Perguntas frequentes sobre ciência de dados

As teorias matemáticas e estatísticas implícitas na ciência de dados são importantes há décadas. Mas as tendências tecnológicas recentes permitiram a implementação industrial do que era anteriormente apenas uma teoria. Essas tendências estão originando um novo nível de demanda por ciência de dados e um grau de entusiasmo sem precedentes em relação ao que ela pode concretizar. Elas incluem:

• A ascensão do big data e da Internet das coisas (IoT, Internet od Things). A transformação digital no mundo dos negócios gerou uma grande quantidade de dados sobre clientes, concorrentes, tendências de mercado e outros fatores cruciais que influenciam no sucesso financeiro. Como esses dados vêm de várias fontes e podem ser desestruturados, eles se tornaram um desafio. É difícil, se não impossível, para os grupos internos, como os analistas corporativos tradicionais e as equipes de TI que trabalham com sistemas legados, gerenciarem e aplicarem tantas informações por conta própria.
• A nova acessibilidade da inteligência artificial (IA). A inteligência artificial e o aprendizado de máquina (ML, Machine Learning), que já foram apenas conceito de ficção científica, hoje são comuns e convenientes para resolver o desafio do big data. Como o volume, a variedade e a velocidade dos dados aumentaram exponencialmente, a capacidade de detectar padrões e fazer previsões está além da competência da cognição humana e das técnicas estatísticas tradicionais. Atualmente, a inteligência artificial e o aprendizado de máquina são necessários para classificação, análise e previsão de dados robustos.
• Ganhos enormes em capacidade de computação. A ciência de dados avançada não seria possível sem os consideráveis aprimoramentos recentes na capacidade de processamento computacional. Um avanço crucial foi a descoberta de que os processadores de computador, desenvolvidos para processar imagens em jogos, também seriam adequados para aplicativos de de ML e IA. Esses chips de computador avançados são capazes de lidar com algoritmos estatísticos e matemáticos extremamente sofisticados e apresentar resultados imediatos até mesmo para os desafios mais complexos, o que os torna ideais para aplicações na ciência de dados.
• Novas técnicas de armazenamento de dados, incluindo a computação em nuvem. Da mesma forma, a ciência de dados depende de uma capacidade maior para armazenar informações de todos os tipos por um custo razoável. Agora, as empresas podem armazenar satisfatoriamente petabytes (ou milhões de gigabytes) de dados internos ou externos, estruturados ou não, por meio da combinação de armazenamento no local e na nuvem.
• Integração de sistemas. A ciência de dados reúne todos os componentes da sua organização, portanto, é essencial que haja uma integração total e rápida dos sistemas. As tecnologias e os sistemas desenvolvidos para mover os dados em tempo real precisam estar perfeitamente integrados com os recursos automatizados de modelagem que permitem aos algoritmos do aprendizado de máquina prever um resultado. Em seguida, para obter uma vantagem real, os resultados devem ser comunicados aos aplicativos utilizados pelo cliente, com pouca ou nenhuma latência.

Os cientistas de dados são qualificados em três disciplinas: estatística e matemática aplicadas, ciência da computação e conhecimento de domínios e negócios. Embora os cientistas de dados possam ter formação em física, engenharia, matemática e outros campos técnicos ou científicos, eles também precisam entender os objetivos estratégicos da sua organização para que possam oferecer benefícios reais aos negócios.

O trabalho diário dos cientistas de dados envolve a definição de um problema ou uma oportunidade de negócios, a gestão e análise de todos os dados relevantes para o problema, o desenvolvimento e teste de modelos para fornecer insights e previsões, a apresentação de resultados para as partes interessadas da empresa e a escrita de códigos de computador para executar a solução escolhida. Ao escreverem o código, eles aplicam o conhecimento de uma combinação de linguagens usadas para gerenciamento de dados e análise preditiva, como Python, R, SAS e SQL/PostgreSQL. Por fim, eles também são responsáveis por analisar e documentar os resultados reais dos negócios.

Como há muitos conjuntos de competências específicas envolvidos, é difícil identificar e recrutar cientistas de dados qualificados, além de ser custoso mantê-los como integrantes de uma equipe interna. A maioria das organizações opta por aproveitar a competência comprovada e consagrada de provedores como a Hitachi Vantara. A Hitachi apresenta experiência de nível mundial na solução de desafios relacionados a dados para os clientes de diversos setores, de maneira flexível e econômica.

A resposta simples é: você precisa apostar na ciência de dados porque os seus concorrentes já fizeram isso e os seus clientes esperam por ela. Os concorrentes focados na análise estão desenvolvendo uma compreensão mais profunda dos clientes para melhorar as vendas, o suporte e a satisfação do consumidor. Eles estão maximizando a eficiência de seus processos para controlar os custos. Estão obtendo informações sobre as tendências futuras para fazer o planejamento estratégico. E talvez o mais importante, eles estão tomando decisões com base em fatos, e não em suposições.

Se você não estiver investindo ativamente na ciência de dados, a sua organização será superada e ficará para trás na era da inteligência artificial e do renascimento dos dados.

A ciência de dados pode proporcionar uma enorme variedade de resultados financeiros e benefícios estratégicos de acordo com a organização, os desafios específicos e os objetivos planejados.

