Data Science

Data Science: por que é útil para sua carreira em Marketing

Data Science é um recurso essencial porque melhora a maneira como as empresas lidam com os dados obtidos na internet. Aliás, o armazenamento de dados é algo muito importante no século 21.

É por meio deles que as empresas, instituições e órgãos conseguem compreender diversas informações, e com isso se planejar melhor para tomar decisões. Mas o que muitos gestores se perguntam é como coletar os dados e interpretá-los.

É fundamental saber fazer isso do jeito certo e, principalmente, valorizar as informações coletadas e saber aplicá-las. Só que isso não é uma tarefa simples e é justamente por isso que o cientista de dados é tão importante nas organizações.

Os dados são trabalhados em diferentes áreas, como o próprio Data Science, Data Analytics e Big Data, mas cada uma delas possui suas próprias características, particularidades e detalhes direcionados.

É por meio da análise e utilização de informações que as empresas conseguem melhorar suas estratégias de marketing e até mesmo se os produtos e serviços, tendo em vista que compreendem os hábitos e necessidades dos consumidores.

Neste artigo, vamos explicar o conceito de Data Science, quais são as áreas envolvidas e sua utilidade para a carreira no marketing.

Entenda o que é Data Science

Data Science, também conhecida como ciência de dados, nada mais é do que o estudo de informações não focadas, que são os dados gerados nos meios digitais. Com ela, a empresa reconhece caminhos, por meio de análises realizadas.

O profissional que trabalha com Data Science é conhecido como cientista de dados e possui uma grande demanda no mercado, principalmente nos últimos anos. Isso porque 90% das informações armazenadas foram geradas recentemente.

Negócios dos mais variados tipos, como uma empresa de higienização sofá, se veem diante de uma grande quantidade de informações circulando, e devido ao seu potencial, é fundamental contar com esse profissional.

Mas o Data Science está muito além de análise estatística e observações, tendo em vista que essa ferramenta também faz estudos preditivos e aponta movimentos futuros, comportamentos, tendências e acontecimentos. Isso acontece por meio de 4 etapas:

  • Coleta de dados;
  • Preparação de dados;
  • Análise;
  • Entrega.

Antes de coletar os dados, o profissional estuda algumas hipóteses em relação àquilo que pretende alcançar. Depois, ele define um problema e começa a coletar os dados.

Esse processo trabalha informações públicas e externas, além de informações internas, contabilizando os dados estruturados e os não estruturados.

Na preparação de dados, o cientista observa inconsistências, erros nos cadastros, entradas duplicadas e outros problemas que podem aparecer. Trata-se de uma fase muito importante para que a análise seja apurada.

Durante a análise, é feita uma observação e interpretação de todas as informações levantadas. As habilidades analíticas e criativas são fundamentais para encontrar hipóteses e ideias que façam sentido para o problema.

O profissional verifica se existe algum padrão diferente, mas que possa ser considerado. Por fim, ao contratar o cientista de dados, um fabricante de porta de aço automática terá a entrega de informações preditivas.

Ela é o resultado de um projeto de Data Science, e para seu sucesso, os resultados precisam ser informados efetivamente, para que a organização tenha suporte em suas tomadas de decisão.

Áreas envolvidas com o Data Science

O Data Science é uma intersecção entre a ciência da computação, conhecimento de negócios e estatística, sendo responsável por uma parte do trabalho e todas elas são muito importantes. As principais áreas envolvidas com eles são:

Funcionamento das equipes

A ciência de dados é composta por muitas habilidades, por conta disso, um profissional dificilmente poderia dominar todas as capacidades sem este recurso. Dessa forma, são conhecidos como profissionais unicórnios.

Esse nome se deve ao fato de que esse tipo de profissional é muito difícil de encontrar e quando são encontrados, são muito caros. Assim sendo, surgiram equipes multidisciplinares de data science.

Dentro de uma empresa de corte a laser chapa, cada profissional consegue se focar em sua área de mais experiência e colaborar com os conhecimentos necessários no desenvolvimento de dados relevantes para a organização.

A equipe de ciência dos dados pode ser formada por desenvolvedores, engenheiros de dados, especialistas em visualização e negócios, analistas de dados e estatísticos.

Estatística

O principal objetivo da ciência de dados é melhorar as tomadas de decisões, mas isso só é possível por conta da estatística. Ela responde às principais perguntas dos negócios e aumenta a confiabilidade nas tomadas de decisão.

