*Por Jordan Morrow, Head de alfabetização em dados da Qlik
A Ciência de Dados já tem vida própria e traz um imenso valor para as organizações quando utilizada corretamente – mas o que isso significa? E como as empresas devem utilizá-la?
Uma simples pesquisa na Internet do termo “Ciência de Dados” o define como: “um campo interdisciplinar de métodos, processos e sistemas científicos com objetivo de extrair conhecimento ou insights de dados estruturados ou não, semelhante à mineração de dados”. Para simplificar, Ciência de Dados diz respeito aos métodos utilizados para extrair e obter informações importantes dos dados. Marie Clark, fundadora do instituto Ambient Intelligence, define o termo como uma disciplina, não um projeto único. Segundo ela, assim como existem generalistas e especialistas no universo da medicina, no mundo da Ciência de Dados existem diferentes disciplinas e habilidades necessárias para tornar esse conceito o que ele é.
Na Ciência de Dados, as organizações precisam avaliar seus pontos fortes e fracos em busca de aplicações “generalistas” e “especialistas”. Em uma organização, sempre há pessoas com conhecimentos gerais de ciência de dados que podem trabalhar de diversas formas em um projeto analítico. Em paralelo, os especialistas em Ciência da Informação precisam ser reconhecidos e ter seus pontos fortes aproveitados em temáticas como machine learning, construção de algoritmos ou linguagens de programação R e Python, focadas na legibilidade de dados estatísticos.
Quando as organizações reconhecerem que a Ciência de Dados é uma disciplina que diz respeito a várias pessoas e não se concentra em um ou dois indivíduos, elas estarão prontas para utilizar esse conceito com sucesso.
Além disso, esse conceito se relaciona diretamente com a alfabetização em dados. Dentro das empresas, todos os funcionários e indivíduos precisam estar inseridos em uma cultura de dados e reconhecer seus papéis dentro da Ciência de Dados, a fim, de expandir suas aplicações. Isso ajudará empresas e indivíduos a progredir e obter sucesso nessa revolução dos dados.
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