O que é Data Science e como usá-lo para transformar dados em decisões estratégicas!

data science: imagem de um monitor de notebook mostrando gráficos na tela

Talvez você pense que Data Science é mais um daqueles termos do momento. Já que cada vez mais se fala na Ciência de Dados, mas saiba que essa não é uma moda passageira. Em meio à era digital, o Data Science veio para ficar!

Vivemos na era da Internet e do Big Data. As pessoas deixam rastros sobre as suas vidas por todos os caminhos que percorrem enquanto estão conectadas. Nunca registramos tantos dados na história!

Ok, mas o que fazer com eles? Precisamos de uma área e de profissionais que saibam trabalhar os dados e transformá-los em inteligência para as empresas, é aí que entra o Data Science.

Quer saber mais? Neste artigo, vamos explorar tudo sobre a ciência dos dados e sua importância para o marketing digital. Acompanhe!

O que é o Data Science

Data Science ou Ciência de Dados é o conjunto de estratégias, técnicas e ferramentas que permitem trabalhar com os dados e transformá-los em inteligência para as empresas.

A Ciência de Dados lida com diversos processos — coleta, preparação, exploração, visualização e análise de dados — para que eles se tornem inteligíveis e possam ser usados para tomar melhores decisões de negócio.

Dados brutos não são informações. Eles precisam ser coletados e organizados por ferramentas e algoritmos para se tornarem informações.

Porém, é somente com a intervenção humana, que faz cruzamentos e análises a partir de um objetivo, que os dados geram Insights para o Business Intelligence (BI) ou Inteligência de Negócio.

BI, por sua vez, é a área de negócio que dá suporte à tomada de decisões para a empresa, nas mais diversas áreas, como marketing, logística e finanças.

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Principais tipos de análise do Data Science

A análise de dados procura empregar um raciocínio crítico sobre o conjunto de dados para extrair conhecimento deles. O cientista de dados pode fazer diferentes tipos de análise. Conheça quais são elas!

Análise Descritiva

A análise descritiva, como o nome propõe, descreve os dados observados para compreender um fenômeno do presente. Para isso, emprega cálculos simples, como média e variância, e utiliza gráficos e diagramas. Esse tipo de análise é usado em dashboards de KPIs, por exemplo.

Análise Diagnóstica

Tem o objetivo de analisar as causas de um evento. Se a análise descritiva mira no presente, a análise diagnóstica olha para o passado, a fim de entender o porquê daqueles dados. Esse tipo de análise ajuda a explicar, por exemplo, por que os acessos ao site diminuíram no último mês.

Análise Preditiva

Procura prever cenários futuros, com base na análise de padrões na base de dados. Portanto, esse tipo de análise olha para o futuro, a partir da relação entre causas (análise diagnóstica) e efeitos (análise descritiva). É bastante usada por bancos na análise de risco de empréstimos, por exemplo.

Análise Prescritiva

A partir das análises de causas, efeitos e cenários futuros, a análise prescritiva utiliza ferramentas estatísticas para fazer recomendações para otimizar as estratégias. Sua intenção é fornecer subsídios para tomar decisões que vão alterar o futuro.

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Data Science e Big Data: veja qual é a relação entre os dois!

Você já percebeu o volume de dados que a Internet gera? Só a visita de um usuário a um site já armazena dezenas de dados.

Imagine, então, bilhões de usuários de Internet do mundo inteiro! É esse enorme volume de dados não estruturados que chamamos de Big Data.

O Big Data é um dos pilares da Ciência de Dados. Um cientista de dados precisa saber trabalhar com essa infinidade de informações e extrair conhecimentos delas.

Por isso, o Data Science adota uma série de métodos e cálculos para transformar os dados em inteligência — caso contrário, seriam apenas dados brutos sem qualquer utilidade para os negócios.

A importância da Ciência de Dados para o marketing

A Ciência de Dados é parceira do marketing. Dados servem para planejar, otimizar e avaliar ações e estratégia de marketing, como campanhas de publicidade, lançamento de produtos e definição de preços.

Quando o Data Science está por perto, as decisões são melhores! Veja a seguir como o Data Science contribui para o marketing na prática!

Direciona o planejamento de marketing

O planejamento de marketing precisa ser embasado em pesquisas e dados, não em suposições. Por isso, o Data Science pode trabalhar com o marketing para analisar o mercado, os concorrentes, os consumidores e o próprio negócio, a fim de embasar as decisões.

Analisa os hábitos do consumidor

O Data Science deve trazer dados sobre os consumidores para o planejamento de marketing. Somente quando a empresa conhece os comportamentos, hábitos, dúvidas e necessidades do público, é possível direcionar campanhas para as pessoas certas, com a abordagem certa.

