{"id":2226,"date":"2019-04-06T00:00:00","date_gmt":"2019-04-06T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/rockcontent.com\/br\/2019\/04\/06\/data-science\/"},"modified":"2019-04-06T00:00:00","modified_gmt":"2019-04-06T00:00:00","slug":"data-science","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pingback.com\/br\/resources\/data-science\/","title":{"rendered":"Entenda a rela\u00e7\u00e3o entre Data Science e marketing e saiba como criar a\u00e7\u00f5es mais estrat\u00e9gicas"},"content":{"rendered":"\n

A era da transforma\u00e7\u00e3o digital<\/a>, contexto hist\u00f3rico da tecnologia em que vivemos atualmente, fez com que os dados se tornassem o centro do trabalho de muitas empresas. <\/p>\n\n\n\n

Diante disso, o Data Science se tornou um importante campo de trabalho para toda companhia que fa\u00e7a uso de softwares, sistemas e plataformas variadas.<\/p>\n\n\n\n

Captar, estruturar e analisar esses dados \u00e9 parte de um trabalho fundamental<\/strong>, permitindo que as empresas trabalhem de forma estrat\u00e9gica. <\/p>\n\n\n\n

Para que tudo isso seja poss\u00edvel, as pr\u00e1ticas e o trabalho de Data Science devem estar devidamente difundidos em cada neg\u00f3cio, para o melhor aproveitamento das informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

Neste post, mostraremos em detalhes o que \u00e9 o Data Science e qual \u00e9 o seu impacto atual nas empresas! Entenda melhor do que se trata e como \u00e9 a rotina do profissional desse campo.<\/p>\n\n\n\n

O que \u00e9 o Data Science?<\/h2>\n\n\n\n

Quem trabalha com marketing<\/a> j\u00e1 deve ter ouvido com alguma frequ\u00eancia o termo Data Science. Ele \u00e9 muito atual e, consequentemente, de grande relev\u00e2ncia para as estrat\u00e9gias de posicionamento da empresa. <\/p>\n\n\n\n

A tomada de decis\u00f5es depende cada vez mais da coleta e estudo das informa\u00e7\u00f5es que a empresa gera nas atividades.<\/p>\n\n\n\n

Data Science nada mais \u00e9 do que o conjunto de t\u00e9cnicas, teorias, an\u00e1lises, par\u00e2metros de observa\u00e7\u00e3o, algoritmos e princ\u00edpios que d\u00e3o suporte ao trabalho com dados<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

Esse campo de trabalho tem como proposta principal utilizar desse volume de informa\u00e7\u00f5es para extrair an\u00e1lises e observar comportamentos espec\u00edficos.<\/p>\n\n\n\n

O trabalho de Data Science<\/a> \u00e9 mais do que uma an\u00e1lise estat\u00edstica de observa\u00e7\u00e3o do que acontece no momento. Por meio de suas ferramentas, esse campo \u00e9 capacitado a apontar poss\u00edveis movimentos futuros. <\/p>\n\n\n\n

Sendo assim, com a an\u00e1lise dos resultados atuais, \u00e9 poss\u00edvel prever comportamentos, tend\u00eancias e acontecimentos<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Bases de trabalho do Data Science<\/h3>\n\n\n\n

A base desse trabalho s\u00e3o recursos como os algoritmos que d\u00e3o suporte \u00e0 ci\u00eancia de dados. Ao lidar com os dados administrados, eles s\u00e3o capazes de aprender mais sobre o comportamento das informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

\u00c9 o que possibilita compreender o comportamento dos dados e ter uma perspectiva do que isso vai gerar em fatos para a empresa no futuro. <\/p>\n\n\n\n

Isso gira em torno de um trabalho de continuidade, que \u00e9, justamente, o que permite ao Data Science ser realmente relevante e conduzir o neg\u00f3cio para um caminho estrat\u00e9gico<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

An\u00e1lises de diferentes perspectivas<\/h3>\n\n\n\n

Com suas ferramentas e tecnologias de trabalho, o Data Science pode analisar os dados de diferentes perspectivas. Isso torna o trabalho ainda mais frut\u00edfero, dando \u00e0 empresa a capacidade de compreender n\u00e3o s\u00f3 o momento atual, como tamb\u00e9m o que a espera em curto, m\u00e9dio e longo prazo.<\/p>\n\n\n\n

