Entenda por que data science e cloud computing são tecnologias que caminham juntas
Estamos vivendo na era da informação. Nunca se gerou dados a uma quantidade e velocidade tão grande quanto nos dias atuais. Só nos últimos dois anos foram gerados 90% do total de dados da humanidade. E esse volume tende a aumentar.
A sexta edição da pesquisa Data Never Sleeps indica que, em 2020, cada indivíduo gerará cerca de 1,7 MB de dados por segundo. Esse grande volume de informação está revolucionando o mercado de trabalho e a forma como vivemos. “Dados são o novo petróleo” é a frase, cunhada pelo matemático Clive Humby, que evidencia isso.
Esse mantra passou a ser repetido por executivos de todo o mundo. O CEO da Mastercard, Ajay Banga, concorda com a analogia, mas destaca uma grande diferença: o petróleo vai acabar um dia; os dados, não. Nesse sentido, quem souber usá-los a seu favor sairá na frente.
Muitas empresas já veem os dados como ativos estratégicos e os utilizam para obter vantagens competitivas. Mas lidar com essa quantidade de dados não é tarefa simples. São necessários profissionais e novas tecnologias capazes de coletar, armazenar, processar e analisar essas informações.
Nesse cenário, surgem a cloud, para armazenar e processar quantidades cada vez maiores de dados, e o data science, para explorar tais dados.
Neste artigo, mostraremos como data science e cloud computing são tecnologias relacionadas e porque são necessárias para sua organização avançar nos negócios.
Data Science: porque sua empresa precisa
O data science é uma área interdisciplinar focada no estudo e na análise de dados. Seu grande objetivo é transformar dados brutos em insights valiosos para os negócios.
Por exemplo, imagine que você é dono de uma empresa de logística. De 0 a 10, que nota você daria ao seu sistema de controle de frota? Você confia nos números expostos, ou acredita que há divergência entre eles e os demais sistemas?
Ao adotar técnicas de ciência de dados, sua empresa torna-se capaz de integrar as informações das mais diversas bases para que números precisos sejam alcançados.
Ainda utilizando o mesmo exemplo, acima, de uma empresa de logística, o data science também torna possível realizar um melhor aproveitamento da sua frota, com informações sobre melhores rotas, dias mais produtivos, gastos com combustível, entre outros.
A partir desses dados é possível que a empresa consiga otimizar os recursos e utilizá-los de forma estratégica. Isso resulta em decisões mais inteligentes e econômicas para o negócio.
O papel do cientista de dados
O data science envolve técnicas que nasceram de seu próprio campo de atuação, como os negócios.
Ao longo de sua formação, o cientista de dados vai estudar questões de aprendizado de máquina, big data, matemática estatística, economia, engenharia e outras subáreas da computação (como banco de dados e análise de agrupamentos).
Além das competências técnicas, um bom cientista de dados também precisa desenvolver habilidades comportamentais. Dentre estas, as que mais se descam são a visão holística e estratégica, compreensão dos diferentes modelos de negócios, capacidade de identificar problemas reais por meio dos dados e de aplicar técnicas de machine learning, programação e estatística para resolvê-los.
Atribuições de um cientista de dados
As atividades desenvolvidos por um cientista de dados estão divididas, principalmente, em cinco tópicos:
- Coleta: se trata da captação de dados externos e do registro de informações;
- Armazenamento: refere-se ao desenvolvimento e manuseio de um espaço seguro e confiável, onde os dados estruturados ou não estruturados ficarão guardados;
- Exploração: diz respeito às diversas formas e ferramentas de analisar e combinar dados para refino desse material;
- Rótulo: processo que irá “dar cara” aos dados, por meio de testes A/B e algoritmos de machine learning;
- Otimização: a ciência de dados está constantemente evoluindo, e aqui entram o uso de novas tecnologias como Inteligência Artificial (IA) e Deep Learning.
Presente em diferentes segmentos e com infinitas possibilidades de uso, a atividade do cientista de dados deixou de ser utilizada apenas por empresas inovadoras e passou a ser uma necessidade para organizações que desejam se manter ativas nos negócios.
No entanto, sua organização está preparada de fato para o data science?
Muito utilizados pelas empresas na atualidade, as ferramentas de data science trazem diversos impactos positivos aos negócios, como: redução de custos, ganho de produtividade, e maior assertividade na tomada de decisão.
Saiba mais: Carreiras em data science: tudo o que você precisa
Como a cloud computing facilita o data science?
A cloud computing é a disponibilidade sob demanda de recursos de computação. Neste modelo de computação, o acesso aos arquivos é feito remotamente, pela internet, em detrimento de unidades físicas. Por isso a alusão à nuvem.
Aproximadamente 2,5 quintilhões de bytes são gerados diariamente. Para armazenar esse volume, seriam necessários cerca de 531.914.892 DVDs com capacidade de 4.7 GB cada. Não é à toa que encontrar meios de estocar a grande quantidade de dados produzidos é uma das atividades mais importantes para subsidiar o data science.
