Entenda as etapas fundamentais de todo projeto em data science e veja como garantir mais eficiência e produtividade aos negócios

À medida que a transformação digital avança no mundo corporativo, exigindo das empresas respostas e experiências baseadas em informações, a utilização de data science torna-se essencial para apoiar o negócio, das operações às estratégias de negócio. No entanto, ao decidir entrar de vez no universo dos dados, muitas organizações se perguntam: por onde começar? Qual será o ciclo de vida de um projeto em data science?

Afinal, são tantas as tecnologias e ferramentas utilizadas para a construção e o desenvolvimento de projetos em dados que, para alguns gestores, pode parecer complexo. E ele estará certo. Sendo uma ciência, o data science requer altas doses de experimentação e paciência para chegar aos resultados esperados.

Então, o primeiro passo é entender como se faz ciência de dados e como é o ciclo de vida de um projeto na área, desde o planejamento até a operacionalização.

É o que faremos neste post. Vamos mostrar todas as etapas de um projeto completo de data science e como cada uma delas é fundamental para que você alcance os resultados que espera e  mitigue o risco de falhas durante todo seu desenvolvimento.

Saiba mais: 6 motivos para investir em Data Science agora

Por que apostar em data science na sua empresa

O data science tornou-se, em poucos anos, uma das principais tendências do mercado de dados. Justamente por permitir que gestores usem as informações que geram para obter respostas sobre o seu negócio e, assim, ter um olhar mais estratégico sobre as atividades.

Aplicado em diferentes segmentos e com infinitas possibilidades de uso, o estudo de dados deixou de ser utilizado apenas por empresas inovadoras e passou a ser uma necessidade para organizações que desejam se manter ativas nos negócios.

No entanto, antes de apostar nessa solução, como gestor, você precisa preparar sua empresa. Por isso, é importante que se pergunte: sua organização está preparada de fato para o data science?

Se a resposta for sim, não perca mais tempo! Usar dados de forma inteligente é uma ótima maneira de guiar suas tomadas de decisão.

Afinal, muitos entregáveis de data science são informações que alimentarão um BI, uma solução de reconhecimento facial, um sistema de recomendação ou um modelo para análise de documentos.

Assim, além de ajudar a prever demandas, identificando padrões de comportamento dos clientes, o data science costuma aumentar a retenção dos consumidores ao possibilitar, com base nas informações coletadas, que a empresa personalize seus produtos e serviços.

Isso agiliza a operação e, no limite, refina a estratégia e, assim, melhora o resultado financeiro do negócio. Pois, ao otimizar a operação e aumentar o desempenho da empresa como um todo, o data science diminui os custos de organização.

Estima-se, inclusive, que nos próximos anos mais empresas nacionais adotem soluções de data science para a evolução dos negócios e que carreiras em data science sejam uma crescente no setor de TI.

Aproveite e confira também as 10 tendências em Data Science para os próximos anos.

Portanto, apostar em data science é um excelente plano, principalmente, para empresas que já estão preparadas para essa solução e que almejam atingir um alto nível de excelência nos negócios.

Agora, se você é gestor e quer entender o passo a passo para aplicar um projeto eficiente de data science na sua empresa, continue a leitura.

Veja: Como a aplicação de data science aos negócios pode ajudar a superar a crise?

Etapas de um projeto eficiente de data science

A fim de auxiliar gestores no entendimento de todas as etapas de implementação de data science na organização, relacionamos, a seguir, o passo a passo de uma jornada eficiente de construção, desenvolvimento e finalização de um projeto em análise de dados.

Está preparado? Então, vamos lá!

Passo 1 – Entendendo seu objetivo

O primeiro passo para começar a investir em análise de dados é entender qual é o seu principal objetivo com esse projeto. Nesta etapa, responda as perguntas:

• O que será resolvido (problema, evolução ou melhoria?); 
• Como a solução será entregue (API, dashboard, dataset etc.?);
• Quais as expectativas em relação à solução (prazo de entrega, acurácia do modelo, KPIs etc.?);
• Quem vai executar o projeto?; 
• Quem vai se beneficiar da solução?; 
• Quais as definições técnicas (SO, licenças, periodicidade, controle de falhas, segurança, formato dos dados etc.);  
• Que ferramentas/linguagens/frameworks serão utilizados?;  
• Qual o pipeline do projeto, por ordem de execução.  

