A Ciência de Dados: o poder da análise para negócios inteligentes

A ciência de dados é o estudo sistemático dos dados. Ela é a resultante de métodos científicos, processos, estatísticas, algoritmos e tecnologia para extrair, avaliar, visualizar, gerenciar e armazenar dados estruturados e não estruturados. Em posse da inteligência do negócio e das análises valiosas que vêm com esses mesmos dados, as empresas podem responder a questões fundamentais do negócio, resolver problemas e tomar decisões bem informadas.

A ciência dos dados é uma extensão de outros métodos de análise de dados, tais como a mineração de dados, estatísticas e análise preditiva. Essencialmente, ela tem por objetivo criar ordem a partir do caos do big data, filtrando e organizando o material de forma a dar a ele significado e uso prático.

Entre os métodos empregados pela ciência de dados, destacamos:

1. Machine learning (ou aprendizagem de máquina)
2. Modelos de probabilidade
3. Mineração de dados
4. Aprendizagem estatística
5. processamento de sinal
6. Engenharia de dados
7. Visualização
8. Modelagem de incerteza
9. Programação de computadores
10. Reconhecimento e aprendizagem de padrões

Por exemplo, ela aplica algoritmos de aprendizagem de máquina ao conteúdo – texto, imagens, áudio, vídeo, números etc. – para produzir sistemas de inteligência artificial que fazem o trabalho das pessoas – só que com maior rapidez e eficiência.

Compreendendo o valor da ciência de dados e colocando o seu poder para trabalhar para você, atividades na maioria dos setores industriais, podem avaliar e buscar soluções para os seus desafios, de forma eficaz.

Por que a ciência de dados é importante?

1. Manter o ritmo e a competitividade;
2. Aproveitar ao máximo os dados valiosos disponíveis para impulsionar o crescimento;
3. Resolver problemas do negócio;
4. Compreender melhor os clientes;
5. Contar a trajetória da marca de forma mais eficaz.

Manter-se atualizado com o mercado

Vivemos e trabalhamos numa sociedade cada dia mais voltada para os dados. Na era do big data, se você não está adotando os recursos da ciência de dados, corre o risco de ficar para trás.

Estimular o crescimento

Resolver problemas

Essa característica pode ser um pouco mais complexa para as empresas. A ciência de dados é uma imposição quando se trata de resolver problemas, mas, antes disso, o negócio precisa de uma compreensão aprofundada dos desafios reais que enfrenta. Por esse motivo, é essencial dispor de uma equipe de ciência de dados que possa ajudar você a definir e analisar um problema e estabelecer um sistema baseado em regras para planejar a melhor maneira de resolvê-lo.

Uma vez estabelecidas as reais necessidades do seu negócio, você estará numa posição muito melhor para a adoção de tecnologia e ciência de dados para fazer o trabalho estratégico, de forma eficiente e eficaz.

Compreender o público

Comunicar a sua mensagem

Nexis^® DaaS

O Nexis Daas capacita a sua empresa a se conectar com o banco de dados de classe internacional da LexisNexis, por meio de APIs, para obter os dados de alta qualidade que você necessita.

Nossas APIs:

• Utilizam análise preditiva;
• Constroem modelos financeiros quantitativos;
• Alimentam aplicações de aprendizado de máquina.

Nosso banco de dados oferece acesso a informações, como:

• Notícias globais e locais;
• Comentários em redes sociais e blogs;
• Inteligência legal, empresarial e industrial;
• Revistas e publicações voltadas para o comércio;
• tTranscrições de transmissões rádio, tv e outros broadcasts;
• Dados de patentes e de propriedade intelectual (IP);
• Press releases.

Além disso, é a nossa larga experiência com tecnologia de ponta e o enorme volume de informações que fornecemos que nos diferenciam de outras ofertas do tipo DaaS. O Nexis Daas trabalha, a partir de 80 mil fontes, e nós agregamos 4,5 milhões de documentos aos nossos arquivos diariamente. Eles englobam dados de 80 milhões de empresas em 75 idiomas, cobrem mais de 13 mil tópicos e se estendem a mais de 100 países.

Mas o Nexis® Daas não oferece acesso apenas à tecnologia necessária e ao conteúdo. O serviço também inclui equipes especializadas em ciência de dados, que podem realizar as seguintes tarefas: