1. Introdução

Embora a análise de dados tenha experimentado um boom tecnológico recente, este campo não é uma inovação contemporânea. Técnicas de obtenção de informações relevantes por meio da análise de dados têm sido empregadas desde muito antes da invenção e disseminação dos computadores.

Herman Hollerith (1860 – 1929) contribuiu para que o processamento de dados desse um enorme salto ao criar a máquina de tabulação para o censo americano de 1890. A máquina realizava a análise de cartões perfurados em código binário, com cada furo representando um dado armazenado, ao passar pela máquina o furo do cartão permitia que um pino completasse um circuito elétrico, acionando um contador para armazenar o dado do cartão. Essa tecnologia permitiu com que censo de 1890 fosse finalizado cinco anos mais rápido do que o anterior, feito manualmente, e abriu o caminho para importantes conceitos, como a automatização de processos e a capacidade de armazenamento e processamento de grandes volumes de dados.

Hollerith baseou-se no conceito usado nos teares, com cartões perfurados que gravavam a padronização dos tecidos, para, sob encomenda para censo de 1890, criar a máquina de tabulação. Com o sucesso do projeto o inventor fundou a empresa Tabulating Machine Company, fundindo-a com outras três empresas, em 1911, para formar a Compiting Tabulating Recording Corporation, posteriormente sendo renomeada para a atual IBM.

Seu uso foi implementado em outros órgãos, além do uso inicial para o censo, como departamentos de polícia, bibliotecas e instituições financeiras. Esta foi uma das principais tecnologias que deram início ao armazenamento de dados como o conhecemos, posteriormente sendo substituída por tecnologias mais avançadas, como a fita magnética e o disquete, até chegarmos ao armazenamento em nuvem e SSDs. Mas, por quase meio século, o armazenamento de dados era de responsabilidade única dos cartões perfurados e máquinas de tabulação.

"For nearly half a century, thin pieces of cardboard with tiny rectangular holes made the world quantifiable" (IBM s.d.).

No decorrer do século XX as tecnologias de uso específico para análises de dados, cálculos estatísticos e comunicação militar evoluiu ao ponto de chegar as mãos da população comum e, após a primeira década do século XXI, os componentes de acesso à internet se tornaram tão compactos e comuns que os carregamos no bolso, o mundo nunca esteve tão conectado. O mundo moderno tem em seu cotidiano o uso irrestrito da internet, conversamos e interagimos com pessoas do mundo inteiro, podemos comprar nossas roupas, comida, planejar e preparar viagens e até trabalhar sem sair de casa.

Conforme descrito por (Villela 2013):

Estima-se que, do início da civilização até 2003, a humanidade criou 5 exabytes (um quintilhão de bytes) de informação. Atualmente, criamos esse mesmo volume a cada dois dias. Um estudo da consultoria IDC indica que, de 2012 até 2020, o volume de dados armazenados na internet deverá dobrar a cada dois anos.

A explosão de dados causado pelos serviços online que hoje fazem parte de nossas vidas, como as redes sociais e serviços de e-commerce, abriu uma janela de oportunidade para que empresas pudessem adquirir informações preciosas dessa grande massa de dados. É nesse cenário que surge conceitos importantes como o Big Data, segundo (Villela 2013), Big Data é caracterizado como um grande volume de dados variados gerados em alta velocidade, seu tratamento por meio de ferramentas especializadas, chamadas de Analytics, gera uma grande oportunidade para empresas extraírem informações valiosas e implementarem soluções fidelização de clientes, redução de custos e melhoria de produtos e serviços.

Neste contexto, a Ciência de Dados emerge como um campo essencial no contexto empresarial moderno, proporcionando insights valiosos através da análise de grandes volumes de dados. Este trabalho tem como objetivo explorar a importância da Ciência de Dados nas empresas, discutindo suas definições, aplicações práticas e os principais benefícios e desafios enfrentados na sua implementação. Além disso, será abordado o futuro da Ciência de Dados e seu impacto contínuo nas estratégias empresariais.