A escala com que as organizações necessitam acessar e processar dados só é viável através da computação em nuvem. Do contrário, cada empresa teria que ter muitos metro-quadrados destinados apenas para os dispositivos capazes de estocar essas informações. Isso seria complicado não só em termos de espaço, mas também por questões de velocidade e facilidade de acesso.
Leia também: Edge vs. cloud computing: como essas tecnologias se relacionam?
Quais são as vantagens de usar soluções cloud na sua empresa?
A seguir, listamos os cinco principais benefícios para você utilizar o armazenamento na nuvem.
1. Acessibilidade
A primeira e mais óbvia vantagem é a facilidade de acesso aos arquivos. A computação em nuvem só demanda que você esteja conectado à internet para poder acessar os dados. Ou seja, você poderá obter essas informações de qualquer lugar, a qualquer hora.
Você também pode usar o próprio celular ou outros dispositivos para acessar as informações. A praticidade aqui é um conceito chave.
Veja mais: Por que você precisa de cloud no home office?
2. Maior segurança
Não é porque os arquivos estão na internet que eles podem ser acessados por qualquer um. Pelo contrário, segurança na cloud tem sido uma preocupação crescente dos provedores.
As empresas que prestam serviços cloud aplicam aos seus centros de dados as mais rigorosas políticas de segurança disponíveis. Isso significa que a chance de um ataque cibernético ocorrer contra esses servidores é infinitamente menor do que contra computadores pessoais.
Além disso, cada funcionário tem um controle de acesso. Apenas usuários autorizados podem visualizar as informações. Por segurança, os dados também são criptografados.
3. Redução de custos
A cloud computing possibilita a redução de custos em três vertentes principais:
- Mobilidade operacional: ligada à capacidade dos colaboradores em executar suas tarefas estando em qualquer lugar, de qualquer dispositivo, sem perder a performance.
- Escalabilidade dos sistemas: relacionada à capacidade do sistema de aumentar ou reduzir seus recursos de acordo com a demanda dos usuários.
- Elasticidade da TI: ligado ao conceito anterior, a elasticidade nesse cenário se refere ao fato do profissional não ter que se preocupar em aumentar ou reduzir seus recursos. Isso porque sempre que há um aumento ou declínio de demanda, as soluções Cloud fazem as modificações automaticamente.
Além disso, é por meio de licenciamentos que as empresas de cloud computing disponibilizam as soluções. A empresa pode optar pelo plano que melhor atende suas necessidades, utilizando apenas a quantidade exata de recursos computacionais que precisa para atuar estrategicamente. Isso evita desperdício de recursos e gargalos operacionais, além de dar ao caixa da empresa uma maior previsibilidade de gastos.
4. Facilidade de compartilhamento
As empresas são compostas por diferentes departamentos (marketing, vendas, RH, financeiro etc). Muitas vezes, as áreas utilizam programas e ferramentas diferentes. Nesse cenário, pode acontecer de um profissional de outro segmento precisar de informações e não conseguir acessá-las sem passar pela equipe de TI antes.
Quando você adere às soluções Cloud, essa conversa entre departamentos se torna mais rápida e eficiente. Como os arquivos ficam centralizados, todos os que possuem a chave de acesso podem acessá-los independentemente de onde estejam. Isso traz mais produtividade para o dia a dia da equipe.
5. Diminuição de erros e suporte
Ao optar pelo armazenamento na nuvem, você pode contratar uma empresa de hospedagem. Isso significa que você irá contar com profissionais qualificados para lidar com essa questão.
Toda a manutenção e gerenciamento dos servidores ficará sob responsabilidade da empresa contratada, e por se tratar de uma especialista, as chances de erros diminuem. Isso contribui para garantir a integridade dos arquivos e confiança dos dados. E, caso eventuais problemas surjam, será possível contar com um suporte que entende do assunto.
Processamento de dados em tempo real com cloud
Um dos maiores desafios de muitas organizações que utilizam cloud é processar grandes volumes de dados com eficiência, a fim de criarem boas experiências para seus clientes, uma vez que exigem baixa latência.
Para resolverem esse problema, provedores encontraram soluções em tecnologias que realizam:
- Ingestão de mensagens em tempo real ;
- Armazenamento de dados;
- Processamento de fluxo;
- Armazenamento de dados analíticos;
- Análise e relatórios.
Data science e cloud computing: dois aliados de seus negócios
Levando em consideração todas as vantagens apontadas acima, fica claro que a nuvem é o melhor aliado para organizações que vão aplicar o data science no seu negócio. Ao unir esses dois elementos, você pode melhorar a sua performance, reduzindo os custos e fazendo uso de dados para tomadas de decisão mais inteligentes.
