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As tarefas que mais ganham destaque de um cientista de dados geralmente são relacionadas a inteligência artificial. Afinal desenvolver um algoritmo que reconheça pessoas através do vídeo é muito mais empolgante do que fazer um ótimo trabalho de tratamento de dados.

 

Mas uma grande habilidade de um profissional dessa área é também gerar automação e eficiência de grande impacto. O que gera grandes economias para as empresas.

 

Com o aumento exponencial de dados, o data science avançou em uma velocidade muito grande nos últimos anos. As empresas ainda não conseguem acompanhar todos os benefícios que essa área produz. Assim, por mais que seja possível desenvolver inovações disruptivas, existem uma série de oportunidades simples para um profissional da área, mas que, quando realizadas podem trazer enormes ganhos.

 

Não é atoa que a demanda por esse profissional cresce em todos os segmentos, e deixa de ser um papel apenas nas grandes empresas.

 

Por isso, vamos trazer aqui algumas ações que um cientista de dados podem realizar e que irá trazer eficiência para a empresa onde atua.

 

Automação de tarefas repetitivas

Automação de tarefas repetitivas

 

Máquinas devem fazer serviços de máquinas para que humanos possam fazer serviço de humanos. Essa é uma frase que uso muito para que as pessoas olhem para o seu dia a dia e reparem no que pode ser automatizado. A questão é que para uma pessoa que não conhece as possibilidades das automações, ela sempre vai achar que já otimizou tudo que podia.

 

Se você é um gestor ou empresário, faço a provocação: Chame um especialista de dados para olhar sua empresa e apontar quais áreas poderiam ser melhoradas e qual seria o impacto disso? Você vai se surpreender!

 

Um processo como passar as informações do seu CRM para o software financeiro pode ser automatizado. Ou então, de gerar atendimento inicial por chatbot para diminuir a carga do comercial. Ou de programar respostas automáticas conforme a nota de um processo seletivo. Enfim, diversas ferramentas já existem com esse propósito como Zapier, Google Sheets entre outras que disponibilizam APIs para que uma programação específica possa ser realizada.

 

O simples fato de gerar o link do whatsapp com a resposta padrão para que a sua equipe de atendimento entre em contato com os clientes pode parecer economizar pouco tempo em uma iteração. Mas quando temos que entrar em contato com 40, 50, 100 pessoas toda semana, essa automação gera grande impacto.

 

Apesar de não estar no escopo natural de trabalho de um cientista de dados, eles geralmente irão ter facilidade em executar essas ações, pois acabam tendo a visão de programação e de negócio.

 

Desenvolvimento de KPIs claros

Desenvolvimento de KPIs claros

 

Ter kpis definidos para uma equipe ou empresa é fundamental para o engajamento e a autonomia da equipe na execução. Porém, definir uma meta pode ser muito mais complexo do que se parece. O primeiro desafio é saber para o que olhar? Com tantos dados disponíveis, costumamos ficar perdidos e querer medir tudo como principal, o que é ruim.

 

Precisamos encontrar kpis que sejam realmente relevantes e que possam ser monitorados. Além disso, um erro sutil pode mandar esforços para o caminho errado. Um exemplo é uma história antiga, que contava que a França estava assustada com o aumento de ratos nas cidades causando várias doenças. A medida do governo para diminuir os ratos foi de pagar por cada rato morto para a população. Como podemos ler esse kpi? Quanto mais ratos mortos melhor. Conclusão, várias pessoas começaram a criar ratos para matar e vender ao governo, aumentando ainda mais sua população.

 

Por isso, um olhar profissional sobre dados e kpis podem ser fundamentais para não direcionar a equipe de forma errada gastando recursos e energia da empresa de forma desnecessária.

 

Tomadas de decisões eficientes

Tomadas de decisões eficientes

 

Precisamos tomar decisões a toda hora. E o que você avalia nesses momentos? Sim, o feeling é importante, principalmente para profissionais experientes que já possuem no seu inconsciente modelos que ele nem reconhece mas que funcionam. Porém, com o aumento de variáveis precisamos nos apoiar em dados para realizar as melhores escolhas. E aqui nesse ponto, tão importante quanto ter o dado é que o dado esteja correto. Pois pior do que não ter dados para tomar decisão seria de ter uma certeza sobre dados incorretos.

 

A qualidade dos dados para tomada de decisões está relacionada portanto com a assertividade do dado, da interpretação e inclusive com o tempo com o qual ele é disponibilizado.

 

Ferramentas de visualização de dados em tempo real como Power BI, Qlik, Tableau entre outras tem entrado forte no mercado, pois possibilitam a fácil visualização dos dados através de dashboards e relatórios dinâmicos e possibilitando a interação do usuário.

 

Mas para funcionarem, é fundamental uma estruturação prévia que trate os dados e saiba fazer as perguntas corretas.

 

 

Diminuição de falhas operacionais

Diminuição de falhas operacionais

 

Nas empresas, diversas informações estão duplicadas, desatualizadas ou simplesmente incorretas. Estruturar esses dados entre diversos aplicativos diferentes é um desafio que precisa ser enfrentado.

 

Muitas empresas tentam manter dados sincronizados de forma manual, colocando o ator “humano” no meio do processo. O problema disso é que somos capazes de cometer falhas mesmo sabendo o processo correto. O que não acontece quando uma automação é realizada de forma certa.

 

Essas falhas podem causar grandes perdas de tempo e dinheiro.

 

Detecção rápida de erros

Detecção rápida de erros

 

Quando se tem clareza nos dados, fica mais fácil detectar se a direção que você está indo está correta. Em um caso de marketing que trabalhei, uma campanha gastava 20% do recurso total e tinha um tempo médio de visualização de 8s. Muito abaixo dos 146s médios das outras campanhas. Esse dado mostrou que algo de errado estava acontecendo.

 

Ao olhar com mais detalhes, percebemos que o direcionamento de fato estava incorreto.

 

Se não temos essas informações detalhada, o erro continua se estendendo jogando uma enorme quantidade de investimento no lixo.

 

Toda empresa precisa de um

Toda empresa precisa de um

 

Em cenários onde as empresas procuram ao máximo diminuir seus custos, essas habilidades são um prato cheio e ainda pouco explorado. São essas medidas que muitas vezes impactam em 5%, 10%, 50% ou mais nos custos. Esse valor pode ser a diferença entre a falência e uma empresa viável e lucrativa.

 

Por isso especialize ou procure alguém que possa realizar esse papel e perceba como seu resultado será impactado de forma positiva.

Se tiver em dúvidas se a carreira de cientista de dados é para você confira este artigo: Carreira de Cientista de dados: é para você?

 

O que aprendemos com esse artigo?

Como o cientista de dados pode ajudar minha empresa nas tarefas?

Um cientista de dados já possui um escopo natural quando falamos de automatizações. Um cientista de dados na sua empresa ajudaria poupar tempo automatizando tarefas desnecessárias, tediosas e manuais possibilitando a equipe focar em coisas que importam.

Como o cientista de dados ajudaria na assertividade da minha empresa?

Um cientista de dados seria de grande ajuda para definição dos KPI's da sua empresa, pois suas habilidades ajudariam na leitura e interpretação dos dados sendo assim ajudando a definir os KPI's de forma mais precisa e evitando ações desnecessárias que poderiam potencialmente virar dinheiro jogado no lixo.

cientista de dados vale a pena?

As ações de um cientista de dados podem impactar na sua empresa de 10% até 50% da diminuição dos custos, então as habilidade de um cientista de dados é um prato cheio para o mercado. Por isso se torne um cientista de dados ou procuro alguém para realizar esse papel.

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