Ciência de Dados e Computação em Nuvem: como essa união pode beneficiar os negócios?

Em uma época de destaque para o Big Data, em que negócios enfrentam desafios de lidar com uma grande quantidade de informações, entender e saber como utilizar a Ciência de Dados está se tornando um grande diferencial nas empresas. ela é uma solução importante que busca explorar e processar informações geradas por meio de várias fontes. 

Ciência de Dados ou Data Science é um termo usado para estipular uma combinação de diversas ferramentas, princípios e algoritmos de Machine Learning responsáveis pela descoberta de insights e padrões a partir da análise de dados brutos. Além disso, nesse cenário surge a nuvem com o objetivo de processar e armazenar volumes cada vez maiores de dados, facilitando a exploração dessas informações pelo Data Science. 

Dessa forma, preparamos este conteúdo para que você entenda como a união dessas soluções podem otimizar os negócios. Continue lendo!

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O que é ciência de dados?

Data Science ou Ciência de dados é uma área de aprendizagem multidisciplinar que abrange informações, algoritmos e inovações cuja função é de captar valor de dados organizados ou não e solucionar problemas considerados complexos.

Por meio do extenso volume de dados brutos difundidos e guardados pelas organizações, os cientistas de dados combinam uma variedade de habilidades, compreendendo estatísticas, marketing e ciência da computação a fim de estudar todas as fontes para que seja possível conseguir resultados satisfatórios.

Essa análise aponta tendências e cria informações capazes de serem usadas pelas empresas de modo eficiente em tomadas de decisões, na criação de novos serviços, produtos e outras ações inovadoras.

Apesar de esse segmento de estudo ser sobretudo multidisciplinar, suas essências são a matemática e a estatística. Por meio delas, torna-se viável constituir modelos de análise para indicadores futuros, permitindo que, dessa forma, seja possível diferenciar o Data Science dos outros modelos.

O começo dessa ciência ocorreu por conta do aumento não previsto de dados não estruturados atualmente graças à digitalização da informação. Além do mais, seu surgimento foi possível por causa do avanço do poder atualmente do processamento em nuvem, o que superou em muito os métodos tradicionais, os quais, até então, custavam muito para um alto volume de informações.

Sendo assim, a capacidade computacional ofertada em serviços na cloud possibilita a locação de hardware sob demanda e a maior eficácia nas eficiências das análises, possibilitando que que as empresas possam criar grandes projetos.

Como funciona a Ciência de Dados?

O Data Science pode ser aplicado de várias maneiras pelas organizações. Ele é utilizado em segmentos de vendas, produção, financeiro, marketing, RH, entre outros. Não importa o ramo do negócio, a Ciência de Dados é capaz de demonstrar informações essenciais para a gestão interna, melhoria e condução de estratégias. Tudo isso contribui para o entendimento de tendências do panorama econômico e seus reflexos no mercado.

Porém, para que as companhias possam aplicar essa metodologia de análise, o profissional de dados deve entender como se realiza o armazenamento, captura e processamento de informações.

É muito importante se preocupar com o armazenamento e a segurança dos dados, especialmente aqueles de missão crítica na nuvem. O modo como as informações são acondicionadas é primordial para o tratamento e modelagem do sistema. Após o procedimento de captura e armazenamento, começa o processo de preparação de conteúdo, em que a veracidade e validade são colocados em pauta

O especialista de dados será responsável por comprovar as fontes das informações, analisando detalhadamente se isso é ou não confiável. Todavia, o trabalho de direcionar e validar corretamente será dos algoritmos de Data Science, os quais contam com a força de processamento rápido suficiente para todos esses dados.

Como se desenvolve as atividades de Ciência de Dados?

Em uma vertente de hierarquia das necessidades proporcionadas pelo crescimento da Inteligência Artificial, é possível englobar um conjunto de práticas do desenvolvimento das atividades do Data Science que conta com os seguintes tópicos:

  • coleta: utilização de sensores, registro, absorção de informações externas e conteúdos dos usuários;
  • armazenamento: deve se nortear pelos princípios de que os dados precisam ser bem-estruturados, não estruturados e confiáveis;
  • rótulo: por meio de teste A/B e algoritmos comuns de Aprendizagem de Máquina;
  • exploração: engloba as modelos de métricas, treinamentos, agregações de informações e Analytics;
  • aprendizado e melhoria: utilização de Deep Learning e Inteligência Artificial.

