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Na prática: o que é a Ciência de Dados

Você já deve ter se deparado com o termo “ciência de dados”. Trata-se de uma área multidisciplinar que permite processar e analisar as informações disponíveis, extraindo delas respostas importantes para os problemas da empresa.


Para explicar melhor esse conceito, o Solution Architect da 4Labs, Christian Bezerra, montou uma crônica para mostrar na prática como a Ciência de dados pode ajudar no cotidiano de um analista.


“São dezesseis horas, estou tomando meu terceiro café da tarde e não estou conseguindo me concentrar. Na reunião com a equipe comercial pela manhã, meu chefe me pediu para apresentar na semana que vem uma classificação dos nossos clientes em:

  • Classe A, para os melhores clientes;

  • Classe B, com bom potencial;

  • Classe C, para clientes com poucas possibilidades de negócio.


Os critérios ele pediu que eu definisse segundo um relatório que ele me enviou por e-mail, mas entre outras coisas considerava as compras já realizadas, o local, a idade do cliente etc.


Ah! Esqueci de me apresentar, eu sou o Darwin, o analista de Inteligência comercial da empresa, ou, como meus colegas me chamam, o cara das planilhas. Sou eu que passo as informações de produtos com melhor resultado de vendas, os resultados da equipe comercial, entre outras informações.





Faz quatro horas que abri uma planilha e estou olhando para ela sem saber por onde começar. A primeira coisa que fiz foi ligar para a TI. Eles disseram que eu precisava de autorização para ter acesso aos dados. Então, liguei para meu gerente, que ligou para o diretor, que finalmente autorizou.





Recebi acesso aos dados, vieram na minha máquina e instalaram um aplicativo que roda SQL, linguagem que devo usar para consultar os dados. Esse foi o primeiro momento que travei. Após alguns minutos e o primeiro café resolvi olhar na internet como se faz para criar um algoritmo que faça o score dos clientes - aliás eu nem sabia o que era isso, mas lendo descobri que era isso que realmente queria. Li também que por meio de uma linguagem chamada Python eu poderia fazer isso usando análise preditiva. Essa foi a segunda vez que travei e a hora do segundo café.


Resolvi ler mais sobre o assunto e descobri um mundo de coisas. Descobri que a área que trata desse tipo de assunto é a ciência de dados e que ela serve para gerar insights quando se tem grande quantidade de dados. Fiquei curioso, chamei um cara da TI e perguntei como eu fazia pra saber quantos registros eu teria que analisar. Ele trabalhou alguns minutos e me ensinou a escrever uma query (esse é o nome da linguagem para ler o banco de dados). A resposta: cento e doze milhões de registros, somando as quatro bases de dados principais que eu precisava: a de clientes, a de vendas, a de filiais e a de produtos. Essa foi a terceira vez que eu travei, mas para não perder o embalo busquei meu terceiro café.


O Técnico da TI me falou que vou ter que preparar melhor os dados para conseguir relacioná-los e entendê-los. Retruquei afirmando que estou acostumado a fazer isso na planilha, mas ele me disse que é muito dado para caber em uma. Respirei fundo e fechei a planilha.


Entre o desespero e a curiosidade, resolvi saber um pouco mais sobre ciência de dados e descobri que até 2025 os dados globais crescerão 175 zettabytes segundo o IDC, e que será uma área importantíssima para vários setores como marketing, saúde, finanças, bancos, trabalho político e muito mais.


No fim das contas, eu consegui uma luz por onde começar a resolver o que o meu gerente pediu. Além disso, consegui entender a importância deste trabalho e, principalmente, eu fiquei com a certeza de que vou precisar de ciência de dados. Até me deparei com um termo interessante “Cidadão de Dados”. Ainda não sei exatamente o que é, mas acho que isso vou deixar para ver amanhã. Por hoje acho que eu quero ir para a casa e descansar um pouco, foi muita informação para um dia só.”




Insights sobre a Ciência da Dados:

  1. A Ciência de Dados permite que as empresas transformem uma grande quantidade de dados em informações e insights para a tomada de decisão.

  2. Há diversas etapas e ferramentas para fazer um trabalho de Ciência de Dados, entre elas: preparação de dados, enriquecimento de dados, análise preditiva e prescritiva, machine learning, big data, integração com aplicativos, relatórios de business intelligence e muito mais.

  3. De acordo com um relatório do LinkedIn, a Data Science domina seu ranking de empregos emergentes, com um crescimento de 37% de contratações nos últimos três anos.


Texto elaborado por Christian Bezerra, da 4Labs.

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