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DATA SCIENCE

Digital Science e o E-commerce

Há muitas maneiras de adquirir informações para o seu negócio nos dias atuais. Dados e dados são gerados e guardados em bancos gigantescos e precisam ser combinados e recombinados para gerar informações relevantes. Essas informações são o primeiro combustível para um empresa tomar decisões precisas e nortear seus objetivos. Todo esse processo requer muito estudo e atenção, foi daí que nasceu o Data Science.

O que é Data Science?

Ao combinar dados e gerar informações com objetivo de tomar decisões empresariais, você está trabalhando com Data Science. Essa extração de conhecimento pode ser através de um Big Data ou de outros métodos de armazenamento de dados digitais. Para ter uma ideia, quando alguém, em qualquer parte do mundo, de um smartphone ou computador qualquer, publica uma foto no Facebook ou um tweet, clica em determinado link, ouve uma determinada música, compra um produto ou faz qualquer coisa dentro da internet, essa pessoa está gerando dados.

Dado é diferente de informação.

Dado é aquilo que você fez dentro da rede, como curtir uma página no Facebook. Informação é o insight (ou seja, uma ideia ou conceito) tirado a partir da sua curtida com outras curtidas ou outras ações. Por exemplo, é sabido que a geração Millenium tem uma tendência a optar por empresas que visam o bem estar social e ambiental. Como sabemos isso? Por meio da soma "pessoa nascida após 1980" + " essas pessoas compram muito de empresas engajadas socialmente". Esses dois dados juntos geram a informação de que "Milleniuns preferem empresas empenhadas no bem estar social", só um exemplo simples.

Outras informações foram obtidas com o Data Science, como a previsão de queda ou aumento de várias ações e até incêndios em casas. É pelo fato de ser possível adquirir tantas informações que o mercado de Data Science é o mais quente do momento.

Interdisciplinar?

O Data Science integra machine learning com Big Data e outras áreas do conhecimento como economia, estatística, engenharia, computação, banco de dados e análise de agrupamento. Em geral, lida diretamente com cinco áreas: programação, estatística, machine learning, data wrangling e visualização de dados. A seguir falaremos sobre algumas dessas outras áreas do conhecimento.

Machine Learning

Machine Learning é um método de análise de dados com o objetivo de automatizar a construção de informações. Está dentro da área de inteligência artificial, pois parte do princípio que as máquinas podem aprender com dados do mesmo modo que a matemática é fundamentada. A Matemática é o estudo dos padrões e machine learning funciona do mesmo modo - identificando padrões a partir dos dados fornecidos.

Big Data

De forma geral, Big Data se refere a um gigantesco conjunto de dados. Esses dados podem estar ou não estruturados. O Big Data é um terno novo e se baseia em cinco V's: volume, velocidade, variedade, veracidade e valor.

Data Scraping

"Raspagem de dados" é a técnica de extrair dados de um determinado site ou banco de dados e transformá-los em mais acessíveis para serem analisados e combinados mais facilmente. É, basicamente, uma fonte para adquirir dados. Muitas vezes programas fazem esse serviço e não pessoas.

Predictive analytics

Predictive analytics é um conjunto de técnicas com o objetivo de das suporte às decisões empresariais. Abrange gestores de marketing, RH e a administração de um negócio em vários âmbitos. É de suma importância para aqueles que querem montar ou já tem uma empresa - seja física ou virtual.

Data wrangling

"Briga de dados" (em tradução livre), também conhecido como "data munging", é o processo de estruturação e transformação de dados brutos em dados acessíveis e úteis às análises desejadas.

Enfim, Data Science é um processo complexo que, no final das contas, tem o objetivo de multiplicar os lucros de uma empresa. Ele é importante independente do seu meio de vendas, seja um ponto de vendas ou um e-commerce.

Quais os benefícios do Data Science?

Informação é tudo (em todas as áreas da vida e, logo, nos negócios). Não adianta lanças um produto no mercado sendo que não existe um público-alvo que o queira. Ou então optar por determinada ação de marketing sendo que seu mercado consumidor não quer comprá-la. Para tomar decisões, você precisa de atenção aos dados.
O Data Science não deixa dados se perderem. Em última análise, isso quer dizer que seus informações serão mais precisas. Seu site tem poucos visitantes? Suas vendas estão caindo? Muitos carrinhos abandonados? Quando essas questões surgem na frente do seu e-commerce, não adianta ficar triste, o que importa mesmo é qual a pergunta seguinte: por quê?

Descobrir o porquê de algo é essencial para resolver esse problema - e é aí que o Data Science entra. Além de resolver esses problemas e alavancar suas vendas, ele pode gerar novos conceitos também. É com informação que você determina o que seu público-alvo quer, como querem ser atendidos, como o e-mail marketing deve ser escrito, por exemplo. Isso tudo gera um marketing moderno que visa o cliente. Essa é a parte de fora do site. Do lado de dentro, o Data Science também analisa o ROI (Retorno sobre investimento), assertividade das estratégias de marketing, agilidade e outras funções.

A grande vantagem, de forma resumida, é o aumento dos seus lucros. Ficou interessado?