{"id":57243,"date":"2022-03-03T15:01:08","date_gmt":"2022-03-03T18:01:08","guid":{"rendered":"https:\/\/rockcontent.com\/br\/?p=57243"},"modified":"2025-09-18T19:14:45","modified_gmt":"2025-09-18T22:14:45","slug":"sucesso-ciencia-de-dados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pingback.com\/br\/resources\/sucesso-ciencia-de-dados\/","title":{"rendered":"As bases do sucesso na Ci\u00eancia de Dados"},"content":{"rendered":"

O crescimento da quantidade de dados parece ser indiscut\u00edvel. Em 2020, estima-se que cada pessoa no mundo tenha gerado, em m\u00e9dia, 1,7 megabytes de dados por segundo<\/a>. Isso significa que, hoje, seriam precisos cerca de 180 milh\u00f5es de anos para baixar todos os dados da Internet<\/a>.<\/p>\n

Sem d\u00favidas, tamanha quantidade representa uma oportunidade de usar esses dados para tomar decis\u00f5es, e essa \u00e9 a raz\u00e3o pela qual 94% das empresas afirmam que dados s\u00e3o cruciais para o crescimento de seus neg\u00f3cios<\/a> na era da transforma\u00e7\u00e3o digital.<\/p>\n

Nesse contexto, o campo da Ci\u00eancia de Dados tem a miss\u00e3o de transformar esses dados em <\/strong>informa\u00e7\u00f5es \u00fateis<\/strong><\/a>. Como lidar com essa quantidade de material para fornecer insights e recomenda\u00e7\u00f5es para um neg\u00f3cio? Essa \u00e9 uma das perguntas de ouro que os cientistas de dados s\u00e3o contratados para responder. Levando isso em considera\u00e7\u00e3o, o Escrit\u00f3rio de Estat\u00edsticas Trabalhistas dos EUA prev\u00ea que o n\u00famero de empregos no campo da Ci\u00eancia de Dados crescer\u00e1 cerca de 28% at\u00e9 2026<\/a>.<\/p>\n

Mas voc\u00ea j\u00e1 pensou em que tipo de problemas os cientistas de dados podem trabalhar? Apenas como exemplo, aqui na Rock Content, trabalhamos de forma a prever quando um cliente cancelar\u00e1 um contrato antes mesmo que a decis\u00e3o seja tomada, com base em dados<\/a>.<\/p>\n

A partir dessa constata\u00e7\u00e3o, \u00e9 poss\u00edvel envolver outras equipes no engajamento dos clientes, salvando essa receita proativamente. Desde desafios relacionados \u00e0 aquisi\u00e7\u00e3o de novos clientes at\u00e9 oportunidades de vendas cruzadas nos neg\u00f3cios: cientistas de dados se concentram no uso de dados para resolver problemas.<\/p>\n

\u00c9 natural que esses profissionais abordem os problemas de um neg\u00f3cio por meio de estrat\u00e9gias diferentes. Embora seja saud\u00e1vel, especialmente quando uma equipe est\u00e1 repleta de profissionais de diferentes forma\u00e7\u00f5es, gostaria de destacar uma caracter\u00edstica especialmente importante para o sucesso.<\/p>\n

Os projetos de Ci\u00eancia de Dados<\/a> na vida real n\u00e3o s\u00e3o os mesmos que encontramos em ambientes de aprendizagem ou em sites de desafios, como o Kaggle<\/a>. Isso n\u00e3o significa que as competi\u00e7\u00f5es sejam ruins, mas participar delas n\u00e3o significa que o mesmo sucesso ser\u00e1 alcan\u00e7ado em projetos da vida real.<\/p>\n

As diferen\u00e7as entre os dados na vida real e no ambiente de aprendizado<\/h2>\n

Em sua rotina, voc\u00ea n\u00e3o vai necessariamente ter um conjunto de dados pronto para cada cen\u00e1rio. E caso tenha, talvez voc\u00ea possa refletir sobre ele, porque esse conjunto de dados ser\u00e1 o principal propulsor da sua entrega. O ponto \u00e9: como voc\u00ea pode se responsabilizar pelo seu resultado proporcionado pelo seu propulsor se voc\u00ea n\u00e3o o analisou?<\/p>\n

A partir dessa pergunta, \u00e9 importante refor\u00e7ar: a Ci\u00eancia de Dados definitivamente come\u00e7a muito antes dos dados<\/strong>. Eu encorajo vigorosamente os cientistas de dados a prestarem aten\u00e7\u00e3o \u00e0 defini\u00e7\u00e3o do problema, e n\u00e3o apenas ao relat\u00f3rio de an\u00e1lise de dados que ser\u00e1 entregue no final. O neg\u00f3cio vem em primeiro lugar. Sempre.<\/p>\n

Isso tamb\u00e9m ocorre quando profissionais de marketing fazem o planejamento anual, por exemplo. \u00c9 tentador se lan\u00e7ar ao metaverso<\/a> s\u00f3 porque todos est\u00e3o falando sobre isso. Mas reflita: por que voc\u00ea quer estar no metaverso? Que problemas do seu neg\u00f3cio voc\u00ea quer resolver? Lembre-se: as estrat\u00e9gias sempre v\u00eam antes das t\u00e1ticas.<\/p>\n

Quando se trata de dados, usar essa abordagem assegurar\u00e1 que a solu\u00e7\u00e3o n\u00e3o seja criada antes mesmo de a equipe explorar o que realmente deve ser resolvido. Assim, \u00e9 muito importante que l\u00edderes trabalhem com cientistas de dados o mais r\u00e1pido poss\u00edvel.<\/p>\n