Decisões orientadas por dados evitam erros estratégicos e que a empresa desperdice recursos, além de melhorá-la durante o processo de transformação digital.

Ciência da computação

Por meio da computação em nuvem, todas as informações de uma empresa terceirizada de recepcionista ficam armazenadas na internet.

Ter bons conhecimentos é muito importante para disponibilizar dados que serão analisados com segurança. É fundamental que eles estejam organizados e acessíveis, além de constantemente atualizados.

O engenheiro de dados ajuda a compreender as necessidades da organização e automatizar o acesso às informações.

Negócios

É fundamental levantar informações relevantes para a companhia, e o responsável por guiar a decisão é quem mais entende da organização, no caso, o gestor.

É papel dele compreender os desafios enfrentados pela companhia e fatores que podem prejudicar os resultados. Também é fundamental que conheça o mercado onde está inserido, inovações na área, legislação dentre outras informações.

Um gestor capacitado ajuda a investigar o que é realmente importante. Por meio dele, a empresa saberá utilizar os dados que possui. Isso acontece em diferentes setores, inclusive, no marketing.

Data Science e carreira no marketing

A ciência de dados é muito importante para as estratégias de marketing de qualquer negócio, como no caso de uma empresa de instalação de tela fachadeira.

Um dos motivos para isso é que os dados estão por todos os lugares, ou seja, quase tudo é transformado em informação. Por exemplo, a quantidade de vezes que uma pessoa olha seu e-mail, quantos cafés toma e as horas que trabalha.

Também podemos transformar em dados a intensidade do tráfego no site, as opções de pagamento que os clientes mais utilizam, quantas pessoas abriram uma newsletter e assim por diante.

No dia a dia, muita coisa pode ser transformada em dados, e a partir deles, as organizações conseguem informações valiosas que aprimoram suas estratégias de marketing.

Eles contam histórias, mas para interpretá-las, é fundamental saber o que estão indicando. É necessário compreender se as informações estão maiores ou menores que a média, o percentual de conversão para o produto, entre outros.

É dessa forma que um fabricante de piso elevado em aço com concreto celular vai descobrir se a taxa de abertura de sua newsletter melhorou e fazer outras perguntas que vão formar uma história importante para melhorar os investimentos em marketing.

É com elas e com todos os insights colhidos por meio desses dados que boas decisões são tomadas, sendo muito mais conscientes e assertivas.

O gestor terá certeza de que pode fazer alguma coisa ou investir em determinada estratégia porque ela realmente vai funcionar. Nada se baseia no achismo, tudo é trabalhado com base em informações concretas.

As decisões se tornam muito mais fáceis e os resultados passam a ser considerados como descobertas que melhoram consideravelmente as decisões.

Por meio dos dados, um fabricante de escada revestida de mármore pode prever seus próximos passos. Isso acontece por meio do machine learning, modelos preditivos, inteligência artificial, redes neurais e regressão linear.

O propósito dessa área é identificar padrões e prever comportamentos de clientes, usuários, negócios e do mercado como um todo. Fica muito mais fácil apontar caminhos adequados para o crescimento da corporação e identificar gargalos.

O gestor desenvolve uma mente muito mais analítica e questionadora, e qualquer presunção que tiver será trabalhada. Ele vai procurar saber por que acredita em determinada afirmação e se ela é comprovada por números.

Dentro de um condomínio logístico para transportadora haverá uma busca constante por aquilo que os dados dizem, melhorando a maneira como coleta informações e aplicando o pensamento científico no cotidiano.

Tudo começa a ser muito mais assertivo, o que melhora os investimentos e evita o desperdício de recursos, consequentemente, os resultados das estratégias de marketing serão muito melhores.

Considerações finais

Toda empresa precisa coletar dados, e isso não se aplica apenas ao marketing, mas em diversos outros setores, inclusive para compreender seus colaboradores e o mercado onde está inserida.

São informações precisas e relevantes que podem mudar o curso do negócio e fazer com que ele alcance patamares muito mais altos. O Data Science atua nesse sentido e pode trazer melhorias impressionantes para o marketing do seu negócio.

Esse texto foi originalmente desenvolvido pela equipe do blog Guia de Investimento, onde você pode encontrar centenas de conteúdos informativos sobre diversos segmentos.



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