Você conhece ou já ouviu falar do termo Data Science Report? Trata-se de um tipo de “profissional de redação”, que explica e relata a análise de dados de um projeto específico. Afinal, o produto e as informações que ele fornece e captura são uma das melhores formas para entender o desempenho de um negócio.
A partir de relatórios como esses, as empresas conseguem ter insights de melhorias para os produtos e para experiência do usuário. Além disso, é possível também desenvolver novos produtos, conhecer o seu público a fundo e criar formas mais otimizadas de relacionamento antes, durante e depois da venda.
Entenda mais sobre o assunto a seguir, conheça outras inovações em data science e passe a considerar essas opções na sua organização!
Quem é o profissional responsável por criar o Data Science Report?
Esse papel cabe ao cientista de dados. Trata-se do profissional responsável por estudar informações e dados que uma organização captura. Logo, é ele quem faz o trabalho de pegar as informações brutas, a partir do que o arquiteto de dados fornece, para extrair informações relevantes que serão usadas para criar e propor soluções.
Nesse sentido, se uma rede de lojas de roupas e calçados quer desenvolver um sistema para sugerir produtos para as pessoas, o cientista de dados estuda as informações e sugere opções para que isso seja possível. As sugestões serão de acordo com as peças com as quais o usuário interagiu: por faixa de preço ou geral? Como o algoritmo vai atuar? A partir daí, a empresa vai escolher e testar quais opções podem funcionar melhor com base em diferentes fatores.
Atualmente, esse profissional se destaca cada vez mais no mercado de TI. Isso é devido ao crescimento exponencial de dados, que tem mudado a forma como as informações são armazenadas e analisadas. Portanto, as ferramentas mais tradicionais passaram a não atender tanta demanda de armazenamento e velocidade com a qual os dados chegam.
Consequentemente, surgem novas tendências de estudo e ferramentas para armazenamento e gestão de dados.
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Como o Data Science Report é produzido?
Em geral, o formato e abordagem podem variar de acordo com o público final do relatório. Sendo assim, crie de maneira clara e objetiva. Deixe explícitos os principais pontos estudados no relatório. Mas antes de escrever de fato, é importante reunir e analisar todos os dados coletados. Organize e tente visualizar a melhor forma de dispor, tanto para compreensão visual quanto para a escrita.
O segundo passo é pensar na estrutura e executar. Na introdução, faça um resumo, contextualize o estudo e destaque as perguntas e respostas principais que deram origem ao relatório. As conclusões também devem ser brevemente descritas.
No corpo do Data Science Report, separe as seções de acordo com o que foi estudado, por exemplo: seção de dados, análises, métodos, resultados etc.
Por fim, na conclusão, detalhe as respostas das perguntas colocadas no início, destaque os resultados mais importantes e complemente com sugestões de dados adicionais, de soluções ou o que for necessário no momento.
No site da Udacity, você encontra diferentes tipos de modelos de relatórios e mais detalhes sobre a execução.
Outras tendências
A maioria das organizações já investe em coleta e análise de dados e usa para tomar decisões no dia a dia, mesmo assim, novas tendências surgem o tempo todo e nem sempre é fácil decidir qual a melhor estratégia para o negócio.
Nesse caso, a sugestão é entender a sua empresa, as necessidades que ela tem em relação à transformação digital e aos dados para traçar a sua estratégia.
Portanto, ficar de olho nas tendências também é uma maneira de saber o que pode ser aplicável no curto, médio e longo prazo. Confira algumas que vêm por aí.
Automated Machine Learning
Trata-se de uma área que tem o objetivo de criar métodos para ajudar na construção de diferentes tipos de Machine Learning com pouca ou nenhuma intervenção humana. Se colocada em prática nos próximos anos, poderá automatizar e revolucionar os processos da área de tecnologia da informação. Além disso, vai permitir que os colaboradores mantenham o foco em outras atividades que demandam atenção humana.
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Inteligência artificial escalável
Com o recebimento de dados cada vez maior, as empresas vão demandar muito de uma inteligência artificial que seja mais responsável, escalável e inteligente, o que vai permitir algoritmos de aprendizagem com mais retorno para o negócio. Além disso, a tendência também vai ajudar a proteger a privacidade dos dados e difundir o recurso.
Hyper-automation
Já imaginou uma combinação entre machine learning e inteligência artificial? Com o Hyper-automation será possível que os negócios impulsionem os processos de descobrimento de dados, assim, analisando, monitorando e medindo o conjunto de informações com um método integrado.
Inteligência de decisão projetada
Utilizada para tomadas de decisões individuais ou em um grupo delas. Isso é feito somando ferramentas de analytics tradicionais, inteligência artificial e aplicativos de sistemas adaptativos complexos. Com este recurso, as empresas têm insights mais rápidos para agir e tomar decisões mais precisas e rastreáveis, que podem ser reproduzidas posteriormente.
Há ainda inúmeras outras tendências que podem, cada uma com a sua particularidade, beneficiar as organizações. Então, ainda não sabe qual tendência mais combina com a sua empresa? Precisa de ajuda para implementar ferramentas de transformação digital? Conte conosco! Acesse o nosso site e fale com um dos consultores.
