Quem conhece e trabalha com dados precisa conhecer o conceito de data science. Inclusive, quanto mais se conhece sobre o universo da análise de dados, melhores são as possibilidades de obter uma atuação estratégica em um negócio.
Os escritórios de advocacia possuem uma imensidão de informações que podem utilizar em favor do negócio. Dessa forma, é possível conseguir os resultados pretendidos de forma inteligente e conforme o planejado.
Nesse artigo, aproveite a leitura para aprender sobre data science e entenda como isso pode ajudar o seu escritório de advocacia a crescer!
O que é data science?
Entenda o data science como o estudo disciplinado dos dados e informações que um negócio possui, bem como a análise das visões que se pode ter sobre um determinado assunto.
Trata-se de uma ciência que estuda as informações e todo o seu processo de geração, captura, transformação e análise de dados.
O data science é multidisciplinar. Isso significa que o seu estudo envolve diversas disciplinas, como a matemática, a computação e a estatística, além do conhecimento específico do negócio.
Por fim, é importante saber que o conceito pode ser aplicado em companhias dos mais variados portes e setores do mercado. Logo, os escritórios de advocacia também podem se valer do data science para trabalhar com os seus dados e melhorar a tomada de decisão.
Qual é a importância do data science?
Diante de um mercado cada vez mais competitivo e principalmente, de um mundo cada vez mais tecnológico, as empresas, independente da área em que atuam, precisaram buscar meios para tornarem-se mais competitivas.
Ademais, foi importante também voltar os olhares para os consumidores, que são quem paga e usufruir dos serviços que contratam.
Nesse sentido, o data science se apresenta como uma peça fundamental, visto que cruza e correlaciona dados de diversas fontes do negócio. Com isso, a organização poderá ter informações importantes para traçar novas estratégias, realizar ajustes e melhorar processos internos.
Em suma, o data science é importante pois permite que as empresas utilizem os seus dados de forma estratégica para obter informações que podem conduzir ao aprimoramento do negócio como um todo.
Quais são as etapas do processo de data science?
Para aplicar o data science na prática, é preciso entender que existem 6 etapas que precisam ser observadas antes. Veja abaixo quais são elas!
1. Descoberta
O primeiro passo da ciência de dados é a descoberta. Trata-se de um momento fundamental, visto que a qualidade e o resultado final da análise depende muito desse momento.
Aqui, os responsáveis precisam definir as prioridades e os requisitos, bem como um orçamento para ajudar a entender se o seu escritório possui os recursos necessários para implementar o projeto desejado e se o retorno pretendido é maior que os custos, por exemplo.
É fundamental coletar dados confiáveis suficientes para que os responsáveis por essa tarefa consigam delinear o problema que o negócio enfrenta e formular hipóteses para testar.
2. Preparação dos dados
O próximo passo consiste em pré-processar os dados, que podem ter sido retirados do próprio banco de dados do escritório ou por meio de softwares de extração de dados.
Para isso, o ideal é configurar um ambiente de teste para extrair, transformar e carregar os dados em um formato que permita análises e construção de modelos.
Assim, os dados podem ser pesquisados e visualizados de forma organizada. Essa visualização pode envolver, por exemplo, representação gráfica, dashboards, relatórios personalizáveis ou outro modo, dependendo da ferramenta utilizada para isso.
Tenha em mente que o sistema de visualização precisa ser amigável, ou seja, permitir identificar facilmente anomalias para retirá-las, deixando-o apenas com os dados relevantes.
É importante ter em mente também que é nessa etapa que você visualiza as características dos dados úteis para encontrar a solução do problema que pretende resolver.
Você pode usar uma ferramenta de limpeza e refinamento de dados que permita integração com o seu banco de dados, o que impediria problemas com duplicação de informações.
3. Planejamento do modelo
Após mapear as metas e objetivos do escritório e coletar os dados necessários, os quais podem ser estruturados, semi estruturados ou não estruturados, o passo seguinte é o de construir um modelo para atingir a meta.
Existem diversas técnicas disponíveis para carregar dados e analisá-los, como: ETL, ELT e o ETLT, por exemplo.
Nessa etapa, certifique-se de determinar os métodos, técnicas e o fluxo de trabalho dos responsáveis pela construção do modelo. Esta última etapa inicia com a identificação da relação entre os pontos de dados para selecionar as variáveis chave para encontrar o modelo ideal.