2. Desenvolvimento

2.1. Definição de Ciência de Dados

A Ciência de Dados é um campo interdisciplinar que utiliza métodos, processos, algoritmos e sistemas científicos para extrair conhecimento e insights de dados estruturados e não estruturados. A integração de estatística, aprendizado de máquina, análise preditiva e outras técnicas analíticas permite transformar dados brutos em informações valiosas (Provost e Fawcett 2013). Segundo Provost e Fawcett (2013), a Ciência de Dados não apenas envolve a manipulação de dados, mas também a capacidade de criar modelos preditivos que podem orientar decisões empresariais.

A definição de Ciência de Dados pode ser expandida para incluir várias etapas do ciclo de vida dos dados:

· Definição do Problema: Entender e definir claramente o problema que precisa ser resolvido.

· Coleta de Dados: Identificar e reunir dados relevantes para o problema.

· Preparação de Dados: Limpar e transformar os dados para garantir sua qualidade e adequação para análise.

· Exploração de Dados: Analisar dados para descobrir padrões, tendências e insights iniciais.

· Modelagem: Selecionar e aplicar técnicas de modelagem adequadas para prever ou classificar dados.

· Avaliação: Avaliar o desempenho dos modelos utilizando métricas apropriadas para garantir que eles atendam aos critérios de sucesso.

· Implementação: Implementar o modelo em um ambiente de produção.

· Monitoramento e Manutenção: Monitorar o desempenho do modelo em produção e fazer ajustes conforme necessário.

Figura 1 - Interface gráfica do usuário de uma dashboard de vendas no Power BI

2.2. Aplicações em Empresas

A aplicação da Ciência de Dados em empresas é vasta e variada, tocando em múltiplos setores e funções:

· Marketing: A Ciência de Dados permite a personalização de campanhas publicitárias e recomendações de produtos com base no comportamento do consumidor. Ferramentas de análise de sentimentos, por exemplo, podem ajudar as empresas a entenderem melhor as preferências e opiniões dos clientes, proporcionando insights valiosos para o desenvolvimento de produtos e estratégias de marketing.

· Finanças: A detecção de fraudes e a gestão de riscos são áreas críticas onde a Ciência de Dados tem se mostrado extremamente eficaz. A análise de padrões em transações financeiras pode identificar atividades suspeitas em tempo real, ajudando a prevenir fraudes e reduzir perdas.

· Saúde: No setor de saúde, a Ciência de Dados é utilizada para a análise de grandes volumes de dados de pacientes, o que pode melhorar diagnósticos e tratamentos personalizados. Algoritmos de aprendizado de máquina podem identificar relações complexas entre variáveis de saúde, oferecendo novas oportunidades para a medicina preditiva.

· Logística e Cadeia de Suprimentos: As empresas podem otimizar suas operações de logística e cadeia de suprimentos usando análise de dados para prever demandas, gerenciar estoques e melhorar a eficiência da entrega.

· Recursos Humanos: Análises preditivas podem ajudar as empresas a melhorar os processos de recrutamento e retenção, identificando os melhores candidatos e prevendo quais funcionários têm maior probabilidade de deixar a empresa.

2.3. Estudos de Caso e Exemplos Práticos

Para entender melhor o impacto da Ciência de Dados, é útil examinar alguns estudos de caso específicos:

· Netflix: A plataforma de streaming utiliza algoritmos avançados de recomendação para sugerir conteúdos personalizados aos seus usuários. Esses algoritmos analisam o histórico de visualização e preferências dos usuários para fornecer recomendações precisas, aumentando significativamente a retenção de clientes e o tempo de visualização (Gomez-Uribe e Hunt 2015).

· Amazon: A gigante do comércio eletrônico utiliza a Ciência de Dados para gerenciar seu extenso sistema de logística e cadeias de suprimentos. A previsão de demanda, otimização de estoques e roteamento eficiente de entregas são apenas algumas das áreas onde a análise de dados tem um impacto crucial (Agrawal, Gans e Goldfarb 2018).

· IBM Watson: Na área da saúde, o IBM Watson utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para auxiliar médicos no diagnóstico e tratamento de pacientes. Analisando vastas quantidades de dados médicos, Watson pode sugerir tratamentos baseados em evidências e estudos clínicos, melhorando a precisão dos diagnósticos (Ferrucci 2010).

