+55 84 3207 1069
Siga-nos
  • Português

Blog de Automação Industrial da Logique

  • Início
  • Blog
  • Ciência de dados: descubra o que é e as suas aplicações na indústria

Ciência de dados: descubra o que é e as suas aplicações na indústria

Veja tudo o que você precisa saber sobre ciência de dados e como a área está contribuindo para o desenvolvimento industrial

Já não é novidade que a quantidade de dados produzidos mundialmente tem atingido enormes proporções. Os números ainda apresentam tendência de crescimento, com previsão de dobrar seu volume a cada ano.

Dentro desse contexto surge então a ciência de dados, ganhando destaque por suprir a demanda de analisar e gerar conclusões através dessa grande quantidade de informações.

Nesse post iremos abordar pontos importantes como:

  • O que é ciência de dados?
  • Áreas de conhecimentos;
  • Como a ciência de dados se relaciona com Big Data?
  • Business Intelligence vs. Ciência de Dados;
  • Aplicações.

Continue lendo e entenda melhor esse assunto!

O que é Ciência de Dados?

Ciência de dados é a área que propõe o estudo de dados através de métodos e princípios, e tem como objetivo a extração de conhecimento, aplicando-o posteriormente em situações reais.

Através dela é possível identificar padrões de ocorrências em determinada situação e ainda prever futuros cenários. Esse é um ponto chave de apoio à tomada de decisão, visto que permite identificar tendências de mercado e possibilita uma rápida adaptação da organização perante as mesmas.

A ciência de dados também é de grande utilidade para o ambiente interno corporativo. Quantificar situações e identificar correlações entre as mesmas contribui diretamente para a melhor compreensão da conjuntura organizacional. Isso também promove decisões mais precisas e que geram melhores resultados.

Profissionais que atuam nesta área focam não apenas em identificar problemas e inferir suas causas e soluções, mas principalmente em prever futuros obstáculos. Desse modo, a organização pode planejar ainda melhor os próximos passos a seguir.

Áreas de conhecimento

É intuitivo pensar que a ciência de dados se relaciona com a tecnologia da informação, porém, não se restringe somente a ela.

A ciência de dados é vista de maneira interdisciplinar e integra diversas áreas de conhecimento. Entre elas estão:

estatística, matemática, big data, machine learning, mineração de dados, gestão do conhecimento, gestão de negócios, social midia analytics, ciência de dados

De maneira geral, pode ser vista como a associação entre ciência da computação, matemática e conhecimento das áreas de negócio.

Como a Ciência de Dados se relaciona com Big Data?

Assuntos ligados a Big Data já vem sendo bastante discutidos, inclusive aqui em nosso blog. A pergunta agora é com esse tema se relaciona com a ciência de dados.

Em termos gerais, Big Data pode ser visto como combustível para a ciência de dados. Essas duas áreas combinadas recebem o nome de Big Data Analytics.

O Big Data Analytics tem como intuito aplicar essa ciência aos dados processados pelo Big Data, através da utilização de métodos de análise cada vez mais avançados.

Big data impõe um desafio adicional à ciência de dados: utilizar ferramentas que possibilitem o processamento de um conjunto extremamente grande de dados em tempo hábil.

Ou seja, quando soluções clássicas não são efetivas é necessário lançar mão de metodologias e ferramentas específicas para lidar com o problema de big data.

Essa aplicação gera então uma série de benefícios, como decisões mais assertivas e previsões de futuros cenários, com já mencionado anteriormente.

Business Intelligence vs. Ciência de dados

Outro assunto que também é interessante relacionar com a ciência de dados é Business Intelligence. Apesar de ambos possuírem características em comum, não se trata da mesma coisa.

Tanto o business intelligence quanto a ciência de dados possuem como objetivo a utilização de dados brutos para gerar ideias valiosas e aplicáveis ao negócio.

A diferença está então no método. A ciência de dados trabalha com a aplicação de metodologias científicas, como modelagem estatística e machine learning, já citadas anteriormente.

Enquanto o business intelligence fornece apenas análises descritivas e diagnósticas, informando o que aconteceu e os porquês, a ciência de dados faz ainda análises preditivas, apontando o que pode vir a acontecer, e prescritiva, apresentando o que deve ser feito futuramente.

Dessa forma, a ciência de dados contribui para uma visão organizacional mais macro, permitindo que a empresa descubra e alcance novos horizontes.

Aplicações da ciência de dados

A aplicação dessa ciência pode ser feita em diversos setores e suprir diversos interesse, e isso pode explicar o porquê do assunto estar sendo tão discutido atualmente.

Onde existirem conjuntos de dados sendos gerados e coletados, essa aplicação pode ser feita. E quanto maior for a quantidade de dados, mais notável será o valor gerado pela aplicação.

Listamos abaixo algumas das inúmeras aplicações da ciência de dados e as oportunidades geradas por elas:

  • Produção: otimização de recursos, maior eficiência produtiva e controle de qualidade;
  • Serviços financeiros: detecção de risco de fraudes, análise de crédito, gerenciamento de risco, análise de mercado e previsões de inadimplência;
  • TI: monitoramento de informações, aumento da segurança, detecção de invasões;
  • Logística: otimização de fluxos e estoques;
  • Recursos Humanos: melhor alocação de recursos e avaliações de perfil.
  • Marketing: segmentação de mercado, descoberta e detecção de padrões comportamentais em nichos de mercado, previsões de novos cenários e tendências de mercado, melhor alocação de recursos.

Vale lembrar que profissionais que atuam nessa área são cada vez mais procurados no mercado. Isso ocorre devido aos grandes benefícios trazidos pela ciência de dados.

A profissão de cientista de dados foi apontada pelo Glassdoor, uma plataforma de oferta de empregos, como a carreira mais promissora em 2018.

Finalizando…

Ao longo do post pudemos ver vários pontos importantes sobre a ciência de dados, como sua definição, aplicações e diferenciação de outros tema também muito comentados.

Espero que tudo tenha ficado claro. Mas, caso tenha restado alguma dúvida ou se você deseja conversar ainda mais sobre esse tema, fique a vontade para entrar em contato comigo através do paula.andrade@logiquesistemas.com.br.

 

Gostou do post e acredita que ele pode ser interessante para outras pessoas? Compartilhe então com seus amigos através das mídias sociais!


Postado por Ana Paula Andrade

Um pouco sobre o autor (a): Graduanda em Engenharia de Produção que caiu por um acaso no mundo do marketing.


Postagens relacionadas


Receba o nosso feed

Fique por dentro das novidades

Prometemos não enviar spam.
© 2016. «Logique Sistemas». Todos os direitos reservados