Você sabia?
Antes do desenvolvimento da ciência de dados, as empresas dependiam principalmente de abordagens convencionais para a tomada de decisões, incluindo intuição, experiência e conhecimento especializado. Em vez de serem lideradas por insights baseados em dados, as escolhas empresariais eram frequentemente feitas apenas com base em percepções subjetivas. As empresas recolhem dados manualmente através de procedimentos como inquéritos ou feedback dos consumidores e depois analisam os dados utilizando técnicas estatísticas fundamentais.
Mas agora as empresas nem sequer imaginam tomar decisões sem compreender os dados.
À medida que entramos na era do big data, a ciência de dados torna-se crucial para a tomada de decisões comerciais e para a inovação tecnológica. As aplicações de ciência de dados estão se expandindo rapidamente e abrangendo diversos setores, desde aprendizado de máquina até inteligência artificial.
Devido à enorme taxa de desenvolvimento de novas tecnologias e processos, os cientistas de dados e as organizações devem permanecer à frente da curva para permanecerem competitivos.
Este artigo do blog examinará os principais temas que influenciam a ciência de dados em 2023 e além. Os cientistas de dados podem se posicionar para a próxima onda de inovação e ajudar as empresas a obter uma vantagem competitiva no ambiente em constante mudança da ciência de dados, observando essas tendências.
Tendência 1: Maior foco em ética e ciência de dados responsável
A ética da ciência de dados refere-se às regras e ideais que controlam a coleta, armazenamento, análise e uso de dados. Implica garantir que os dados sejam utilizados apenas para os fins pretendidos e proteger a sua privacidade, segurança e confidencialidade.
Seguir os padrões éticos na ciência de dados pode beneficiar as empresas de várias maneiras. Pode aumentar a confiança do consumidor, impulsionar a reputação da marca e diminuir a probabilidade de repercussões financeiras e jurídicas negativas.
Por que é importante:
● Construir confiança com clientes e partes interessadas requer a proteção da privacidade do usuário e da segurança dos dados.
● A conformidade com leis como o GDPR e a CCPA exige práticas éticas de dados.
● Priorizar a ciência de dados ética pode ajudar a prevenir resultados desiguais e a promover a justiça.
Exemplos de empresas que implementam práticas éticas de dados:
Práticas responsáveis de IA do Google:
O Google estabeleceu padrões morais para a IA que orientam sua criação e aplicação. Esses princípios orientadores incluem transparência, privacidade e evitar preconceitos na tomada de decisões. O Google também desenvolveu uma estrutura para IA responsável que inclui procedimentos para revisões internas, auditorias externas e envolvimento das partes interessadas. Por exemplo:
● Certificações e auditorias garantem a segurança internacional dos dados.
● Com as configurações de anúncios, usuários individuais podem gerenciar o consumo de dados.
● Transport Layer Security e HTTPS são usados para criptografar dados.
● Os dados são realocados para locais seguros e protegidos em caso de crises.
● Adesão à legislação de proteção de dados, incluindo CCPA, LGPD e GDPR.
ApplePrivacidade e Proteção de Dados:
AppleAs práticas comerciais da empresa deram a maior atenção à proteção de dados e à privacidade. Para o propósito de protegendo os dados do usuário, a empresa estabeleceu fortes técnicas de minimização e criptografia de dados e possui padrões rígidos para desenvolvedores. Além disso, Apple criou uma Política de Privacidade enfatizando seu compromisso em proteger as informações e a privacidade do consumidor.
Tendência 2: Crescimento da Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina
A inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina (ML) são campos em rápido crescimento na ciência de dados. À medida que mais dados são gerados, a capacidade da IA e do ML para avaliar e fazer previsões torna-se cada vez mais essencial. Da saúde às finanças, estas tecnologias já estão a revolucionar vários setores diferentes.
Por que é importante:
● IA e ML podem melhorar os processos de tomada de decisão e aumentar a eficiência em diversos setores
● Essas tecnologias podem diminuir custos e economizar tempo
● A IA e o ML podem ajudar a identificar padrões e insights que seriam difíceis de serem detectados por humanos
Exemplos de como IA e ML estão sendo usados em diferentes setores:
Saúde: IA e ML são usados para melhorar os resultados dos pacientes e agilizar as operações de saúde.