A tomada de decis\u00f5es possibilitada pelo Data Science se divide em 3 tipos de perspectivas principais: a an\u00e1lise causativa preditiva, a an\u00e1lise prescritiva e o aprendizado de m\u00e1quina possibilitado pelos algoritmos.<\/p>\n\n\n\n

An\u00e1lise causativa preditiva<\/h4>\n\n\n\n

A an\u00e1lise causativa preditiva<\/a> capacita a formula\u00e7\u00e3o de um modelo de preven\u00e7\u00e3o de poss\u00edveis acontecimentos no futuro<\/strong>. Determinado evento \u00e9 apontado como essa possibilidade, gra\u00e7as ao conhecimento que esse tipo de an\u00e1lise oferece.<\/p>\n\n\n\n

Um bom exemplo s\u00e3o as op\u00e7\u00f5es de pagamento que voc\u00ea tem possibilitado aos clientes. Por meio desse ponto de partida, essa an\u00e1lise permite prever se, futuramente, esses meios de pagamento podem gerar algum tipo de inadimpl\u00eancia. O modelo de an\u00e1lise preditiva ajuda a ter uma vis\u00e3o futura nesse sentido.<\/p>\n\n\n\n

An\u00e1lise prescritiva<\/h4>\n\n\n\n

Al\u00e9m de captar a perspectiva futura, esse \u00e9 um tipo de an\u00e1lise focado em tamb\u00e9m oferecer as melhores solu\u00e7\u00f5es diante do que \u00e9 observado<\/strong>. Os dados captados passam pelas leituras de algoritmos que ajudam a chegar a insights de melhoria ou de otimiza\u00e7\u00e3o. Assim, tudo pode ser otimizado.<\/p>\n\n\n\n

Aprendizado de m\u00e1quina<\/h4>\n\n\n\n

O aprendizado de m\u00e1quina, ou Machine Learning<\/a>, \u00e9 um campo cient\u00edfico focado em permitir que sistemas aprendam com a entrada de dados. Quanto mais eles s\u00e3o expostos a informa\u00e7\u00f5es, melhor lidam com as atividades a quais s\u00e3o dedicados. Isso tudo de forma autom\u00e1tica, sem supervis\u00e3o!<\/p>\n\n\n\n

Na pr\u00e1tica, o aprendizado de m\u00e1quina tamb\u00e9m \u00e9 uma forma de captar insights e perspectivas em rela\u00e7\u00e3o a comportamentos na rela\u00e7\u00e3o com os dados. <\/p>\n\n\n\n

As m\u00e1quinas s\u00e3o capazes de detectar tend\u00eancias espec\u00edficas e entregar essas observa\u00e7\u00f5es aos cientistas de dados que, ent\u00e3o, oferecem suporte \u00e0 tomada de decis\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

Qual \u00e9 a rela\u00e7\u00e3o do Data Science com o Big Data?<\/h2>\n\n\n\n

O Big Data<\/a> \u00e9 um campo da ci\u00eancia em que o foco s\u00e3o os grandes volumes de dados, aqueles que existem em larga escala, sem estrutura\u00e7\u00e3o e dif\u00edceis de se captar. <\/p>\n\n\n\n

A inten\u00e7\u00e3o \u00e9, justamente, que n\u00e3o haja limita\u00e7\u00f5es na hora de ter acesso a essas informa\u00e7\u00f5es, independentemente da amplitude de fontes em que elas estejam.<\/p>\n\n\n\n

Uma empresa tem dados sendo gerados a todo tempo em sua atua\u00e7\u00e3o. A quest\u00e3o \u00e9 que essas informa\u00e7\u00f5es valem ouro, uma vez que mostram detalhadamente os resultados das atividades da organiza\u00e7\u00e3o. <\/p>\n\n\n\n

Al\u00e9m disso, dados da rela\u00e7\u00e3o do cliente com a empresa tamb\u00e9m ajudam a entender prefer\u00eancias e h\u00e1bitos de consumo.<\/p>\n\n\n\n