2.4. Benefícios da Implementação da Ciência de Dados

A implementação da Ciência de Dados oferece inúmeros benefícios:

· Melhoria da Eficiência Operacional: A análise de dados pode identificar ineficiências nos processos empresariais, permitindo a otimização de operações e a redução de custos.

· Tomada de Decisões Mais Informadas: Dados precisos e analisados podem fornecer uma base sólida para a tomada de decisões estratégicas, reduzindo o risco e aumentando as chances de sucesso.

· Personalização de Produtos e Serviços: Compreender melhor as necessidades e preferências dos clientes permite a personalização de produtos e serviços, aumentando a satisfação e fidelidade dos clientes.

· Detecção e Prevenção de Fraudes: A análise preditiva pode identificar padrões suspeitos em tempo real, ajudando a prevenir fraudes e reduzir perdas financeiras.

· Vantagem Competitiva: Empresas que utilizam a Ciência de Dados de maneira eficaz podem obter uma vantagem competitiva significativa, estando melhor preparadas para responder rapidamente às mudanças do mercado.

2.5. Desafios na Implementação da Ciência de Dados

Apesar dos benefícios, a implementação da Ciência de Dados apresenta desafios significativos:

· Necessidade de Profissionais Qualificados: A demanda por cientistas de dados qualificados é alta, e a escassez desses profissionais pode dificultar a implementação eficaz da Ciência de Dados nas empresas.

· Garantia da Qualidade dos Dados: Dados de baixa qualidade podem levar a conclusões errôneas. Garantir a precisão, integridade e consistência dos dados é crucial para o sucesso da análise de dados.

· Integração de Sistemas de Dados: Integrar dados provenientes de diversas fontes e sistemas pode ser complexo e desafiador, exigindo uma infraestrutura robusta e bem planejada.

· Preocupações com Privacidade e Segurança: A coleta e análise de grandes volumes de dados levantam questões sobre privacidade e segurança. As empresas devem garantir a proteção dos dados e o cumprimento das regulamentações de privacidade.

· Cultura Organizacional: A adoção da Ciência de Dados exige uma mudança na cultura organizacional. As empresas devem estar dispostas a adotar uma abordagem orientada por dados e investir nos recursos necessários para sua implementação.

2.6. Ferramentas e Tecnologias na Ciência de Dados

A Ciência de Dados utiliza uma variedade de ferramentas e tecnologias para coletar, processar e analisar dados. Algumas das ferramentas mais populares incluem:

· Linguagens de Programação: Linguagens como Python e R são amplamente utilizadas devido à sua versatilidade e à disponibilidade de bibliotecas para análise de dados e aprendizado de máquina.

· Sistemas de Gerenciamento de Bancos de Dados: Ferramentas como SQL, NoSQL (por exemplo, MongoDB) e Hadoop são utilizadas para armazenar e gerenciar grandes volumes de dados.

· Plataformas de Análise de Dados: Ferramentas como Apache Spark, Cassandra, Tableau e Power BI são usadas para análise e visualização de dados.

· Ambientes de Computação em Nuvem: Plataformas como AWS, Google Cloud e Microsoft Azure oferecem recursos de computação escaláveis para processamento e análise de grandes volumes de dados.

· Algoritmos de Aprendizado de Máquina: Ferramentas como TensorFlow, Scikit-learn e PyTorch são utilizadas para desenvolver e implementar modelos de aprendizado de máquina.

Figura 2 - Script em Python demonstrando algumas das ferramentas e técnicas básicas usadas na ciência de dados para análise e visualização de dados empresariais

2.7. O Futuro da Ciência de Dados

O futuro da Ciência de Dados é promissor, com tendências emergentes que prometem transformar ainda mais o cenário empresarial:

· Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina Avançado: A integração de IA e aprendizado de máquina avançado permitirá a criação de modelos mais sofisticados e precisos, capazes de lidar com dados mais complexos e fornecer insights mais profundos.

