Atualmente, são faladas 6.909 línguas diferentes no mundo. E muitos dizem que o inglês é a língua universal.

Eu considero isso uma afirmação incorreta, pois, se pensarmos melhor, nem todos querem falar outra língua.

Porém, dados representam um fator universal de comunicação e, acredite em mim, não há uma pessoa neste mundo que não saiba interpretar dados.

Você pode vir a dizer que sou louco, estou equivocado ou qualquer outra terminação negativa. Mas para provar meu ponto, te mostro a definição de “dado” conforme a linguística:

“Cada um dos enunciados de uma língua falada e/ou escrita, reunido ou não num corpus, tomado como elemento empírico capaz de servir de base a um estudo, a uma hipótese, a uma teoria sobre a estrutura da língua”.

Mas, afinal de contas, o que é Data Science? E por que ela é tão importante para o mercado digital?

Destrinchando o Data Science

Data Science — ou Ciência de dados — é uma área da Estatística focada no desenvolvimento, análise, automação e geração de relatórios de dados.

Para seguir todas essas etapas, é muito comum ter uma base de dados relevante em relação à amostragem. Muitos usam de Big Data para organizar, captar seus dados e gerar insights.

Assim, um cientista de dados deve buscar, a partir das informações obtidas, as melhores respostas para as perguntas que lhe foram feitas.

data science

Um exemplo prático disso é um hospital que tem um banco de dados com os pacientes que tiveram infartos, dentre eles:

  • pacientes com marca-passo;
  • pacientes que fizeram ponte de safena;
  • pacientes que não fizeram cirurgia alguma.

O cientista de dados pega essas informações junto ao histórico dos pacientes e gera relatórios, podendo prever a probabilidade de um deles ter um novo infarto.

O mesmo pode ocorrer em diversos cenários, e não necessariamente tendo como foco a previsibilidade, mas sim o nível de engajamento.

Em Marketing Digital, costumamos usar a ciência de dados para acompanhar nível de engajamento da nossa persona com nosso produto. Para tal, usamos ferramentas como Google Analytics, Hotjar entre outras.

Explicando o universo

O mundo é dado. Tudo à nossa volta é regido por números e métricas e sem eles você não existe.

matrix

Hoje em dia, a ciência dos dados alcança as mais diferentes áreas: medicina, comunicação, marketing, agronomia, finanças, engenharia, entre outras.

Agora vamos trazer isso para o mundo digital.

No mundo digital, temos um dado captado por uma máquina (entenda máquina como qualquer mecanismo criado pelo ser humano que funciona por eletricidade, podendo também ser um software) que gerará um relatório em forma numérica, ao qual o cientista de dados terá acesso no final.

Esse processo ocorre em microssegundos, pois, a partir do momento em que o usuário disponibiliza uma informação online, ela já é automaticamente captada por um coletor de dados.

Assim, no nosso cotidiano, tudo o que fazemos está sendo registrado pela máquina.

Seu celular é uma grande máquina de captação de dados. Ele é um prazer para todo cientista de dados, pois gera inúmeras métricas que podem ser usadas de diversas formas.

Por exemplo: número de vezes em que entrou na rede social, informando para o Analytics o modelo do seu telefone e o browser usado, o tempo de resposta de carregamento da página, os tipos de pesquisa que realizou, definindo uma aba com suas preferências.

Outro exemplo extraordinário é a localização do celular.

Ela pode informar cada loja na qual você entrou ou qualquer tipo de estabelecimento que tenha seus dados registrados.

Já percebeu que quando vai ao shopping, você normalmente recebe uma pesquisa de satisfação ou de informação pelo Google Maps? Se ainda não percebeu, faça o teste.

Automação em Data Science

Muitas pesquisas mostram que o cargo de analista de dados tem uma previsão de acabar nos próximos anos. Essas pesquisas especulam que o computador irá substituí-lo.

Para ser muito sincero, essa é a mais pura verdade. Mas o que essas pesquisas não falam é que quem está criando essas máquinas é o próprio analista de dados.

