Nos últimos dez anos, houve um avanço sem precedentes em data science e inteligência artificial. O surgimento de tecnologias reduziu os custos de processamento, possibilitando a exponencialização de ferramentas complexas, capazes de processar volumes abundantes de dados.

Dessa forma, algorítmos, modelos estatísticos e preditivos tornaram-se muito mais acessíveis. Desde então, a inteligência de dados surgiu como uma grande oportunidade de negócio.

Muito se fala sobre o impacto de big data e analytics nas organizações. Ser data-driven é um pré-requisito para empresas que desejam liderar a transformação digital. Estudos apontam que empresas orientadas por dados têm mais chance de acelerar crescimento, são mais produtivas e lucrativas.

No entanto, criar uma cultura orientada por dados não é tarefa fácil. Isso se dá por diversos motivos, incluindo problemas com cultura, pessoas, processos e tecnologia. É nesse momento que o data science as service (DSaas) entra em ação.

Mas afinal o que é isso? Como funciona? Quais são os benefícios? Essas e outras questões são respondidas abaixo.

O que é?

Antes de tudo, para que você entenda esse mundo, 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, algorítimos e processos necessários para a extração e interpretação de dados espalhados em grandes data sets.

Organizações data-driven têm seu ciclo de dados organizado e estruturado. Esse trabalho requer investimentos em pessoas, cultura, tecnologias e processos. 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.

Data Science as a Service ou DSaaS 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.

O DSaaS Indicium foi criado com um só objetivo: ajudar empresas, de todos os tipos, a tomar 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 DsaaS 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 realidade de cada organização.

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

Entenda como funciona. O ciclo de dados envolve as seguintes etapas:

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01. COLETA
Primeiro, dados de diversas fontes e formatos são coletados, de acordo com o modelo de dados, com o uso de técnicas de extração, transformação e carregamento (ETL) e data acquisition.

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

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

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

05. 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?

São inúmeras as vantagens de ser data-driven. Com o DSaaS, empresas podem:

  • repensar sua cultura de dados, superar o medo de mudança e se ajustar à transformação digital

  • gastar menos tempo no treinamento de profissinais e analistas de dados

  • comunicar dados e métricas em tempo real, para todos os níveis organizacionais, garantindo uma tomada de decisão acessível

  • investir menos em sistemas, sofwares 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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