DATA Science: entenda o que é e como fazer

O termo Data Science se refere ao conjunto de técnicas e estratégias utilizadas na análise de dados. Algumas destas estratégias são as estatísticas e as IAs (inteligências artificiais), por exemplo.

A análise é feita para resolver problemas interdisciplinares e guiar o negócio em questão para um caminho mais estratégico.

Esse é um campo que só aumenta, em 2021, geraremos 35 trilhões de gigabytes, segundo as projeções.

A média de crescimento do número de dados era de 100% a cada dois anos em 2014, já no ano de 2021, por sua vez, esse aumento acontece em cerca de 18 meses.

Veja 4 motivos para utilizar Data Science no marketing digital

Conteúdo melhor direcionado: esses dados são extremamente valiosos ao montar estratégias de marketing.

Imagine que, antes de lançar uma estratégia de marketing digital, você tenha as informações sobre preferências, média salarial, localização, idade, entre outras coisas.

A possibilidade de conhecer melhor sua persona, faz com que a sua estratégia seja feita de forma assertiva.

Desenvolvimento e precificação do produto: através de dados sobre as características do usuário, é possível gerar Insights que ajudem na elaboração de um bom produto final.

Quanto ao preço, você pode definir de forma que seja interessante para a sua persona. Afinal, você terá acesso a dados como condição financeira e hábitos de compra.

Controle de orçamento: a maioria dos profissionais de marketing trabalham com um orçamento limitado definido pelo cliente.

Além disso, o principal objetivo desses profissionais é aumentar o ROI (Return Over Investment, ou retorno por investimento, em português).

Por isso, saber em qual local investir, e de que forma, é muito importante para garantir o sucesso de sua estratégia.

Segmentação de leads: por conta do acesso a informações detalhadas sobre seus contatos, você poderá segmentar seus leads da melhor forma. Você pode levar em conta, por exemplo, os níveis sociais associados aos seus contatos.

Além disso, uma boa segmentação possibilita a pontuação dos leads, sendo possível, por isso, analisar quais as chances de conversão de cada um deles.

Quem é o profissional de Data Science?

O Data Scientist, ou cientista de dados, é o profissional responsável por fazer as análises das informações e transformá-las em insights, além disso, é o responsável por automatizar a leitura desses algoritmos.

Devido a isso, é necessário que esse profissional possua conhecimentos tanto em programação, como em estatística, matemática, entre outras áreas.

Por isso, ao escolher o profissional que será responsável por isso, é necessário ter atenção.

Lei geral de proteção de dados.

A lei número 13.709, de 2018, garante a proteção dos dados fornecidos por usuários. Ou seja, as pessoas só podem ter seus dados analisados caso as próprias permitam.

Além disso, é necessário que seja informada a finalidade da coleta desses dados, para que o usuário saiba se irá ou não autorizar.

É muito importante que as empresas armazenem esses dados em total segurança, garantindo que estão protegidos com firewalls, antivírus, e que são realizados backups frequentemente.

O uso de senhas para possibilitar o acesso a esses dados, por sua vez, também é essencial.

É importante, ainda, que alterem a senha com certa frequência, para evitar a invasão de terceiros.

As penalidades são a aplicação de multa pecuniária correspondente a até 2% do faturamento da empresa (limite de 50 milhões de reais por infração) assim como a proibição total ou parcial do exercício de atividades de tratamento de dados.

Além disso, ainda podem ser aplicadas multas diárias e a suspensão do banco de dados envolvidos em até 6 meses.

A ciência de dados é muito importante e deve ser feita de forma cuidadosa, caso contrário, pode causar prejuízo.

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