Data Science. O termo está em todo o lado e, num espaço temporal muito curto, parece que gestor nenhum, empresa nenhuma, negócio nenhum vive sem o seu precioso data scientist, sentado num gabinete virtualmente atafulhado de equações, algoritmos e profecias determinísticas. Do lado de cá, dos gestores que levam uma vida a decidir o amanhã, a pergunta principal continua, frequentemente (e envergonhadamente), sem resposta: o que é, afinal, o Data Science? Como vivemos nós até hoje sem a Ciência dos Dados e o que torna tão urgente a mudança de realidade?
Apesar de nos ser servida como a última novidade do planeamento de negócio, a Ciência dos Dados é já uma arte com algumas décadas de idade – e nós, gestores e decisores, há muito que ouvimos falar dela, embora com outros nomes.
Na realidade, a agregação e análise de dados em grandes quantidades para fundamentar decisões de governança tem assumido muitos nomes diferentes, dependendo do enfoque que se lhe foi dando. Com certeza já lhe passaram pelos olhos os termos Big Data, Data Mining e Business Intelligence – e todos eles são variações do mesmo conceito que é o Data Science. Só muda a abordagem.
Chegamos, assim, ao que mais interessa a quem gere: o conceito de Data Science ou Ciência dos dados não é mais do que a utilização da informação disponível sobre o seu negócio (e toda a informação que gravita em torno dela) para criar modelos preditivos e relatórios de análise que suportam a estratégia de negócio.
Porquê recorrer, então, a diferentes nomenclaturas para definir o mesmo conceito? Porque sobre o mesmo conceito podemos ter várias perspetivas – e é aqui que reside o verdadeiro (e muitas vezes incompreendido) fascínio do Data Science.
Business Intelligence, o sonho de qualquer gestor
Pense num modelo de Business Intelligence. Fazendo uso de toda a informação que o nosso negócio gera, recolhida e armazenada de acordo com um cuidadoso esquema de catalogação e interligações, o Business Intelligence cria relatórios completos e adaptáveis que suportam as nossas decisões enquanto gestores. Quero acompanhar a evolução trianual do EBITA? O Business Intelligence ajuda. Quero compará-la com a sazonalidade ou com determinados momentos críticos da produção? O Business Intelligence permite. Implementar um sistema de Business Intelligence é ter a informação que importa na palma da mão, completamente moldável às dimensões que lhe queremos dar. É, de forma resumida, o sonho de qualquer gestor.
Da análise à tomada de decisão
O que o Business Intelligence não faz, no entanto, é adivinhar. Por se basear em informação gerada pelo negócio e limitar-se à produção de relatórios de gestão, o Business Intelligence é um excelente suporte, mas nada mais. Todo o risco de uma decisão estratégica fica do nosso lado, o lado que pensa – e que, bem sabemos, muitas vezes adivinha.
Adivinhar, ainda assim, é uma tarefa angustiante até para o mais experiente dos gestores. Sejamos a PME segura e estável num nicho de mercado ou o gigante tecnológico que conquista o mercado, não gostamos nem queremos ter de adivinhar o amanhã. E decidir é, muitas vezes, isso: adivinhar o que vai resultar amanhã, adivinhar em que sentido o mercado vai evoluir, o que vai querer o consumidor que ainda não o é.
É para ajudar a este trabalho de divinação que nos oferecem o Data Science. Mais do que dizer-nos onde está o nosso negócio, a Ciência dos Dados diz-nos para onde vai o nosso negócio. Fazendo uso de toda a informação disponível – mesmo aquela que não estava prevista no nosso organizado modelo de catalogação -, a Ciência dos Dados descobre padrões e ligações improváveis, dá o mote ao machine learning e descortina tendências, iluminando o caminho mais provável. Se é certo que a Ciência dos Dados ainda não adivinha o futuro, é igualmente seguro que ela é o mais próximo que temos de uma janela para o que ainda não existe.
Data Science, mais que uma moda
Porque também eu sou gestor, sei que basear decisões estratégicas num sistema preditivo e aparentemente caótico não é, de todo, atraente. No entanto, o desafio é pensar global: se não quer a sua empresa a trabalhar por silos, também não tem interesse ver os seus dados a trabalhar em ambientes estanques. Junte tudo: junte o data scientist com o perito em BI, faça o histórico encontrar-se com o modelo preditivo e apoie-se no que tem para preparar o que quer ter. De resto, há que confiar no machine learning: quanto mais alimentar o sistema, melhor será o desempenho e a exatidão dos modelos preditivos subsequentes.
Data Science e Business Intelligence são duas janelas para o mesmo jardim: uma mostra-nos o que temos, o que está registado, o que tem lições a oferecer; a outra mostra-nos para onde o nosso negócio vai se as condições atuais se mantiverem imutáveis. Entre uma e outra coisa, trabalhamos nós: gestores que aprenderam com o ontem mas trabalham o amanhã.
Gerir ao nível de topo é, nos dias que correm, um desafio para fortes. Não obstante a infinidade de ferramentas e informações ao nosso dispor, negócio nenhum se mantém à tona se não focar o horizonte ao mais largo que a imaginação alcança. Gerir é aceitar os riscos e enfrentá-los com doses iguais de coragem e certeza – a certeza do que já fizemos e a coragem de apontar as estratégias todas na direção que acreditamos ser a certa, mesmo sem garantias de que o é e perante um mercado em permanente mudança.
Apostar numa equipa de Data Science é, por isso, muito mais do que uma moda e muito mais do que um termo pomposo para alimentar o conteúdo do departamento de Marketing. Investir em Data Science é colocar a informação a trabalhar para o nosso negócio e juntar-lhe um modelo de aprendizagem que se torna, no longo prazo, um insubstituível assistente executivo. Se tem recursos, se tem know-how, se tem visão, aposte na Ciência dos Dados: somos todos muito melhores gestores com ela do nosso lado.