· Automação de Processos: A automação de processos analíticos reduzirá a necessidade de intervenção manual, permitindo que as empresas realizem análises de dados em tempo real e em maior escala.

· Internet das Coisas (IoT): A proliferação de dispositivos conectados gerará um volume massivo de dados, proporcionando novas oportunidades para a análise de dados em tempo real e a criação de soluções inteligentes.

· Análise Preditiva e Prescritiva: A evolução da análise preditiva e prescritiva permitirá que as empresas não apenas prevejam futuros cenários, mas também recomendem ações específicas para otimizar os resultados.

· Ética e Regulamentação: A importância da ética na análise de dados se tornará mais evidente, com maior foco na transparência, responsabilidade e conformidade com as regulamentações de privacidade.

2.8. Os Sistemas de Informações em apoio aos Processos Gerenciais de uma Organização

Os sistemas de informações também podem apoiar os processos de diversas formas:

· Automação de Processos: Automatizam tarefas repetitivas e administrativas, liberando tempo para os gerentes se concentrarem em atividades estratégicas.

· Tomada de Decisões: Fornecem informações precisas e atualizadas, ajudando os gerentes a tomarem decisões informadas e eficazes.

· Comunicação: Facilitam a comunicação interna e externa, assegurando que a informação flua rapidamente entre departamentos e stakeholders.

· Análise de Dados: Permitem a coleta, armazenamento e análise de grandes volumes de dados, possibilitando insights sobre desempenho, tendências de mercado e comportamento do cliente.

· Planejamento e Controle: Ajudam na elaboração de planos estratégicos, no monitoramento do progresso e na identificação de desvios em relação aos objetivos estabelecidos.

· Segurança da Informação: Protegem dados sensíveis e garantem a conformidade com regulamentos e normas de segurança.

3. Considerações Finais

Então, neste artigo concluímos que, a Ciência de Dados desempenha um papel crucial no ambiente empresarial moderno, oferecendo ferramentas poderosas para a análise de dados e a tomada de decisões. Embora os desafios existam, os benefícios potenciais superam as dificuldades, tornando a Ciência de Dados uma área indispensável para as empresas que buscam se destacar no mercado competitivo atual. À medida que as tecnologias evoluem e novas tendências emergem, a Ciência de Dados continuará a ser uma força transformadora no mundo dos negócios.

Referências Bibliográficas

Agrawal, Ajay K., Joshua S. Gans, e Avi Goldfarb. “EXPLORING THE IMPACT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE:.” nber. 05 de 2018. https://www.nber.org/system/files/working_papers/w24626/w24626.pdf (acesso em 12 de 06 de 2024).

Ferrucci, Luigi. Proinflammatory state, hepcidin, and anemia in older persons. 15 de Janeiro de 2010. Proinflammatory state, hepcidin, and anemia in older persons (acesso em 12 de 06 de 2024).

Gomez-Uribe, Carlos A., e Neil Hunt. The Netflix Recommender System: Algorithms, Business Value, and Innovation - Volume 6, Issue 4. 28 de 12 de 2015. https://dl.acm.org/doi/10.1145/2843948 (acesso em 12 de 06 de 2024).

IBM. The Punched Card. IBM. s.d. https://www.ibm.com/history/punched-card (acesso em 12 de 06 de 2024).

Provost, Foster, e Tom Fawcett. Data Science and Its Relationship to Big Data and Data-Driven Decision Making. 13 de 02 de 2013. https://www.liebertpub.com/doi/10.1089/big.2013.1508 (acesso em 12 de 06 de 20204).

Villela, Alexandre. “O fenômeno Big Data e seu impacto nos negócios.” 04 de 09 de 2013. https://acervo-digital.espm.br/clipping/20130904/o_fenomeno_big_data_e_seu-8.pdf (acesso em 12 de 06 de 2024).

**Artigo original escrito por Ariel Ladislau Reises, Juliano Cezar da Silva Pinzan & Matheus Castro Alexandre para o Curso Superior de Tecnologia em Ciência de Dados na Faculdade de Tecnologia de Jundiaí – “Deputado Ary Fossen”.