Por exemplo, uma prestadora de serviços públicos poderia otimizar uma rede inteligente para minimizar o consumo de energia, recorrendo ao uso em tempo real e aos padrões de custo. Um varejista poderia aplicar a ciência de dados às informações no ponto de compra para prever compras futuras e apresentar uma variedade de produtos personalizados. As montadoras estão usando ativamente a ciência de dados para coletar informações reais sobre a condução de veículos e para desenvolver sistemas autônomos por meio do aprendizado de máquina. Os fabricantes industriais usam a ciência de dados para reduzir o desperdício e aumentar o tempo de atividade do equipamento.

De um modo geral, a ciência de dados e a inteligência artificial estão por trás dos avanços na análise de texto, no reconhecimento de imagem e no processamento de linguagem natural que impulsionam as inovações em todos os setores.

A ciência de dados pode melhorar substancialmente o desempenho em quase todas as vertentes da sua empresa, inclusive:

• Otimizar a cadeia de suprimentos.
• Aumentar a retenção de funcionários.
• Entender e atender às necessidades dos clientes.
• Estimar as métricas corporativas com precisão.
• Monitorar e aprimorar o design e o desempenho de produtos.

A pergunta não é "o que a ciência de dados pode fazer?" Mais precisamente, a pergunta é "o que ela faz?" A sua empresa já tem um grande volume de informações armazenadas e também tem acesso aos indispensáveis fluxos de dados externos. A ciência de dados pode aproveitar todas essas informações para aprimorar praticamente todos os aspectos do seu desempenho, inclusive os seus resultados financeiros de longo prazo.

A Hitachi Vantara se estabeleceu claramente como líder em ciência de dados, fornecendo insights estratégicos e apoiando um processo de tomada de decisões com base em fatos para uma ampla gama de clientes. Com quase 110 anos de sucesso em tecnologias operacionais e 60 anos em TI, a Hitachi possui uma compreensão única de como as empresas funcionam e de como a ciência de dados pode fazê-las funcionar melhor.

Quaisquer que sejam os seus objetivos estratégicos exclusivos, os experientes cientistas de dados da Hitachi podem coletar e extrair as informações existentes, incorporar fluxos de dados de terceiros de acordo com a necessidade, aplicar as análises mais avançadas e recomendar planos de ação táticos para que a sua organização prospere. Os especialistas em dados da Hitachi podem ajudar você a prever os resultados e depois comparar os resultados reais, criando uma cultura de aprendizado e aprimoramento contínuos.

A Hitachi aplicou a enorme capacidade da ciência de dados para resolver um conjunto diversificado de desafios dos clientes. A nossa equipe de ciência de dados pode fazer o mesmo pela sua organização.

A ciência de dados está ficando cada vez mais automatizada, e o ritmo da automação certamente continuará. Por exemplo, hoje um cientista de dados pode configurar uma máquina para fazer uma pesquisa em grade automatizada de todas as combinações possíveis de milhares de parâmetros de dados para encontrar a melhor solução possível para um determinado problema, em tempo real.

No passado, os modelos preditivos precisavam ser desenvolvidos e ajustados manualmente por estatísticos por um longo período, usando uma combinação de experiência estatística e criatividade humana. Mas hoje, devido ao aumento do volume de dados e da complexidade dos problemas corporativos, esse tipo de tarefa é tão complexo do ponto de vista matemático que precisa ser resolvido por meio de inteligência artificial, aprendizado de máquina e automação. Essa tendência deve continuar, visto que o big data está cada vez maior.

Embora a inteligência artificial e o aprendizado de máquina estejam frequentemente associados à eliminação de trabalhadores humanos, na verdade, eles apenas aumentam a importância dos cientistas de dados e das áreas relacionadas. Obter uma vantagem competitiva quando todas as empresas tiverem acesso a essas tecnologias exigirá inovação contínua e novas abordagens que testem os limites atuais de estatística, ciência da computação e conhecimento de domínios. Caberá aos cientistas de dados fornecer novas teorias, mais pesquisa e desenvolvimento e novos aplicativos ad-hoc de inteligência artificial que abram espaço para a próxima geração de resultados estratégicos e financeiros.

Não há indicação de que a automação substituirá a necessidade de cientistas de dados, engenheiros de dados e profissionais de DataOps qualificados, como os da Hitachi, porque é necessária muita criatividade humana em várias etapas para aproveitar toda a capacidade da automação e da inteligência artificial.

Um conceito emergente, o DataOps, ou as operações de dados, é o gerenciamento de dados no nível corporativo para a era da inteligência artificial. Ao implementar uma estratégia abrangente de DataOps, você pode conectar perfeitamente seus consumidores e criadores de dados para encontrar e usar com rapidez todo o valor dos seus dados.

DataOps não é um produto, um serviço ou uma solução. Trata-se de uma metodologia, uma mudança tecnológica e cultural para aprimorar o uso que a sua organização faz das informações, por meio de dados de qualidade melhor, ciclos mais curtos e gerenciamento superior dos dados.

Obviamente, a ciência de dados é um conceito fundamental nas operações de dados. Enquanto o DataOps abrange todo o ciclo de coleta e aplicação de informações, a ciência de dados é um componente crucial na aplicação de matemática, estatística, inteligência artificial e aprendizado de máquina para compreender os dados dados. A ciência de dados auxilia em todo o processo de DataOps, transformando informações brutas em informações práticas, que ajudam você a identificar a melhor estratégia.

Com experiência líder do setor em DataOps e ciência de dados, a Hitachi Vantara é um parceiro natural não apenas para extrair valor de suas informações brutas, mas também para implantar a cultura e a mentalidade orientadas por dados, fazendo com que os dados seja a prioridade diária dos seus negócios.