Ao analisarmos os diversos níveis de maturidade e necessidades reais de negócio, a Ciência de Dados se encaixa perfeitamente na demanda por novos e inovadores métodos de solução de problemas por meio de informações que, alinhadas com objetivos estratégicos de negócio, se tornam diferencial competitivo.
Atualmente, com a evolução do universo digital, vivemos em uma era em que, de forma contínua, são gerados e acumulados grandes volumes de dados – estruturados e não estruturados. Esses dados são criados e armazenados em nível global, impactando e influenciando diversas esferas do cotidiano. A Ciência de Dados ou Data Science é a área que converte todos esses dados em insumos palpáveis, transformando-os em informações estratégicas, inéditas e exclusivas. Por meio de diversas técnicas, como matemática, engenharia, estatística, inteligência artificial, entre outras, os dados são organizados, processados e analisados. Quando todo o processo científico e experimental prático é aplicado, temos como resultado a matéria-prima de informações transformada em conhecimento. Se colocado em um ambiente computacional, esse material faz com que o processo de obtenção dessas informações se torne mais rápido e automatizado.
Essa ciência busca extrair conhecimento das diversas fontes de dados disponíveis de forma inédita, construindo seus resultados a partir da mistura de frutos gerados por outras técnicas, como Machine Learning e Modelagem Estatística. O ineditismo de seus resultados permite vantagens competitivas, não alcançadas pela simples aplicação de técnicas já conhecidas. Entre as principais aplicações estão a modelagem do comportamento de consumidores digitais, otimização de processos produtivos, otimização de aproveitamento de recursos, como máquinas, espaço físico, matérias-primas, entre outras.
A indústria é uma das principais beneficiadas dessa técnica. A Amazon, por exemplo, utiliza Data Science desde a sua interface com os consumidores, sugerindo produtos de acordo com a sua necessidade, de forma preditiva, até a sua logística de movimentação de produtos em armazéns, otimizando a utilização de espaço físico de acordo com a flutuação de demanda por localidade. Seu objetivo, no curto prazo, com a aplicação de técnicas preditivas, é o de eliminar o processo de escolha e compra de seus clientes. No presente momento, a Amazon passa a deslocar seu conhecimento já existente para novas interfaces com seus consumidores, como nos modelos de interação de voz. O ineditismo dos modelos científicos de sua propriedade são base para seu destaque, e o contato dos consumidores com esses modelos por meio da interface de voz aumenta a sensação de que estamos caminhando a passos largos para mais uma revolução tecnológica.
No Agribusiness, os desafios de otimização de custos de produção, flutuação de preços de mercado e prescrição de parâmetros de manejo agronômico se mostram como áreas de grandes possibilidades de aplicação de Data Science. Quando esses desafios são solucionados, os diferenciais competitivos gerados alavancam players em um mercado que tem como grande missão aumentar sua produção sem ter como opção o aumento proporcional de área de plantio, já que estamos próximos ao limite de utilização de áreas ideais, restando como opções a melhoria da eficiência e a evolução científica/tecnológica para plantio em áreas antes consideradas inadequadas.
Além dos exemplos citados acima, são diversas as aplicabilidades dessa ciência, podendo trazer benefícios para inúmeros setores, como logística, saúde, marketing, recursos humanos, detecção de fraudes e riscos, entre outros.
No Eldorado, a atuação em Data Science atua por meio de times constituídos por profissionais com formação em computação, estatística e matemática para viabilizar a concepção de modelos científicos inéditos que, quando colocados em ambientes computacionais de execução contínua e abastecidos constantemente de dados, forneçam informações que sejam estratégicas para o parceiro de negócio.