O Big Data tem a fun\u00e7\u00e3o de n\u00e3o impor nenhuma limita\u00e7\u00e3o na capta\u00e7\u00e3o dessas informa\u00e7\u00f5es, independentemente de onde elas v\u00eam e se est\u00e3o misturadas e \u201cbagun\u00e7adas\u201d<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

Por isso, esse campo oferece um suporte muito interessante, sendo um dos pilares do Data Science e ajudando a trabalhar com mais dados.<\/p>\n\n\n\n

O Big Data como parte fundamental do Data Science<\/h3>\n\n\n\n

\u00c9 imposs\u00edvel falar de Data Sciente sem passar por Big Data, simplesmente, porque n\u00e3o h\u00e1 efeitos concretos trabalhando com um volume baixo de dados. <\/p>\n\n\n\n

O Data Science precisa ter acesso ao maior volume de informa\u00e7\u00f5es poss\u00edvel para, ent\u00e3o, trazer an\u00e1lises e percep\u00e7\u00f5es mais profundas, com retornos estrat\u00e9gicos.<\/p>\n\n\n\n

Sem o Big Data, isso n\u00e3o \u00e9 poss\u00edvel<\/strong>. Tendo isso em vista, ele \u00e9 o que levar\u00e1 todos os dados relevantes ao est\u00e1gio de an\u00e1lises e observa\u00e7\u00f5es de perspectivas de que o Data Science cuida. <\/p>\n\n\n\n

Captar e estruturar um alto volume de informa\u00e7\u00f5es \u00e9 parte do trabalho fundamental para que o Data Science consiga entregar resultados estrat\u00e9gicos.<\/p>\n\n\n\nQuem leu este conte\u00fado tamb\u00e9m se interessou por:<\/strong>
\t\n O que \u00e9 Jornalismo de Dados e como produzir not\u00edcias relevantes<\/a>
\t\n Big Data: aprenda DEFINITIVAMENTE como funciona<\/a>
\t\n Conte\u00fado baseado em dados: aprenda como inser\u00ed-los em sua estrat\u00e9gia<\/a>
\t\n Data Mining: o que \u00e9 e como funciona a minera\u00e7\u00e3o de dados<\/a>
<\/biblioteca>\n\n\n\n

Qual \u00e9 o impacto do Data Science no marketing?<\/h2>\n\n\n\n

O Data Sciente prop\u00f5e seu estudo dos dados em prol de todas as \u00e1reas da empresa e, entre elas, o marketing consegue colher resultados estrat\u00e9gicos muito vantajosos.<\/p>\n\n\n\n

Os insights e percep\u00e7\u00f5es ajudam a preparar melhor as a\u00e7\u00f5es e a lidar com as prefer\u00eancias e os h\u00e1bitos de consumo do p\u00fablico. Assim, a segmenta\u00e7\u00e3o e o relacionamento passam a ser mais certeiros e com melhores resultados.<\/p>\n\n\n\n

A seguir, entenda melhor em quais pontos o Data Science entrega ganhos ao marketing e como as empresas podem aproveitar o resultado desse trabalho avan\u00e7ado com as informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

Dar suporte ao planejamento de marketing anual<\/h3>\n\n\n\n

O planejamento de marketing<\/a> \u00e9 uma das etapas mais importantes do in\u00edcio de um per\u00edodo. A empresa precisa ter suas metas definidas com precis\u00e3o e, certamente, os resultados e os dados de suas atividades recentes t\u00eam impacto nisso.<\/p>\n\n\n\n

O Data Science ajuda a entender o que \u00e9 necess\u00e1rio para a empresa definir como o seu marketing vai trabalhar em prol do desenvolvimento do neg\u00f3cio ao longo do ano. <\/p>\n\n\n\n

O planejamento s\u00f3 ser\u00e1 eficaz diante dos \u00faltimos resultados. Uma an\u00e1lise atual, ou seja, estat\u00edstica do neg\u00f3cio, \u00e9 o que dar\u00e1 o suporte para chegar \u00e0s perspectivas distintas.<\/p>\n\n\n\n

