Citizen Data Science: o que é e como aplicar na sua estratégia de BI

Você já sabe que construir uma boa estratégia de BI (Business Intelligence ou Inteligência de Mercado) pode mudar o futuro da sua empresa. O Citizen Data Science (Ciência de Dados Cidadã) é uma das técnicas de BI e aproxima as informações coletadas de quem não é especialista.

Isso, no entanto, não significa que os dados são “traduzidos” automaticamente para uma linguagem mais acessível. Contar com um profissional capacitado para fazer essa interpretação é muito importante, mas sua atuação passa a ser muito mais dinâmica do que técnica.

A proposta do Citizen Data Science é transformar o complexo em simples, com a conexão entre a teoria e a prática.

Benefícios

As vantagens de aplicar o Citizen Data Science incluem informações mais completas e precisas, que servem de base para decisões mais confiáveis. É uma ótima oportunidade para consolidar os dados e entender o que eles realmente querem dizer.

A técnica ainda contribui para a integração de processos dentro da empresa, com avaliação e implementação de boas práticas que podem ser comprovadamente mais eficientes.

Acessibilidade e democratização da informação também são benefícios do Citizen Data Science, já que possibilita entendimento de profissionais de outros departamentos da empresa sem necessidade de conhecimento técnico.

Todas essas vantagens se unem em um objetivo comum e de grande relevância para a companhia: a possibilidade de pinçar o que realmente é importante e faz a diferença dentre todas as informações geradas.

Coloque em prática

O primeiro passo para começar a aplicar o Citizen Data Science é montar uma estrutura que permita essa prática. Isso inclui uma boa seleção de softwares para garantir a integração dos dados e departamentos.

O mais comum é a utilização de ferramentas do Pacote Office da Microsoft, como Excel e PowerPoint, pois são opções mais populares. O problema é que esses programas têm limitações, especialmente de compartilhamento de análises, por isso demandam mais tempo das equipes para produção de arquivos.

A prática do Citizen Data Science começa com investimento em uma plataforma mais integrada. Algumas sugestões de softwares são o Tableau ou o Power BI, da própria Microsoft.

Profissional de BI

A presença de um analista ou gestor de dados é fundamental para o Citizen Data Science. Algumas competências podem fazer a diferença, como conhecimentos em administração, finanças e contabilidade, processos e até gestão de pessoas.

Também é importante estar atualizado com as principais tecnologias de gestão de informação. Outros diferenciais são raciocínio lógico, inglês e algum conhecimento em programação.

A formação acadêmica para atuação com BI pode variar. Economia, Administração e Sistemas de Informação são algumas opções, mas a graduação não é pré-requisito para trabalhar na área ou se tornar um bom profissional.

Certificação

Uma forma viável, recomendável e com grande recepção no mercado para quem quer compreender os principais conceitos da área são as certificações e especializações. Assim, a vontade de aprender e proatividade são características indispensáveis para o profissional diretamente ligado ao Citizen Data Science.

O objetivo é ajudar a empresa a tomar a melhor decisão para ir mais longe. Por isso o profissional deve saber como aproveitar esses dados de forma positiva e indicar os melhores caminhos.

Agora que você já se familiarizou com o Citizen Data Science, que tal compartilhar esse conteúdo com sua rede de trabalho? 😉

Como usar o Python para análise de dados?

Criada para produzir códigos de maneira rápida, a linguagem de programação Python é uma cartada na análise de dados. Até mesmo para quem não tem um conhecimento aprofundado, a ferramenta apresenta resultados interessantes na hora de realizar essa tarefa.

Um dos pontos importantes para colocar em prática antes de iniciar uma análise de dados é identificar quais questões deverão ser resolvidas. Com respostas mais claras para iniciar o trabalho, o próximo passo é construir um projeto que possa incluir o uso do Python.

Por conta do grande suporte que recebe da comunidade científica, essa linguagem se tornou uma das mais populares. “Ela pode ser considerada uma das mais fáceis de aprender, sendo muito intuitiva e mais simples de usar e manter”, observa Lucas Guerreiro, doutorando em Ciências da Computação e Matemática Computacional e pesquisador em IA (Inteligência Artificial) do Pecege.

Adotando o Python

Essa linguagem de programação pode ser aplicada em todas as fases da análise de dados, já que ela é bem robusta para programação em geral e tem muitas bibliotecas de apoio, como a própria exploração e a visualização de dados.

Segundo Guerreiro, o Python não precisa ser usado como linguagem única e sim combinada com outras. Entretanto, por ser completo é, em geral, empregado sozinho na análise de dados.