4. Construção do modelo
O quarto passo envolve o desenvolvimento de conjunto de dados para testes, treinamentos e produção. Aqui, os responsáveis devem operar o modelo que projetaram na etapa anterior.
Para isso, podem contar com sistemas e técnicas, como a árvore de decisão, técnica de regressão e redes neurais para construir e executar o modelo.
5. Operacionalização
Neste penúltimo estágio, o responsável inicia a execução do modelo escolhido e entrega os relatórios finais sobre as descobertas, briefings e documentos técnicos sobre o desempenho do modelo.
Se o modelo funcionou melhor que o esperado, você pode montar um projeto piloto para começar a verificar a eficácia da aplicação na realidade em seu negócio.
6. Entrega dos resultados
Por fim, esse é o momento de demonstrar os resultados do projeto para o restante da equipe e comparar com as hipóteses iniciais definidas na primeira fase.
Caso o processo precise de melhorias, é possível iniciar novamente as etapas com um problema específico para resolver. A cada melhora, mais próximo a sua equipe fica de implementar o modelo na prática.
Depois da entrega e da implementação, o ciclo continua. Lembre-se de monitorar continuamente a eficácia do modelo e testá-lo para garantir que ele entregue os melhores resultados possíveis.
Ademais, é fundamental fazer isso porque os dados mudam rapidamente ao longo do tempo. Isso significa que o seu modelo precisará de ajustes para ficar em harmonia com as novas tendências e evitar piora no desempenho.
Lendo a aplicação prática, o data science parece ser complexo. De fato, não é simples. Por isso, é comum que as empresas busquem por cientistas de dados que saibam aplicar o conceito.
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Qual é a diferença entre data science e big data?
No data science, o principal foco é a atividade científica dos dados. Ademais, essa é uma das abordagens existentes para processar os dados por meio do big data, utilizando-o para a tomada de decisões.
Ademais, utiliza ferramentas de programação científica, modelos e técnicas para aplicar o big data. O data science permite extrair insights de um grande volume de dados.
Na prática, você pode aplicá-lo na identificação de risco e fraude, pesquisas na internet, dentre outras áreas.
Por outro lado, no big data, os bancos de dados tradicionais não podem manipular esse imenso volume de dados. Ademais, o conceito se baseia nos 3 Vs: volume, velocidade e variedade.
Assim, os dados são gerados com base em diversas fontes, sendo possível utilizar diversos tipos e formatos de dados. Na prática, é possível conseguir informações em diversos locais, como: banco de dados, fóruns online, redes sociais, gravações de áudio e vídeo, dentre diversos outros.
Por fim, você pode aplicá-lo para o desenvolvimento de pesquisas, organização do negócio digital e em setores como: financeiro, comercial, jurídico, dentre outros.
Reforce o seu conhecimento sobre análise de dados e veja os artigos abaixo:
- Big data e business intelligence: qual é a diferença? Veja aqui!
- Analytics: o que é, conceito e como utilizá-lo na prática!
- Data driven: veja o conceito e as vantagens de aplicá-lo!
Qual é a diferença entre data science e business intelligence?
O business intelligence (BI), também conhecido como inteligência de negócios, consiste em analisar os dados para encontrar uma visão geral do presente e do passado de um negócio para descrever tendências. Ademais, permite tirar dados de fontes internas e externas e trabalha com visualização, geralmente em dashboards, para responder perguntas específicas sobre o que se pretende resolver.
Por outro lado, o data science se volta mais para o futuro. O foco é analisar o passado e os dados atuais para prever consequências futuras com o objetivo de tomar decisões embasadas. O conceito responde perguntas abertas como “o que” e “como”.
Ademais, a origem dos dados é diferente. No data science, eles podem ser estruturados e não estruturados. No BI, eles devem ser estruturados.
Outro ponto de diferença está na abordagem. O business intelligence trabalha com estatísticas e visualizações. No data science, pode-se utilizar estatística, machine learning e análise de gráficos, por exemplo.
Por fim, o foco do BI é no passado e no presente, enquanto que o foco do data science, é no presente e no futuro.
Aproveite e entenda como a inteligência de negócios pode ser aplicada nos escritórios de advocacia assistindo ao vídeo abaixo:
O data science é desconhecido por muitos donos e gestores de negócios. O conceito é menos comentado principalmente no ramo jurídico. Contudo, pode ser interessante conhecê-lo, visto que pode aprimorar o trabalho com dados.
Gostou da leitura? Aproveite e entenda agora o que é e como funciona a jurimetria small data!