Assim, o Data Science vai permitir entender o que a empresa deve esperar nos pr\u00f3ximos meses em todos os seus campos. Isso se refere ao mercado e consumo, ou seja, tem rela\u00e7\u00e3o direta com o marketing, ajudando a estabelecer metas seguras.<\/p>\n\n\n\n

A partir dessas metas, o planejamento ter\u00e1 a\u00e7\u00f5es mais espec\u00edficas voltadas para o que a empresa pretende desenvolver, melhorar ou evitar<\/strong> de acordo com a perspectiva do Data Science.<\/p>\n\n\n\n

Analisar os h\u00e1bitos de consumo e propor posicionamento estrat\u00e9gico<\/h3>\n\n\n\n

Um dos pilares da an\u00e1lise de dados em rela\u00e7\u00e3o a resultados \u00e9 trazer o que o p\u00fablico da marca est\u00e1 consumindo. Isso n\u00e3o quer dizer somente o que ele compra, mas seus h\u00e1bitos nessa posi\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Os meios de pagamento, o ticket m\u00e9dio e outras pr\u00e1ticas representam muito para a empresa. Tudo isso pode ser percebido pelo Data Science, que, al\u00e9m de trazer as informa\u00e7\u00f5es, \u00e9 capaz de realizar perspectivas de mudan\u00e7a ou evolu\u00e7\u00e3o desse comportamento no futuro.<\/p>\n\n\n\n

Por conta disso, a pr\u00e1tica traz um ganho muito positivo no que diz respeito a posicionar a empresa estrategicamente diante de seu consumidor. Isso quer dizer adequar as atividades e pr\u00e1ticas do neg\u00f3cio<\/strong> de maneira que ele seja capaz de atender a esse comportamento e h\u00e1bitos do p\u00fablico<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

A tend\u00eancia \u00e9 que o neg\u00f3cio entregue cada vez mais o que o consumidor demanda, seja em rela\u00e7\u00e3o a produtos, seja quanto a servi\u00e7os e atendimento<\/a>, por exemplo.<\/p>\n\n\n\n

Desenvolver campanhas de marketing mais certeiras<\/h3>\n\n\n\n

As campanhas de marketing s\u00e3o variadas e possibilitam posicionar a empresa no mercado, se comunicar com o p\u00fablico, divulgar seus produtos e se fazer presente. <\/p>\n\n\n\n

Tanto no contexto offline quanto no online, campanhas certeiras geram o impacto necess\u00e1rio para que a empresa mostre ao mercado que est\u00e1 pronta para ocupar seu espa\u00e7o nele.<\/p>\n\n\n\n

Isso tem um ganho exponencial<\/a> caso o Data Science consiga trazer informa\u00e7\u00f5es que ajudem a construir a\u00e7\u00f5es e campanhas de qualidade, que s\u00e3o aquelas capazes de entregar valor<\/a>, ou seja, captar a aten\u00e7\u00e3o do p\u00fablico, levando a mensagem de maneira clara, com a linguagem certa e tom adequado<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Todos esses detalhes dependem de um entendimento mais profundo do perfil do consumidor<\/a>, exatamente o trabalho que o Data Science possibilita com seu estudo dos dados gerados entre intera\u00e7\u00f5es e consumo.<\/p>\n\n\n\n

Na pr\u00e1tica, o Data Science estuda as informa\u00e7\u00f5es que o p\u00fablico gera nas redes sociais<\/a> e na rela\u00e7\u00e3o comercial com a empresa para gerar insights de posicionamento. A partir disso, as a\u00e7\u00f5es s\u00e3o ainda mais certeiras, ou seja, capazes de gerar o real impacto no p\u00fablico da marca.<\/p>\n\n\n\n

Prever poss\u00edveis movimentos do mercado<\/h3>\n\n\n\n

Uma das caracter\u00edsticas mais marcantes da era digital \u00e9 o dinamismo como as formas de neg\u00f3cio e os h\u00e1bitos de consumo mudam.<\/p>\n\n\n\n

O mercado est\u00e1 sujeito a grandes mudan\u00e7as a qualquer momento e, de uma hora para a outra, mudan\u00e7as estruturais profundas acontecem. Em meio a isso, sai na frente aquela empresa que \u00e9 capaz de prever essas tend\u00eancias <\/strong>\u2014 e o Data Science \u00e9 a ferramenta para isso.<\/p>\n\n\n\n