Ajuda no posicionamento estratégico

A definição do posicionamento estratégico precisa considerar a análise dos dados sobre os concorrentes. Então, o Data Science pode ajudar o marketing a entender a atuação dos concorrentes e definir o posicionamento mais vantajoso dentro do setor.

Gera Insights para campanhas de marketing

Como segmentar o público-alvo? Qual abordagem usar na campanha? Em quais canais veicular os anúncios? A partir de dados do mercado e de campanhas anteriores, o Data Science traz insights para responder essas perguntas e ajudar a criar campanhas mais criativas e eficientes.

Antecipa movimentos do mercado

A análise preditiva da Ciência de Dados ajuda a projetar cenários para o futuro. Então, também pode ajudar a visualizar os próximos movimentos do mercado. O cientista de dados identifica padrões de comportamento que revelam tendências, como o aumento da procura por um produto ou a entrada de novos concorrentes.

Criação de produtos e ofertas mais assertivas

Conhecer o mercado e as tendências de comportamento de consumidores e concorrentes torna o marketing muito mais inteligente. Assim, é possível criar produtos e ofertas alinhadas às demandas do mercado, com mais chances de vender e alcançar os objetivos do negócio.

Como seguir carreira em Data Science?

A Ciência de Dados tem gerado inúmeras oportunidades no mercado de trabalho, que cada vez mais demanda profissionais que sabem processar e analisar dados.

Quem trabalha com marketing digital pode se especializar em Data Science com cursos específicos e atuar nessa área executando várias profissões. Veja quais são as principais!

Cientista de dados

O cientista de dados tem um perfil completo para trabalhar com Data Science. Geralmente esse profissional tem uma boa formação na área de exatas (estatística, matemática ou TI), que permite trabalhar com cálculos e algoritmos para explorar os dados.

Mas esse profissional também precisa ter uma boa visão de negócios para aplicar seu conhecimento a favor dos objetivos da empresa e em integração com todos os departamentos.

Engenheiro de dados

O engenheiro de dados é um profissional com perfil técnico, voltado para a estrutura e a tecnologia dos dados.

É responsável por gerenciar e organizar bancos de dados e criar algoritmos que permitem análises mais profundas. Para isso, precisa utilizar conhecimentos em ciência da computação, matemática e programação.

Analista de negócios

A área de Data Science requer um profissional focado nas informações do negócio. O analista de negócios precisa ter uma visão global sobre a empresa e seus objetivos para alinhar com o trabalho dos cientistas, engenheiros e outros profissionais especialistas.

Esse profissional é responsável pela mediação entre os gestores e a área de Ciência de Dados.

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Ferramentas de marketing digital para análise de dados

A coleta e análise de dados do Big Data não seria viável sem o apoio de ferramentas. Elas são capazes de reunir e processar enormes quantidades de dados e transformar em informações, gráficos e relatórios compreensíveis pelos cientistas e analistas.

Veja agora quais são as ferramentas de analytics mais importantes para o marketing digital!

Google Analytics

O Google Analytics é a principal ferramenta de análise de dados para o marketing. Reúne gráficos e relatórios sobre acessos ao site, perfil dos visitantes, vendas do e-commerce e muitas outras informações. Permite analisar os resultados de estratégias de marketing a partir do comportamento dos usuários no site.

Social Analytics

As ferramentas de Social Analytics reúnem os dados sobre a atuação das marcas nas redes sociais, o desempenho das suas publicações e o perfil dos seguidores. As principais são:

A mLabs, aliás, é uma ferramenta  de gerenciamento de redes sociais que oferece relatórios inteligentes para acompanhamento da sua performance nas mídias sociais.

Em um só lugar, é possível monitorar diferentes métricas e ter uma visão geral da sua estratégia de social media.

Além disso, a mLabs ainda oferece ferramentas de criação e agendamento de posts, definição de fluxos de trabalho, cronograma de publicações, entre outras.

Enfim, percebeu todo o poder da Ciência de Dados para o marketing? Atualmente os dados são ativos valiosos para as empresas, que podem melhorar suas estratégias e ganhar vantagens no mercado. Mas é preciso contar com quem saiba trabalhar com eles!

Agora, aproveite para visualizar e analisar os dados da Pesquisa de Perspectivas para o Mercado Digital 2021. Você vai encontrar várias informações para embasar decisões da sua empresa nos próximos meses.

Agora é hora de experimentar suas habilidades como cientista de dados! 😎

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