A orientação por dados é um movimento inevitável e a cada dia se torna vital para ações do cotidiano de pessoas e empresas. Isso indica que um mindset data driven será o diferencial competitivo no mundo onde o Big Data e inteligência de dados estão cada vez mais em uso.
“Data Science é uma ciência transversal, multidisciplinar por natureza, o que significa que ela atinge a todos os players da cadeia e as mais diversas áreas”, explica o professor do MBA USP/Esalq, Luiz Paulo Fávero.
Como um conceito que veio para ficar, o mindset data driven está inerentemente associado com tecnologia e com o processo de tomada de decisão.
Cultura orientada por dados
A ciência de dados envolve aspectos relacionados à análise de dados propriamente dita e a ferramentas de captação e reconhecimento de padrões, como o Analytics e o machine learning. Nessa conta entram ainda softwares, internet das coisas (IoT) e dispositivos conectados em rede, que geram e integram informações.
Seja para fins organizacionais ou pessoais, a ciência de dados dá uma percepção do mindset data driven. Esse conceito, segundo Fávero, causa o entendimento de que dados podem, de maneira correta, ser tratados para a alocação de recursos, apontando tendências.
“Na verdade, precisamos focar em dados para sermos cada vez mais concentrados em tendências, pois aprimoramos o processo de tomada de decisão a partir do comportamento dos dados. O data driven vem justamente para melhorar os métodos de empresas que tinham essa mentalidade”, explica o professor.
O que é preciso?
Se você se perguntas sobre o que é preciso para ter um mindset data driven, confira os pontos a seguir:
Objetivo: de pequeno ou longo prazo, um objetivo definido ajuda a selecionar as informações que realmente serão aproveitadas do Big Data.
Valor por área: os objetivos traçados se orientam pelas áreas que agregam mais valor e impactam diretamente na tomada de decisão dentro da empresa.
Dados: o armazenamento de dados é tão importante quanto a sua geração, por isso eles devem ser tratados de forma adequada para análises futuras.
Análise: existem diversas maneiras de analisar dados, por isso a importância de correlacionar e comparar variáveis, além de uma série de avaliações durante um período. A análise também será importante para definir a apresentação de um conjunto de dados e o valor que eles terão para a tomada de decisões.
Ação: com uma decisão tomada, é preciso garantir que ela seja cumprida. Um mindset data driven se resume a agir dessa forma, concluindo metas a partir da orientação por dados.
MBA em Data Science
Em uma analogia, Fávero compara a formação de um cientista de dados a uma colcha de retalhos. Um profissional dessa área pode ser formado em ciências humanas, exatas, biológicas e sociais, por exemplo, mas acrescentar ao seu conhecimento cursos rápidos que tragam a aptidão para programar.
Então, por que é importante fazer uma especialização?
A resposta, segundo o professor, requer a revisão dos três pilares da ciência de dados, começando por seus fundamentos. “Seja com cálculos estatísticos, econômicos, algébricos ou subjacentes, todo algoritmo precisa ser levado a sério em um curso, porque sem isso é muito fácil acrescentar ao software um código de programação errado”, alerta.
Por outro lado, continua, com os fundamentos, os códigos são feitos com facilidade. Uma pessoa com esse domínio consegue aprender mais agilmente novas linguagens de programação, sendo elas o segundo pilar.
Por fim, uma especialização como a de um MBA finaliza esse tripé, pois agrega um diferencial que poucos cursos rápidos possuem: pensamento analítico e de gestão. Saber obter dados é diferente de saber o que fazer com eles, e um MBA de excelência tem o objetivo de construir esse olhar.
Diferencial
O MBA em Data Science e Analytics USP/Esalq tem em seu programa de conteúdo os conceitos de Analytics, algo que o diferencia de outros cursos. “Nele enfatizamos a importância dos fundamentos relacionada à análise de dados, que parte do privilégio de reconhecer humildemente que não sabemos tudo sobre muitos fenômenos”, lembra Fávero.
Devido à aleatoriedade de tantas ocorrências atuais, o professor destacou a necessidade de usar a ciência de dados como forma de associar, diante do reconhecimento de alguns padrões, o que ainda não entendemos, mesmo que não haja uma visão final sobre uma descoberta.
“O melhor exemplo disso é o evento do coronavírus em 2020. Podemos analisar toda a ocorrência para fazer previsões, mas sempre usando a sabedoria de que nem todo fenômeno é conclusivo, inclusive esse”, ressalta.
Tomar decisões orientadas por dados e saber analisar informações de forma inteligente também é um dos focos do novo MBA em Data Science e Analytics USP/Esalq. Conheça o curso agora mesmo!
