A ciência de dados é, de maneira resumida, um campo interdisciplinar que envolve o uso de técnicas estatísticas e computacionais para extrair insights e conhecimentos úteis a partir de dados. As empresas de hoje geram e coletam enormes quantidades de dados diariamente, e a ciência de dados é uma abordagem valiosa para ajudar essas empresas a transformar seus dados em informações úteis e tomadas de decisão estratégicas.
Com um número expressivo de informações possíveis de serem coletadas por meio dessa ciência , é comum se questionar sobre a precisão que essas informações obtidas podem gerar em forma de resposta para se obter os meios necessários diante da necessidade de tomada de novas decisões que proporcionem melhora nos negócios em relação ao público.
Para André Gabillaud, sócio e fundador do Grupo Gabillaud, que atua na área de inteligência empresarial e possui experiência profissional quando o assunto é ciência de dados, a garantia de segurança que essas informações coletadas oferecem pode ser identificada através de técnicas de limpeza de dados.
“As empresas podem garantir que os dados usados na análise de ciência de dados sejam precisos e confiáveis através de técnicas de limpeza de dados. Isso inclui a verificação de erros de digitação, a remoção de dados duplicados e a verificação de dados inconsistentes. Além disso, é importante garantir que os dados estejam atualizados e que sejam protegidos contra acesso não autorizado”, explica.
A coleta dessas informações ocorre por meio de ferramentas comuns usadas na ciência de dados voltada para o mundo dos negócios. Entre elas estão os softwares de análise de dados, ferramentas de mineração de dados, ferramentas de visualização de dados, ferramentas de processamento de linguagem natural e ferramentas de aprendizado de máquina. Mesmo com tanto suporte, alguns desafios ainda se colocam diante da implementação desse mecanismo em algumas empresas.
“Mesmo com todas as possibilidades existente, há também alguns desafios impostos por essa tecnologia e os principais deles estão na implementação da ciência de dados em uma empresa por falta de conhecimento técnico e de recursos, além do alto custo de implementação desse serviço e a complexidade de processamento de dados, uma vez que se trata de um número grande de informações, assim como a segurança desses dados armazenados”, detalha.
Por Assessoria de Imprensa
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