Data Science as a Service: o que é e quais são os benefícios?

Data Science as a Service pode ajudar as empresas a aproveitarem seus dados, melhorar a tomada de decisões e a eficiência dos processos de negócios.

No entanto, criar um processo orientado por dados não é tarefa fácil. Principalmente por problemas com cultura, pessoas, avaliações e tecnologia. 

E é nesse momento que o Data Science as Service (DSaaS) entra em ação permitindo que as empresas acessem e utilizem dados de forma mais eficiente e eficaz.

Mas, afinal, o que é isso? Como funciona? Quais são os benefícios?

Essas e outras questões serão respondidas abaixo.

Boa leitura! 🥸

O que é Data Science as a Service?

Antes de saber o que é Data Science as a Service, precisamos explicar o que é data science.

A ciência de dados tem como principal objetivo melhorar a tomada de decisão de organizações, governos e pessoas por meio da análise de dados. Por isso, estuda “o ciclo de vida dos dados". Isto é, aborda os princípios, definições, algoritmos e processos necessários para a extração e interpretação de dados espalhados em grandes conjuntos.

Organizações data driven têm seu ciclo de dados organizado e estruturado. Esse trabalho requer investimentos em pessoas, cultura, tecnologias e processos. Mas nem todas as empresas podem alocar recursos para esse fim, mas isso não é um problema: Data Science as a Service surgiu para suprir essa lacuna.

Agora sim, Data Science as a Service nada mais é do que terceirização de serviços de ciência de dados. Esse conceito nasceu nos Estados Unidos e popularizou-se dada a grande demanda do mercado por profissionais de data science.

Trata-se de um serviço acessível, com custos reduzidos, que democratiza a ciência de dados para empresas de todos os portes. E foi criado com um só objetivo: ajudar empresas de todos os tipos a tomarem melhores decisões baseadas em dados.

Nossa missão é minimizar o "eu acho" do vocabulário dos gestores e difundir a cultura dos dados, de forma escalável e bem-sucedida, para todas organizações.

Como funciona o Data Science as a Service?

O Data Science as a Service visa o data transformation, ou seja, a transformação dos dados para a tomada de decisão data driven.

Cada empresa lida com seus dados de maneira única. Por isso, adequamos e personalizamos todos os projetos de acordo com a realidade de cada organização.

Nossa metodologia pode ser resumida em três palavras: passado, presente e futuro. O passado, registrado nos dados históricos, ensina a visualizar o presente para prever tendências de negócio.

Agora, entenda como funciona o ciclo de dados que envolve as 5 etapas.

1. COLETA

Primeiro, dados de diversas fontes e formatos são coletados de acordo com o modelo de dados e usando técnicas de extração, transformação e carregamento (ELT) e data acquisition.

2. ARMAZENAMENTO

Em seguida, os dados são organizados, preparados e armazenados em uma estrutura robusta e segura, conhecida como data lake ou data warehouse.

3. VISUALIZAÇÃO

Neste momento, gestores passam a identificar, visualizar e filtrar tendências nos dados por meio de dashboards de BI e relatórios inteligentes.

4. MODELAGEM

O próximo passo vai além da visualização. Inclui o desenvolvimento e a validação de modelos de machine learning personalizados com métodos de modelagem estatística e inteligência artificial para prever e antecipar problemas de negócio específicos.

5. DEPLOYMENT

Agora, é o momento de operacionalizar os modelos criados e validar todo ciclo de dados. Para isso, aplicações inteligentes, como dashboards e apps personalizados, são implementadas. Dessa forma, gestores podem aplicar os benefícios da modelagem preditiva em tempo real usando uma interface intuitiva e personalizada para superar desafios e prever tendências.

Empresas que passam por esse processo transformam grandes volumes de dados em insights e oportunidades de negócio.

Quais são os benefícios do Data Science as a Service?

São inúmeras as vantagens de ser data driven com o Data Science as a Service. As empresas podem:

• repensar sua cultura de dados, superar o medo de mudança e se ajustar à transformação digital.
• gastar menos tempo no treinamento de profissionais e analistas de dados.
• comunicar dados e métricas em tempo real para todos os níveis organizacionais, garantindo acessibilidade para a tomada de decisão.
• investir menos em sistemas, softwares e na contratação de profissionais de dados.
• transformar dados em ativos de negócio para melhorar produtos e serviços trabalhando a base de clientes para aumentar a receita.
• reduzir custos operacionais e aumentar vendas com a tomada de decisão assertiva.

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