Passo 2 – Obtenção de dados

Definido o objetivo e o que você quer melhorar com o data science, é realizada a descoberta de dados, ou seja, o levantamento de quais dados vão responder o seu objetivo.

Esses dados podem estar armazenados em diferentes lugares e formatos, dentro ou fora da sua organização, em sistemas ou banco de dados, em áudio, vídeos ou textos.

Passo 3 – Preparação dos dados

Após a etapa de descoberta, fazemos a coleta desses dados. Para isso, são criados extratores de dados, como web scraping, web crawler e data listening.

Aqui, é importante que você verifique se seus dados estão em conformidade com os regulamentos de segurança e privacidade de dados.

Passo 4 – Estruturação de dados

Assim que estivermos com os dados em mãos, é feita a estruturação dos dados, para que sejam armazenados e acessados de forma simples, segura e clara.

Um ponto de atenção ao coletar, preparar e manipular seus dados é que tudo seja feito com o máximo de cuidado, para não inserir tendências não intencionais ou padrões indesejáveis.

Passo 5 – Armazenamento dos dados

O próximo passo é armazenar os dados adequadamente em um data warehouse, data mart, dataset ou data lake.

Criar visualizações úteis, como gráficos, para seu conjunto de dados é uma boa forma de explorar e comunicar suas descobertas ao longo do processo e tê-las sempre a mãos.

Passo 6 – Manutenção e atualização dos dados

Com os dados devidamente limpos, organizados e, constantemente, atualizados, termina a parte da engenharia de dados. E aí começa a fase da exploração.

Passo 7 – Conversão de dados

Nessa fase, será feito um ajuste fino nos dados, para que fiquem todos no formato adequado para o seu projeto. 

Passo 8 – Filtragem dos dados

A próxima etapa é a filtragem, realizada para reservar exatamente os dados que você precisa para o projeto. 

Passo 9 – Mineração de dados

A mineração dos dados é realizada a fim de buscar padrões de comportamento e executar vários cálculos matemáticos e estatísticos para que os dados sejam tratados.

Passo 10 – Representação de dados

Nesta etapa são feitas várias representações dos padrões encontrados. A representação ajuda a avaliar estatisticamente a coerência dos padrões e a decidir se eles estão prontos para o consumo ou se é preciso voltar ao passo anterior.

Passo 11 – Refinamento dos dados

Aqui, é verificada a necessidade de novos ajustes. Caso não tenha nenhuma alteração a ser feita, os dados já estão prontos para serem usados.

Passo 12 – Aplicação do conjunto de dados

Nesta fase você já deve contar com os dados preparados para serem aplicados em machine learning, deep learning ou qualquer outro algoritmo.

Entretanto, para garantir que os dados estejam alinhados ao seu negócio é preciso fazer a finalização.

Passo 13 – Finalização do projeto

Nesta etapa, serão adicionados os parâmetros, a fim de que diretores e gestores obtenham respostas seguras e alinhadas aos objetivos do projeto.

Passo 14 – Entrega do projeto

Caso o projeto seja realizado por uma empresa parceira e especializada em data science, a entrega pode ser realizada em banco de dados, arquivos ou ainda em forma de uma API.

Passo 15 – Apresentação e interação

Para que você consuma essas informações e meça os resultados futuramente, o projeto também pode ser apresentado em um BI, painel executivo, distribuidor de PDF, e-mail ou qualquer outro modo. 

Passo 16 – Solução

Para fechar esse primeiro ciclo em data science, recomendamos que nessa fase você agende uma reunião com a empresa que desenvolveu o projeto e acompanhou todas as etapas para aferir os resultados.

É isso!

Agora que você já conhece o ciclo de um projeto de data science e as vantagens de investir em análise de dados, o próximo passo é escolher um parceiro especialista para ajudá-lo nessa jornada.

Leia também: [Entrevista] Data science: o que você precisa saber para trabalhar com dados

Invista em um parceiro especialista em data science

Com credibilidade e confiança de quem atua no mercado de tecnologia há mais de 17 anos, a Supero tecnologia conta com profissionais de TI altamente qualificados para realizar seu projeto de data science com a máxima destreza.

Por meio de soluções em data science, a Supero oferece serviços personalizados para atender sob demanda as necessidades do seu negócio. 

Confira um de nossos cases de sucesso e saiba Como o Posthaus aumentou suas vendas com o sistema de recomendação.

Para agendar uma conversa com um de nossos consultores especializados em data science, entre em contato e descubra como potencializar seus resultados utilizando dados.