Finanças: IA e ML são usados para melhorar a detecção de fraudes, avaliação de riscos e decisões de investimento
Varejo: IA e ML são usados para personalizar a experiência de compra e otimizar as operações da cadeia de suprimentos.
Tendência 3: Aumento da demanda por alfabetização em dados
Há uma necessidade crescente de que as pessoas sejam mais alfabetizadas em dados, à medida que os dados se tornam cada vez mais cruciais para as organizações. Os funcionários devem ser proficientes na interpretação e análise de dados devido à mudança para uma abordagem mais orientada por dados para a resolução de problemas e tomada de decisões.
Por que é crucial
● A alfabetização em dados é crucial para que as empresas permaneçam competitivas e tomem decisões sábias.
● A tomada de decisões baseada em dados pode aumentar a produtividade e reduzir despesas.
● As empresas podem ver melhor as tendências e as perspectivas de expansão quando suas forças de trabalho têm conhecimento de dados.
Exemplos de como as empresas estão investindo na alfabetização de dados para seus funcionários:
Universidade de dados do Airbnb: o Airbnb criou um Universidade de dados onde sua equipe pode fazer cursos de ciência e análise de dados. O programa visa aumentar a alfabetização em dados em toda a organização e apoiar a equipe na tomada de decisões baseadas em dados.
Academia de Dados do Walmart: O Walmart criou uma Academia de Dados para educar os funcionários sobre ciência e análise de dados. O programa auxilia a equipe na compreensão e utilização de dados para aprimorar as operações corporativas.
Tendência 4: Mais ênfase em análises preditivas e previsões
A análise preditiva está se tornando cada vez mais popular na ciência de dados. As organizações podem agora estimar resultados futuros e tomar decisões mais informadas utilizando dados históricos. A análise preditiva está se tornando mais crítica em vários setores devido à maior coleta de dados.
Por que é importante:
● Análises e previsões preditivas podem ajudar as empresas a prever melhor as tendências futuras e seus efeitos.
● Estas técnicas podem ajudar as empresas a encontrar oportunidades e evitar possíveis problemas.
Exemplos de como a análise preditiva e a previsão estão sendo usadas em diferentes setores:
Varejo: a análise preditiva estima a demanda do produto e melhora o controle de estoque. O Walmart, por exemplo, prevê a demanda, as necessidades e a inteligência emocional dos clientes para mercadorias em suas lojas usando análises preditivas.
Tendência 5: Aumento do uso da ciência de dados na área da saúde
O uso da ciência de dados na área da saúde está se expandindo à medida que as organizações de saúde se tornam mais conscientes dos benefícios potenciais da utilização de dados para melhorar os resultados dos pacientes. Ao utilizar
técnicas de ciência de dados, como aprendizado de máquina e análise preditiva, estão sendo descobertos padrões nos dados que podem ajudar os profissionais de saúde a tomar decisões mais informadas.
Por que é importante:
● Os profissionais de saúde podem identificar pacientes de alto risco através da análise de dados e oferecer cuidados preventivos.
● Melhora as operações e aumenta a eficiência usando a ciência de dados.
● Os prestadores podem utilizar a ciência de dados para encontrar possibilidades de melhorar os resultados dos pacientes e cortar despesas.
Exemplos de como a ciência de dados está sendo usada para melhorar os resultados da saúde:
Medicina de Precisão:
Planos de tratamento personalizados de pacientes são criados usando ciência de dados com base nas características de cada paciente. Por exemplo, a Iniciativa de Medicina de Precisão do Instituto Nacional do Câncer emprega análise de dados para desenvolver terapias contra o câncer mais especializadas.
Conclusão
Prevê-se que a ciência de dados mude as indústrias e o nosso ambiente à medida que se torna cada vez mais enraizada nas nossas vidas diárias. Ao estarmos informados e acompanhando o setor, podemos estar prontos para aproveitar novas oportunidades e contribuir para o rumo da ciência de dados.
Manter-se atualizado com as tendências do setor e fazer os ajustes necessários é crucial. Devido ao ritmo acelerado do avanço tecnológico e ao crescente conjunto de dados disponíveis, a ciência de dados está passando por mudanças constantes. Acompanhar essas tendências e desenvolvimentos é crucial para permanecer competitivo.
