A ciência de dados tem sido chamada de futuro da inteligência artificial e concordamos. Ele contém a chave de muito do que pode ser realizado na inteligência artificial.
Não é de se admirar que empresas e organizações em todo o mundo estão aderindo ao movimento e implementando medidas sustentáveis para colher insights baseados em dados em tempo real. Mas o que exatamente significa ciência de dados e como sua organização pode se beneficiar? Vamos ver um de cada vez.
Ciência de dados é a aplicação prática de análises avançadas, estatísticas, aprendizado de máquina e as atividades associadas envolvidas nessas áreas em um contexto de negócios, como preparação de dados, por exemplo.
O objetivo é extrair percepções dos dados, prever desenvolvimentos, derivar as melhores ações e, às vezes, até mesmo executar essas ações automaticamente. Isso é alcançado por meio da compreensão dos campos de IA e aprendizado de máquina.
Existe uma relação muito estreita entre ciência de dados e big data. Eles são essencialmente o yin e o yang dos avanços mais importantes em aprendizado de máquina e inteligência de negócios.
A esta altura, você já sabe que big data se refere aos enormes volumes de informações que estamos criando com cada ação digital que realizamos. Essa informação, que também é produzida por várias máquinas ao nosso redor (graças à Internet das Coisas), chega tão rápido e em uma variedade tão confusa que as empresas optaram por ignorá-la até recentemente.
O motivo da mudança: avanços na computação e na ciência da manipulação de dados. O campo da ciência de dados tem sido capaz de desenvolver abordagens, ferramentas e princípios que podem ser aplicados para dar sentido ao big data ao nosso redor.
Portanto, sem a ciência de dados, não haveria realmente nenhuma maneira de aproveitar o poder explosivo do big data e, sem o big data, haveria muito menos informação para os cientistas de dados cravarem seus dentes.
O objetivo da ciência de dados é criar um produto de dados que então produz uma visão de dados. Existem três etapas principais envolvidas: coleta de dados, modelagem e análise de dados, resolução de problemas e suporte à decisão.
É aqui que a tarefa de um cientista de dados deve começar. Essa parte do processo cobre tudo, desde a localização dos dados até o processamento e a limpeza deles.
Depois de preparar os dados, um cientista de dados descobre como os dados podem ser analisados para atender às necessidades específicas do projeto ou organização. As tarefas envolvidas nesta fase são:
Após o modelo ser desenvolvido e adequadamente treinado, os dados serão transformados na solução de business intelligence necessária. Resta implantá-lo por meio do seguinte:
O mundo dos negócios fica mais competitivo a cada dia. Nesse ambiente desafiador, os ganhos marginais obtidos a partir de análises estatísticas simples, como o produto que os clientes preferem comprar em uma determinada estação, não são mais suficientes para gerar insights que inspirem inovação.
Os avanços na ciência de dados e o aumento do big data criaram muitas possibilidades. As organizações podem aproveitar as mesmas informações de vendas e vários grupos de big data originalmente sem sentido para dizer não apenas o que as pessoas comprariam naquela temporada, mas também quando comprariam, quanto estariam dispostas a pagar e para quem estão comprando.
Obviamente, esses avanços ajudaram a garantir que as empresas pudessem tomar decisões de negócios mais inteligentes. A Netflix extrai dados para obter uma visão sobre o que os assinantes desejam ver e adaptam essas informações para tomar decisões sobre qual série original da Netflix produzir. E você sabe quanto gastou na Netflix no mês passado.
Os usuários reconhecem que os ganhos da ciência de dados são enormes. De acordo com o Business Tech Trend da IBM, quase 70% das empresas líderes dizem que a análise é parte integrante de como suas organizações tomam decisões. Mais uma vez, mais de 60% dos entrevistados em um estudo da CapGemini de 2015 concordaram que deixar de usar big data pode levar à irrelevância e perda de competitividade. As empresas que não aderem correm o risco de ficar para trás.
Aumentar sua organização para a ciência de dados não é um problema. É um processo que exige muitos recursos e pode levar um bom tempo para ser concluído. E isso é para um projeto. Você provavelmente precisará aproveitar as habilidades de cientistas de dados competentes. Mas eles não são baratos, supondo que você possa encontrar um para alugar em primeiro lugar.
RapidMiner é uma plataforma de software para equipes de análise que une preparação de dados, aprendizado de máquina e implantação de modelo preditivo.
No RapidMiner, acreditamos que existem duas soluções para esse gargalo do cientista de dados. Se você já tem um cientista de dados ou equipe de ciência de dados a bordo, vamos garantir que esses recursos sejam mais produtivos. RapidMiner oferece um designer de fluxo de trabalho visual que acelera o processo de aprendizado de máquina de ponta a ponta para maior produtividade.
Mas se você espera testar a ciência de dados sem um cientista de dados, também podemos ajudar nisso. Nem toda empresa precisa de um cientista de dados residente. E nem toda empresa pode contratar um, então vamos capacitar mais pessoas para fazer o trabalho que os cientistas de dados fazem. Use seu talento analítico interno e aproveite sua experiência no domínio. As organizações podem usar o RapidMiner Auto Model para criar um modelo preditivo em 5 cliques usando aprendizado de máquina automatizado e práticas recomendadas de ciência de dados.
O RapidMiner Auto Model é parte de um caminho para a ciência de dados totalmente automatizada, da exploração de dados à modelagem e produção, quando combinado com Turbo Prep e Model Ops no RapidMiner Studio Enterprise. Experimente grátis !