Como voc\u00ea viu neste conte\u00fado, entre as diferentes perspectivas de an\u00e1lise, as preditivas s\u00e3o as mais fortes nesse sentido. <\/p>\n\n\n\n

Elas v\u00e3o al\u00e9m de uma observa\u00e7\u00e3o moment\u00e2nea com base em estat\u00edsticas, o que permite entender como os dados analisados representam poss\u00edveis tend\u00eancias e mudan\u00e7as de comportamento em m\u00e9dio ou longo prazo.<\/p>\n\n\n\n

Esse ganho \u00e9 extremamente competitivo e permite \u00e0 empresa se adequar a novos cen\u00e1rios. Estrategicamente, prever os movimentos do mercado significa se preparar de maneira r\u00e1pida<\/strong>, tanto em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 estrutura operacional quanto ao posicionamento. O resultado \u00e9 uma adequa\u00e7\u00e3o mais \u00e1gil, evitando ficar para tr\u00e1s e perder espa\u00e7o no seu segmento<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Quem \u00e9 o cientista de dados e como se tornar um?<\/h2>\n\n\n\n

O cientista de dados \u00e9 um profissional indispens\u00e1vel para que o Data Science seja implementado e realmente funcione em longo prazo.<\/p>\n\n\n\n

Ele \u00e9 pe\u00e7a-chave e tem os conhecimentos, ferramentas e expertise necess\u00e1rios para analisar informa\u00e7\u00f5es, automatizar leituras de algoritmos e transformar dados em insights, perspectivas e caminhos para mudan\u00e7as estrat\u00e9gicas na empresa.<\/p>\n\n\n\n

Para lidar com informa\u00e7\u00f5es e transform\u00e1-las em conte\u00fado importante, \u00e9 necess\u00e1rio que esse profissional seja multidisciplinar, com amplos conhecimentos em campos dos mais variados<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

Isso permite que ele entenda os problemas e as demandas da empresa, como chegar \u00e0s melhores solu\u00e7\u00f5es e extrair essas propostas diante dos dados que ele analisa.<\/p>\n\n\n\n

Para entender melhor essas informa\u00e7\u00f5es, o cientista de dados tamb\u00e9m precisa ter profundos conhecimentos de linguagem de programa\u00e7\u00e3o, matem\u00e1tica, estat\u00edstica e de campos da tecnologia e do TI. <\/p>\n\n\n\n

Assim, ele pode programar os algoritmos<\/a> e configurar mecanismos que consigam captar retornos estrat\u00e9gicos a partir dos dados que analisa no seu trabalho<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

O Data Science est\u00e1 muito presente nas grandes empresas, mas nem sempre esse \u00e9 um assunto amplamente discutido. No entanto, companhias que desejam fazer melhor uso de suas informa\u00e7\u00f5es e transform\u00e1-las em direcionamento estrat\u00e9gico n\u00e3o podem abrir m\u00e3o desse campo de trabalho.<\/p>\n\n\n\n

A prop\u00f3sito, usar os dados de clientes na pr\u00e1tica do Data Science requer alguns cuidados. A privacidade e o compartilhamento de informa\u00e7\u00f5es privadas devem ser respeitados. Confira o que a Lei Geral de Prote\u00e7\u00e3o de Dados prop\u00f5e em rela\u00e7\u00e3o a essa responsabilidade das empresas!<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

O Data Science \u00e9 fundamental para que as empresas trabalhem com dados em alto n\u00edvel e gerem insights, obtendo perspectivas de futuro. \u00c9 parte de uma atividade estrat\u00e9gica e focada em resultados e desenvolvimento. Seus impactos no marketing envolvem desde o suporte ao planejamento das a\u00e7\u00f5es \u00e0 previs\u00e3o de poss\u00edveis movimentos do mercado.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[17,22],"tags":[],"class_list":["post-2226","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-marketing","category-tech"],"yoast_head":"\nData Science: o que \u00e9 e seus impactos no marketing<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"O Data Science pode trazer ganhos estrat\u00e9gicos e preparar a empresa para lidar com o futuro do mercado e do consumo. 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