Erros comuns na Ciência de Dados

O cientista de dados é o responsável por extrair e analisar informações a partir de dados coletados por uma empresa. Por ser uma função importante, deve tomar cuidado para evitar alguns erros comuns na Ciência de Dados.

A Ciência de dados, ou Data Science, é um recurso valioso para empresas e corporações, que permite a análise profunda de informações, coletadas por diversas fontes dentro do Big Data – termo usado na área de TI (tecnologia da informação) para um grande conjunto de dados processados em alta velocidade – por meio de técnicas de estatística, computação, conhecimento de negócios e matemática.

Por ser parte da era tecnológica em que vivemos, o Big Data é fundamental para empresas que buscam crescimento e contato aprofundado com clientes e parceiros, uma vez que carrega informações sobre gostos e preferências, geradas constantemente.

Mas, por ser uma área relativamente nova, há uma carência de profissionais especializados no estudo desses dados e na busca por soluções estratégicas para as empresas. Esses profissionais, os cientistas de dados, possuem o desafio de coletar e estudar esses dados para determinar o melhor caminho a seguir.

Assim, alguns erros comuns na Ciência de Dados devem ser evitados. Confira abaixo e não cometa mais deslizes!

Ignorar o contexto

Um dos principais erros que um cientista de dados pode cometer é buscar a solução acima de tudo e ignorar o contexto. É fato que os métodos lógicos de matemática fazem parte do processo de criação de uma estratégia que cumpre com as expectativas de uma empresa, mas eles sozinhos não garantem êxito, pois necessitam de um passo anterior, relacionado justamente ao contexto.

O contexto em que a empresa se encontra é importante para que o cientista de dados entenda com o que ele está trabalhando e o que deve fazer. São informações relevantes para definição de uma estratégia, como:

  • Área de atuação e segmentação
  • Público-alvo
  • Concorrentes
  • Processos internos

Dessa forma, entender o contexto empresarial é a chave para uma boa análise de dados e, consequentemente, a obtenção de resultados positivos.

Deixar o básico de lado

Outro erro comum na Ciência de Dados é esquecer que essa é uma área que abrange conteúdos dos mais básicos aos mais avançados, e todos são fundamentais para um cientista de dados exercer sua função.

Entender de ferramentas complexas como IA (Inteligência Artificial) não valerá de nada se o profissional não se atentar a processos básicos como a regressão linear, por exemplo.

Assim, um cientista que busque obter bons resultados com sua estratégia precisa assumir previamente que existem processos de produção dentro da empresa que necessitam ser tratados antes de qualquer coisa.

Falta de boa comunicação interpessoal

Outra aptidão necessária para o bom profissional da Ciência de Dados é a comunicação interpessoal. Mais importante do que obter uma análise precisa dos dados e definir uma estratégia ousada, é saber como comunicar os resultados e análises.

Ganes Kesari, cofundador e chefe de análise da Gramener, comenta sobre a interpretação e visualização de dados. Hoje, a maioria das informações está disponível gratuitamente, mas as pessoas estão sofrendo com um dilúvio de detalhes. Eles procuram um consultor de confiança para educá-los sobre como podem estar mais bem preparados.”

Por isso, desenvolver habilidades de comunicação é indispensável para o profissional que busca destaque na área de Ciência de Dados.

Usar um modelo de dados obsoleto

Existem cientistas que insistem em um único modelo de dados para resolver todos os problemas. Embora um modelo tenha solucionado determinada situação, não necessariamente ele deve continuar sendo utilizado para todos os problemas que aparecerem. Mudanças podem ocorrer com o tempo, e, se o modelo de dados não se adapta, ele se torna obsoleto e não apresenta a melhor solução.

Por isso, o profissional da Ciência de Dados deve estar sempre ligado às novidades e tecnologias, além da busca constante por conhecimento – falaremos mais disso no próximo tópico.

Estagnar na busca por aprendizado

Muito comum não só na área de Ciência de Dados são os profissionais que acabam estagnados e, muitas vezes, sem entender o motivo. Eles simplesmente, em algum momento da vida, pararam de buscar novos conhecimentos, o que, nos dias de hoje, é completamente inviável.

Não apenas pelo fato de que a Ciência de Dados vive em constante mudança, o cientista de dados precisa estar em dia com seus conhecimentos e com as tecnologias atuais para saber definir as melhores estratégias e análises com base em ferramentas modernas e de maneira eficaz. O conhecimento nunca é demais, e sua busca é decisiva para quem almeja melhorar sua vida pessoal e profissional.

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