Sejamos realistas: na profissão de cientista de dados, você passa a ter análises enormes e complexas a serem feitas e, na maioria das vezes, elas são recorrentes. Para isso, nós recorremos à automação de dados, pois é retrabalho ter que gerar uma nova análise.

Mas o que é automação em Data Science?

Automação de dados é simples, basta você ser preguiçoso que, de cara, descobre.

Pense bem: você tem um banco de dados recorrente com 10.000 linhas e 300 colunas — isso é dado pra caramba! É tanta informação que, se você acha que um notebook padrão de casa conseguirá ler isso, está enganado.

O que acontece é que, com essa quantidade de dados recorrentes, fica difícil para o analista criar a análise toda vez que recebe os dados. Para isso, ele recorre à automação. Usando um programa apropriado para organização de banco de dados (como o Access da Microsoft ou uma série de macros no Excel para exercer essa função), ele já prepara os dados e, assim, os envia para uma tabela com as fórmulas das análises prontas. Ou se for em SQL (Structured Query Language ou Linguagem de Consulta Estruturada), com os códigos prontos.

Assim, a automação é realizada e deixa espaço para criar análises mais complexas e inovadoras. Por esse motivo, a profissão de analista de dados pode morrer, mas, em contraponto, o cientista de automação de dados pode tomar esse lugar.

Data Science e Marketing Digital

Este tópico vai ser tratado com a minha experiência pessoal.

No dia 29 de junho de 2018 estava embarcando para um curso de Business Marketing na Ohio University.

Nesse exato mesmo dia no ano de 2016 estava decidido a me tornar um cientista de dados focado em Marketing.

A ciência de dados em marketing é o mesmo que dizer cereal com leite, pipoca com manteiga, café com queijo, ou seja, são duas coisas que combinam tão bem que ninguém sabe dizer se algum dia elas foram separadas.

Dados para marketing são a base de uma estratégia saudável. A probabilidade de dar certo é muito maior do que apenas feeling. Porque, afinal de contas, o ser humano é muito complexo. E por mais que nós, aqui na Rock, lidemos com B2B, não deixa de ser direto com um ser humano.

Temos nossas premissas, nossos julgamentos, nossos desejos, nossa confiança, e, para atingir tais valores tão subjetivos, precisamos de métricas muito concretas para aproximar o máximo possível da persona a ser alcançada.

O Marketing Digital está em constante mudança. Os processos que ocorrem nele são gerados em segundos. Para isso, precisamos de ferramentas de big data e automação de dados que aceleram ainda mais o processo de acompanhamento de métricas ao vivo.

digital marketing

Quanto mais precisos os dados sobre nossa persona, maior a chance de oferecermos o produto certo para ela. Porém, como estamos lidando com pessoas, o fator imprevisibilidade sempre deve ser levado em conta, tornando essa uma ciência não exata.

Como Analista de Pesquisa, sempre busco inovar, automatizar, diminuir esforços para minhas funções. A busca pela inovação constante me levou a aceitar um curso no exterior.

Na época, ainda não trabalhava na Rock, mas era assistente de pesquisa em um laboratório de estatístico e ciência do consumo na UFMG. Estava em busca de conhecer melhor o mundo corporativo do marketing, para tentar ligar mais a universidade com as empresas.

Falhei miseravelmente em tentar unir os dois.

O Curso estava previsto para julho de 2018 e eu tinha desistido da universidade como uma fonte de renda. Mas, com isso, eu consegui um emprego aqui na Rock.

Eles me contrataram, sabendo do curso que iria fazer no meio do ano. E esse curso me trouxe grandes insights do processo de marketing em grandes empresas. Isso, para um cientista de dados em marketing, é essencial. Afinal de contas, pesquisa e análise de dados não são bem-feitas se o pesquisador não entende a fundo seu objeto.

Conclusão

O universo é feito de dados, afinal. E você pode olhar hoje em sua carteira e ver todos os números que te fazem existir: CPF, RG, CNH, entre outros.

A ciência de dados veio para ficar, e acredito que será cada dia mais presente no decorrer dos próximos 5 anos.

Prepare-se para ser, cada dia mais, sondado por dados.

E pergunto a você: acredita que os dados são importantes para seu dia a dia? Quantos dados já analisou?

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