As necessidades do mercado na administração de dados repercutem em ações que devem ser criadas em Ciência de Dados. Nessa perspectiva, é possível contemplar capacidades requeridas dos profissionais.

As principais habilidades que os profissionais devem obter para trabalhar com Ciência de Dados são: estatística, cálculo multivariado, programação, álgebra linear, Machine Learning, Data Wrangling, intuição relacionada a dados, visualização e comunicação de informações e engenharia de software.

Porém, reunir todas essas competências somente em um especialista está um pouco longe da realidade do mercado. Mas se houver a criação de uma equipe especialista, é possível que uma empresa se torne referência em implementação de Data Science.

Por exemplo: enquanto o engenheiro de dados estrutura o que for preciso para que as informações apresentem qualidade, o cientista de dados utiliza a estatística para responder perguntas exatas e acrescer valor a essas informações.

Como a Cloud Computing entra nessa história?

A Computação em Nuvem é a disponibilidade sob demanda de recursos de computação. Assim, nesse tipo de computação, o acesso aos arquivos é realizado de modo remoto por meio da internet.

Estima-se que 2.5 quintilhões de bytes são estabelecidos por dia. Ou seja, para conseguir armazenar todo esse volume, é fundamental que haja meios eficientes de estocar essa grande quantidade de informações. Por isso é fundamental contar com o Data Science que surgiu para facilitar todo esse processo. 

A proporção com que as companhias precisam processar e acessar dados somente se torna viável por meio da Cloud Computing. Caso contrário, cada negócio teria que contar com muito espaço voltado apenas para armazenar dispositivos que sejam capazes de guardar essas informações. Considerando esse fato, seria difícil não apenas em questão de ambientação, mas também por facilidade e velocidade de acesso.

A seguir, confira quais são os principais benefícios de trabalhar com o armazenamento cloud.

Maior segurança

Não é pelo fato de que os arquivos se encontram na internet que eles podem ser acessados por qualquer usuário. A segurança na nuvem é uma grande preocupação dos servidores e, por isso, cada vez mais eles têm se dedicado em otimizá-la. As soluções cloud são bastante seguras e eficientes tanto em demandas de integração quando de acessibilidade.

As organizações que oferecem serviços de armazenamento na nuvem aplicam aos seus centros de informações políticas eficientes de segurança. Isso quer dizer que a possibilidade de um ataque virtual acontecer contra esses servidores é muito menor do que contra máquinas pessoais. 

Além do mais, cada colaborador desses centros tem um controle de acesso. Somente usuários com a devida autorização podem visualizar os dados que, inclusive, são criptografados. 

Acessibilidade

A computação em nuvem apenas exige que você esteja conectado à internet para poder ter acesso a determinadas informações. Posto isso, você posse obter esses dados a qualquer momento e de qualquer lugar. A cloud também permite o uso de próprios dispositivos móveis para acessar dados, o que é uma grande praticidade nas organizações.

Diminuição de custos

A Computação em Nuvem propicia uma diminuição de custos em três pilares principais nos negócios:

  • escalabilidade dos sistemas: isso está ligado à viabilidade de sistemas em ampliar ou diminuir seus recursos conforme à demanda dos usuários;
  • mobilidade operacional: relaciona-se com a possibilidade dos profissionais em executar suas atividades estando em qualquer lugar, de qualquer meio de acesso à internet, sem haver perda de desempenho;
  • flexibilidade da TI: ligado ao conceito de escalabilidade, a flexibilidade nessa perspectiva se refere ao fato de o profissional não ter que se preocupar em aumentar ou reduzir seus recursos. Isso pelo fato de que sempre que existe uma diminuição ou ampliação de demandas, as soluções em nuvem são capazes de realizar alterações de forma automática.

Além do mais, é por meio de licenciamentos que as organizações de Computação em Nuvem ofertam essas soluções. A empresa pode escolher um plano que melhor cumpra com suas necessidades, usando somente o volume correto de recursos computacionais que necessita para trabalhar com seus dados. Isso evita gastos desnecessários de recursos e gargalos operacionais.

Redução de erros e suporte 

Ao inserir o armazenamento em nuvem dos seus dados, você pode optar por uma companhia de hospedagem. Isso quer dizer que você contará com profissionais competentes para lidar com essa questão. Esse tipo de empresa disponibiliza soluções completas, entregando desde a infraestrutura exigida até as configurações dos sistemas usados. 

Todo o processo de gerenciamento e de manutenção dos servidores será de responsabilidade da fornecedora de serviços, e por se tratar de uma especialista, será difícil que erros aconteçam. Isso garante a integridade dos arquivos e confiança das informações. 

Facilidade de compartilhamento

As corporações são constituídas por diferentes setores (financeiro, RH, vendas, entre outros). Muitas vezes, esses segmentos fazem isso de uma gama de soluções. Assim, é possível que ocorra alguma situação de um profissional de outro segmento necessitar de informações e não conseguir acesso sem passar anteriormente pelo time de TI.

Quando um negócio adere sistemas em nuvem, esse diálogo entre departamento se torna mais simples e veloz. Os dados ficam centralizados, sendo que aqueles que possuem a chave de acesso têm permissão para acessá-los, sem se importar de que local eles se encontram. Isso otimiza toda a produtividade de uma empresa.

Por que a ciência de dados é tão importante para os negócios?

O desenvolvimento tecnológico é muito rápido hoje em dia. As transformações nunca param, o que exige um novo modelo para cada situação. As empresas não estão aceitando mais pagar muito por aplicações prontas, e isso propicia o desenvolvimento de soluções internas por meio da análise da Ciência de Dado.

É por isso que a função do cientista de dados não está desagregada do pensamento estratégico de gestão. Assim, diferente do que muitos imaginam, os algoritmos não vão desumanizar a gestão das empresas. Na verdade, eles possibilitam que os especialistas em TI ocupem o seu tempo com atividades ainda mais humanas, ou seja, aquelas que as máquinas não podem realizar. 

Quais são as principais aplicações da Ciência de Dados?

Achar que o Data Science está ligado somente a números é um entendimento muito falho. Os textos, sons, imagens e movimentos também são considerados dados. Trata-se apenas de um modo de como inserir a tecnologia apropriada para armazenar e processar cada tipo de informação. Sendo assim, confira alguns exemplos práticos de Data Science:

  • imagem: a verificação automatizada de imagens otimiza a detecção de doenças e diminui o tempo de internação. Além disso, ajuda na procura de criminosos ou pessoas perdidas; 
  • texto: algoritmos podem ler em qualquer idioma e apontar um resumo traduzido do conteúdo. Isso é bastante eficiente no setor de marketing, médico, jornalístico etc.;
  • som: a captação e a análise de dados sonoros podem ser utilizadas por robôs em atendimentos; 
  • segmentação: é possível conseguir insights valiosos e elaborar ações segmentadas ao criar grupos de fornecedores, colaboradores, clientes, usuários, entre outros, conforme determinados critérios de similaridade;
  • previsões: o Data Science possibilita prever faturamento, vendas, acessos ao site, comportamento de usuários etc.;
  • Business Intelligence (BI): por meio de modelos gráficos, torna-se viável o mapeamento de informações relevantes de uma organização. O país, estado, cidade, ponto de venda que tenha maior lucratividade, por exemplo;
  • geolocalização: por meio de mapas, você pode entender quais são os padrões geográficos de vendas, reclamações, sinistralidade, entre outros.

Essas são apenas algumas das aplicações que o Data Science pode oferecer para diversos ramos de negócios. É um segmento muito importante e ainda pode ser muito mais explorado pelas empresas e pelos profissionais de TI. 

Assim, cabe aos especialistas desse novo ramo da ciência criar mecanismos para potencializar a produtividade de todas as áreas. Não há uma restrição para o trabalho do profissional em Ciência de Dados. Com o avanço da Cloud Computing, a análise de dados ficou mais fácil, o que gera grandes impactos positivos nas organizações.

Redação PTI

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