A quantidade de dados produzida todos os dias nos diferentes sistemas espalhados pelo mundo só aumenta. Tal tráfego de informações apresenta uma tendência importante de crescimento e não há sinal de que vá diminuir em um futuro próximo.
Nesse contexto, as aplicações de data science têm ganhado cada vez mais destaque. Afinal, é a ciência de dados que permite analisar todas as informações e obter insights importantes nas mais diversas áreas, com distintas finalidades.
Quer conhecer nove das aplicações mais inovadoras que já despontam por aí e têm impacto no cotidiano? Então, continue com a gente e acompanhe o conteúdo a seguir!
O que é data science?
A ciência de dados usa métodos e princípios em seus estudos. A ideia é obter conhecimentos para aplicar na vida real. Assim, é possível identificar padrões em determinada situação e, a partir deles, prever cenários.
As tomadas de decisões ficam mais precisas a partir do reconhecimento e da rápida adaptação da empresa às tendências. O processo de data science é composto por seis etapas distintas. Veja quais são:
- importação — as informações são coletadas das fontes em que estão armazenadas, como arquivos, bancos de dados, redes sociais e outras;
- organização — nessa fase, os dados são organizados, arrumados, limpos e, então, armazenados de forma consistente;
- transformação — pode consistir na criação de novas variáveis a partir das já existentes, em agrupamentos ou pelo cálculo de estatísticas, por exemplo;
- visualização — é nessa etapa que começa a geração de conhecimento. Ela pode revelar comportamentos inesperados ou despertar novos questionamentos;
- modelagem — envolve o uso de ferramentas que complementam a visualização e permitem desenvolver modelos estatísticos ou computacionais;
- comunicação — aqui, os conhecimentos extraídos dos dados são finalmente reportados.
Quais são as aplicações de data science?
Acompanhe, a seguir, algumas das aplicações de data science que já afetam nosso dia a dia, bem como possibilidades que podem ser importantes no futuro. Basicamente, elas tornam as empresas mais inteligentes e capazes de usar a análise de interesses dos clientes para melhorar seus resultados. Confira!
1. Busca na internet
Na web, as pessoas costumam usar buscadores como Google, Yahoo, Bing e Ask — que, com os algoritmos, apresentam o melhor resultado para as pesquisas em frações de segundos. Sem a ciência de dados, o Google, por exemplo, não seria capaz de processar a quantidade de informações que recebe a cada segundo.
2. Sistemas de recomendação
É cada vez mais comum recebermos sugestões nos mais diferentes sites e aplicativos. Eles fazem essa previsão com base no interesse do visitante e na relevância da informação. No caso do Facebook, há sugestões de prováveis contatos.
Já na Netflix, são indicadas produções de acordo com o que o usuário assistiu anteriormente. Em lojas online de material de construção, por outro lado, o cliente recebe recomendações de produtos similares ou complementares àqueles já adquiridos.
Muitas vezes, trata-se de um excelente auxiliar para quem quer descobrir itens relevantes entre milhares de opções disponíveis. Essa aplicação acrescenta bastante para a experiência do usuário.
3. Comparadores de preço
As compras online foram revolucionadas pelos buscadores de preço. Neles, é possível comparar valores em diversos fornecedores de uma só vez. Para funcionarem, tais ferramentas usam a data science e analisam os dados recebidos de diversas fontes, como as interfaces de programação de aplicações (Application Programming Interfaces — APIs) e os feeds RSS.
4. Logística de entrega
Depois de uma compra, é comum que o consumidor queira notícias de sua encomenda. Por isso, as empresas têm buscado na ciência de dados as respostas para que aprimorem a eficiência operacional. Assim, elas podem descobrir as rotas mais vantajosas, o tempo adequado de entrega, o melhor meio de transporte e assim por diante.
5. Planejamento de rotas aéreas
Na hora de viajar, nada como encontrar os melhores preços de passagem. As companhias aéreas, com o objetivo de manter as taxas de ocupação e os lucros operacionais, têm usado a data science para identificar áreas que requerem melhorias. Com ela, é possível:
- prever atrasos em voos;
- decidir que aviões comprar;
- saber se compensa mais voar direto ou com conexões;
- buscar formas de melhorar seus programas de fidelização.
6. Fraude e risco
Para os bancos que não querem perder com inadimplência e fraudes, a solução é o uso de data science. As informações referentes aos perfis dos clientes, a análise do histórico de gastos e a avaliação do poder de compra permitem avaliar as probabilidades de risco para a instituição financeira.
7. Propaganda digital
O marketing digital é um dos grandes usuários da ciência de dados: seja nos banners exibidos em websites, seja nas telas digitais dos aeroportos. Como são determinados com base em estudos sobre o consumidor, a taxa de cliques é maior do que a de anúncios tradicionais.
Nas plataformas digitais, esses anúncios levam em conta o comportamento do visitante. Então, dois amigos olhando para uma mesma página, cada um em seu dispositivo pessoal, vão ver materiais completamente diferentes se tiverem interagido de forma distinta com o sistema.
8. Reconhecimento de imagem e fala
Quando você publica uma foto no Facebook e aparece a opção de marcar quem está na imagem, o sistema usa data science para fazer o reconhecimento facial. Trata-se do mesmo conceito que o Google adota na pesquisa por imagem.
Quem já conversou com o Google Voice, a Siri ou a Cortana viu sua voz se transformar em uma linguagem que o sistema entende. O mesmo ocorre quando é preciso enviar uma mensagem escrita por WhatsApp, mas não se pode digitar naquele momento: basta dizê-la para o aplicativo.
9. Jogos
Os jogos eletrônicos também ganharam impulso com a ciência de dados. Muitos títulos vêm usando algoritmos que se atualizam quando o jogador avança na aventura. Assim, o adversário (representado pelo próprio computador) analisa movimentos anteriores para se adaptar ao estilo do jogador. A experiência, então, é única para cada pessoa.
As aplicações de data science são variadas e podem já fazer parte do seu cotidiano sem que você perceba. Comece a observar como tem interagido nos dispositivos e identifique de que forma essa tecnologia está presente no seu dia a dia.
Gostou deste tema? Que tal continuar sua visita ao blog e entender como aplicar os princípios da inovação aberta aos negócios? Boa leitura!