Apesar de 38% dos profissionais de dados estarem envolvidos em tomadas de decis\u00f5es<\/a>, eles podem sentir que suas percep\u00e7\u00f5es n\u00e3o s\u00e3o levadas a s\u00e9rio. V\u00e1rias quest\u00f5es podem surgir a partir disso, e uma parte delas est\u00e1 relacionada \u00e0 diferen\u00e7a entre entender de dados e entender de neg\u00f3cios.<\/p>\n

Com isso em mente, podemos explorar uma quest\u00e3o mais profunda: como os cientistas de dados podem refletir sobre os problemas empresariais se eles n\u00e3o entenderem bem o neg\u00f3cio? Eu definitivamente concordo que um projeto de Ci\u00eancia de Dados n\u00e3o \u00e9 uma atividade individual, por\u00e9m acredito firmemente que os cientistas de dados podem contribuir para o desenvolvimento de hip\u00f3teses.<\/p>\n

\u00c9 importante destacar que, em uma \u00e1rea com uma lacuna de talentos, o equil\u00edbrio entre o conhecimento do mercado e as hard skills de an\u00e1lise de dados pode ser crucial para o sucesso de projetos.<\/p>\n

Os dados podem ser apenas o topo do iceberg<\/h2>\n

Mergulhar no funcionamento de um neg\u00f3cio n\u00e3o deve ser visto como uma atividade al\u00e9m das fun\u00e7\u00f5es do cientista de dados: \u00e9 parte integrante da fun\u00e7\u00e3o. Isso porque essa an\u00e1lise profunda \u00e9 fonte de insights para definir a base que vai nortear o projeto de Ci\u00eancia de Dados, assim como lidar com outros desafios t\u00e9cnicos.<\/p>\n

Note que os dados s\u00e3o apenas a ponta de um iceberg envolvendo reflex\u00f5es muito mais profundas sobre os objetivos de uma empresa. Ent\u00e3o, se voc\u00ea considera que seu trabalho come\u00e7a na ponta do iceberg, j\u00e1 deve ter perdido milhares de oportunidades.<\/p>\n

O esfor\u00e7o de contextualizar o problema enfrentado por um neg\u00f3cio \u00e9 provavelmente a caracter\u00edstica que mais se destaca em cientistas de dados de diferentes backgrounds. Naturalmente, essa tarefa n\u00e3o depende apenas desse profissional, mas tamb\u00e9m da lideran\u00e7a, que deve lev\u00e1-lo \u00e0 fase de tomada de decis\u00e3o.<\/p>\n

Conclus\u00e3o: \u00e9 preciso trazer cientistas de dados para discutir as estrat\u00e9gias do neg\u00f3cio<\/h2>\n

Para encerrar, \u00e9 interessante dizer que h\u00e1 muitas discuss\u00f5es relacionadas \u00e0 ideia de que os cientistas de dados est\u00e3o sendo substitu\u00eddos por novas ferramentas<\/a> capazes de aplicar automaticamente o Machine Learning<\/a>. Eu discordo totalmente. Essas ferramentas provavelmente est\u00e3o substituindo profissionais que est\u00e3o apenas escrevendo c\u00f3digos, sem qualquer tipo de interpreta\u00e7\u00e3o \u2014 em outras palavras, lidando com a ponta do iceberg.<\/p>\n

Os profissionais capazes de ir \u00e0s profundezas do oceano n\u00e3o s\u00e3o facilmente substitu\u00edveis. Isso requer uma mistura de habilidades que entram em a\u00e7\u00e3o muito antes dos dados. E a Ci\u00eancia de Dados vai al\u00e9m de discutir algoritmos<\/a> e modelos.<\/p>\n

Essa \u00e9 a resposta para entender por que temos tantos cientistas de dados fazendo um excelente trabalho e vindo de outras \u00e1reas, n\u00e3o diretamente relacionadas \u00e0 ci\u00eancia, tecnologia, engenharia e gest\u00e3o.<\/p>\n

\u00c9 tudo uma quest\u00e3o de explorar e usar hard skills como ferramentas de aprendizagem que ajudar\u00e3o a proporcionar melhorias em um neg\u00f3cio. Por isso, \u00e9 importante assegurar que os cientistas de dados compreendam o neg\u00f3cio em si antes de lidar com quest\u00f5es t\u00e9cnicas.<\/p>\n

O contato com o produto \u00e9 um dos melhores presentes que um l\u00edder pode dar a um cientista de dados e, na maioria das vezes, esse esfor\u00e7o levar\u00e1 a insights valiosos e a um ritmo acelerado dos projetos no futuro pr\u00f3ximo. Quanto mais pr\u00f3xima a equipe t\u00e9cnica estiver do produto, maior ser\u00e1 o n\u00famero de oportunidades identificadas por ela<\/strong>.<\/p>\n

Por outro lado, lembre-se de que a an\u00e1lise de dados \u00e9 apenas uma maneira de atingir as metas da empresa. Ao compreender essa l\u00f3gica, podemos concluir que n\u00e3o h\u00e1 nada melhor que especialistas em neg\u00f3cios para apoiar o andamento de projetos baseados em dados.<\/p>\n

Convido voc\u00ea a refletir sobre que tipo de cientista de dados pode fazer a diferen\u00e7a no seu neg\u00f3cio. Tamb\u00e9m recomendo que assine nossa newsletter para receber atualiza\u00e7\u00f5es sobre novos temas relacionados a marketing e neg\u00f3cios.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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