Para resumir o processo de análise de dados, ele cita 5 passos:

  1. Definir questões: antes de começar a fazer uma análise ou coletar dados, é importante ter em mente quais perguntas pretende resolver com essa tarefa. Também deve-se saber as limitações das perguntas e como obter os dados.
  2. Medir resultados: com base nas perguntas da análise, deve-se saber quais resultados serão medidos e como serão apurados. Tendo esse objetivo claro, é possível direcionar melhor o programa para atender as expectativas.
  3. Coleta de dados: sabendo o que está buscando e como medir, pode-se obter os dados e organizá-los. Nessa etapa também cabe avaliar se todos os dados serão de novas bases ou se cabe fazer uso de bases existentes para encorpar os dados.
  4. Análise de dados: somente nesse momento podemos passar a trabalhar com os dados de fato – a partir dos dados coletados na etapa anterior e sempre com o objetivo de responder as perguntas iniciais da análise. Interessante também fazer uso de gráficos nessa etapa para melhorar a visualização dos resultados e entender se a análise está atendendo o objetivo inicial.
  5. Interpretação dos resultados: Concluída a análise, ela pode não responder detalhadamente a questão ou trazer insights que evidenciem algo prático. Para isso é importante a interpretação dos resultados, podendo provar, desmistificar as perguntas iniciais ou até originar novos questionamentos, podendo-se repetir o processo até atingir o objetivo da análise.

Bibliotecas para análise de dados

As bibliotecas auxiliam no desenvolvimento de determinadas tarefas. Elas são partes de códigos, prontas para uso e que facilitam muito o processo de análise de dados.  

É possível utilizar bibliotecas independentes ou em conjunto. Algumas das mais utilizadas em análise de dados são: Numpy, Pandas, Matplotlib e Scipy.

Guerreiro explica que Numpy é muito empregada no processamento de matrizes e operações científicas complexas. Já a Pandas é uma biblioteca que oferece facilidades no uso de estruturas complexas, fornecendo uma estrutura de dados específica para análise. Além disso, traz diversos data sets prontos para uso.

Na Matplotlib, uma das melhores para visualização de dados, é possível criar gráficos de forma simplificada, para entender o significado dos dados ou os resultados encontrados. Por fim, a Scipy integra algumas ferramentas estatísticas e de otimização, que facilitam cálculos complexos.

“O uso de bibliotecas é essencial para realizar as mais diversas tarefas em análise de dados e encurtam processos que demandariam a construção ‘do zero’ de códigos para um programa”, finaliza o pesquisador.

Conheça também os motivos para aprender essa linguagem de programação!

O que é Inteligência de Mercado?

Aprimorar os métodos decisórios de uma empresa é essencial para ter bons resultados. Profissionais envolvidos nesses processos, inclusive nas áreas comercial e de marketing, sabem como um bom estudo de Inteligência de Mercado é importante para lidar com necessidades e desafios das empresas atuais, que se veem confrontadas a fazerem melhores análises antes de tomar uma decisão.

Também conhecida como BI (Business Inteligence), a Inteligência de Mercado auxilia empresas a conviverem em um ambiente de muita complexidade de informações, que podem surgir das mídias, do universo do conhecimento aprimorado, da ciência que constantemente se atualiza e das novas tecnologias.

Segundo Edson Barbeiro, professor doutorado em administração, modificações de conceitos nas legislações e do comportamento do consumo também encorajam a adesão de um BI.

“Uma empresa inteligente é uma empresa que oxigena suas visões, organiza suas informações, compreende o processo decisório e busca vantagens competitivas”, explica.

Curso Solution

Neste mês, a Plataforma Solution entregará o curso de Inteligência de Mercado. Segundo Barbero, também responsável pela apresentação dos conteúdos, os módulos se organizam com o objetivo de auxiliar o profissional presente em áreas estratégicas ou que tenha em sua responsabilidade profissional conviver com informações e apoiar a tomada de decisões.

“Nosso anseio é trazer um curso que captura a perspectiva humana das decisões, discutindo as nossas racionalidades e irracionalidades. Ele trata um pouco sobre aspectos que caracterizam um bom BI”, relata.

Divido em cinco módulos, o curso expõe os fundamentos da inteligência competitiva e de mercado, tomada de decisão, aprimoramento do pensamento estratégico, coleta de dados para inteligência (Big Data) e aplicação da inteligência competitiva. “Queremos debater conceitos que prezam pelo aspecto estratégico e decisório do futuro da empresa”, completa o professor.

Preparo do profissional

Diferente dos cursos que focam em ferramentas e softwares, Barbero explica que este tem como maior objetivo ser generalista e abraçar as maiores questões que cercam a Inteligência de Mercado. “Existem muitas ferramentas boas no mercado, como a SAS e Tableau. Mas o nosso maior foco é a pesquisa na área de competidores”, conta.

Ele acrescenta ainda que o curso prepara o profissional para uma nova exigência do mercado de trabalho. “É muito comum hoje, ainda que em um momento de desemprego, encontrarmos uma empregabilidade maior nesse profissional que seja instrumentalizado com inteligência.”

“Uma empresa inteligente usa novos métodos e formas de enxergar as coisas. Nós temos que enxergar além do trivial. Temos que ser criativos, mas, ao mesmo tempo, organizados”, completa. Todas essas competências são requisitos para um profissional de Inteligência de Mercado.

Ficou interessado? Fique atento, o curso de Inteligência de Mercado da Plataforma Solution será lançado em breve!