Esses dados n\u00e3o servem apenas para medir mas tamb\u00e9m s\u00e3o uma excelente forma de gerir e tomar decis\u00f5es. Se orientar pelos dados \u00e9 o que permite \u00e0 sua empresa mudar t\u00e3o r\u00e1pido quanto o mercado e o mundo ao seu redor. <\/p>\n\n\n\n
No artigo de hoje vamos explicar um pouco mais sobre o que \u00e9 e qual a import\u00e2ncia de outsourcing em data science. Continue lendo para saber mais. <\/p>\n\n\n\n
O que \u00e9 outsourcing de an\u00e1lise de dados?<\/h2>\n\n\n\n
Outsourcing de an\u00e1lise de dados<\/a> \u00e9 um conceito de terceiriza\u00e7\u00e3o da solu\u00e7\u00e3o de problemas espec\u00edficos da \u00e1rea de data science. Assim como em todos os servi\u00e7os de terceiriza\u00e7\u00e3o, a companhia n\u00e3o precisa contratar, treinar e manter analistas dentro do seu quadro de funcion\u00e1rios. Ao inv\u00e9s disso, pode contratar uma outra empresa, especializada no assunto para resolver as demandas internas de data science.<\/p>\n\n\n\n V\u00e1rias empresas j\u00e1 realizam esse servi\u00e7o ao redor do mundo. Aqui no Brasil essa \u00e9 uma \u00e1rea que vem crescendo com previs\u00f5es para se desenvolver muito nos pr\u00f3ximos anos. <\/p>\n\n\n\n Aqui na Oper<\/a>, toda vez que recebemos um novo cliente, a primeira coisa a fazer \u00e9 definir com clareza quais perguntas devem ser respondidas e quais dados est\u00e3o dispon\u00edveis. Com isso, organizamos e consolidamos as informa\u00e7\u00f5es para preparar o conjunto que ser\u00e1 analisado.<\/p>\n\n\n\n Em seguida, entramos no ciclo anal\u00edtico que \u00e9 quando conversamos com os dados. Utilizando todas as ferramentas da estat\u00edstica, como modelos de regress\u00e3o e m\u00e9todos de classifica\u00e7\u00e3o, clusteriza\u00e7\u00e3o e sintetiza\u00e7\u00e3o, extra\u00edmos as melhores respostas para as perguntas feitas no in\u00edcio.<\/p>\n\n\n\n Por fim, todos os resultados s\u00e3o apresentados por meio de dashboards din\u00e2micos, desenvolvidos especialmente para serem acessados por qualquer navegador. Eles contam sempre com controle de acesso e seguran\u00e7a da informa\u00e7\u00e3o. Cada entrega \u00e9 individualizada e se adapta \u00e0s necessidades do cliente e aos dados que est\u00e3o dispon\u00edveis. <\/p>\n\n\n\n Com esses resultados a empresa consegue extrair insights valiosos para o futuro da companhia para gest\u00e3o de estoque<\/a>, defini\u00e7\u00e3o de pre\u00e7os<\/a> ou qualquer outra atividade que puder ser desenvolvida por meio de dados. <\/p>\n\n\n\n O crescimento de dados dispon\u00edveis possibilita desenvolver modelos cada vez mais intuitivos e f\u00e1ceis de usar. Eles melhoram a tomada de decis\u00e3o em todos os n\u00edveis da empresa, do executivo at\u00e9 a linha de frente. <\/p>\n\n\n\n Esses modelos, dashboards e estat\u00edsticas podem ficar dispon\u00edveis de forma simplificada. Assim \u00e9 poss\u00edvel tomar decis\u00f5es e acessar dados rapidamente, sem consultar um profissional de business analytics. Dados mal analisados ou fora de contexto podem n\u00e3o trazer todas as informa\u00e7\u00f5es e at\u00e9 mesmo levar a uma conclus\u00e3o incorreta. <\/p>\n\n\n\n A contrata\u00e7\u00e3o, treinamento e manuten\u00e7\u00e3o de uma equipe de data science in house pode ser dif\u00edcil. Ent\u00e3o terceirizar as demandas desse time parece um passo natural para poder contar com profissionais qualificados.<\/p>\n\n\n\n A grande vantagem do outsourcing em Data Science \u00e9 a continuidade do processo de analytics. Novos insights e perguntas s\u00e3o gerados ao final de cada ciclo favorecendo a maturidade na utiliza\u00e7\u00e3o de dados e a cria\u00e7\u00e3o de uma cadeia de valor anal\u00edtica que favorece em alto grau o desenvolvimento dos neg\u00f3cios. <\/p>\n\n\n\n Com a terceiriza\u00e7\u00e3o fica mais f\u00e1cil manter o conhecimento todo concentrado em um lugar, sem depender de um colaborador espec\u00edfico. A empresa ganha em agilidade e maturidade na an\u00e1lise de dados sem precisar contratar e treinar profissionais de data science. O que \u00e9 de grande ajuda, j\u00e1 que a \u00e1rea sofre com a falta de pessoas qualificadas.<\/p>\n\n\n\n Por\u00e9m, outsourcing n\u00e3o significa necessariamente terceirizar o departamento inteiro de intelig\u00eancia de dados. Se a sua empresa decidir desenvolver um projeto maior, mas n\u00e3o puder dedicar a equipe para isso, ent\u00e3o contratar um servi\u00e7o de outsourcing pode colaborar para tirar esse projeto do papel. <\/p>\n\n\n\n Empresas que t\u00eam pelo menos uma pessoa respons\u00e1vel por organizar e gerenciar os dados, conseguem formar parcerias muito mais proveitosas com escrit\u00f3rios de data science. Isso porque o profissional respons\u00e1vel consegue mediar com mais clareza as demandas da ger\u00eancia e as possibilidades oferecidas pelos analistas terceirizados. <\/p>\n\n\n\n Outro ponto que deve ser considerado para a terceiriza\u00e7\u00e3o \u00e9 que cada vez mais companhias se orientam pelo significado dos dados. Elas assumem a lideran\u00e7a do mercado aproveitando as oportunidades que s\u00f3 est\u00e3o vis\u00edveis gra\u00e7as ao trabalho com dados. <\/p>\n\n\n\n De acordo com uma pesquisa realizada pela MicroStrategy, 68% das empresas entrevistadas por eles no Brasil pretendem investir mais em data analytics no pr\u00f3ximo ano. Dos respondentes apenas 32% disseram se sentir a frente da concorr\u00eancia quando o assunto \u00e9 data science. <\/p>\n\n\n\n E para se manter a frente do mercado usando data science \u00e9 preciso come\u00e7ar o mais r\u00e1pido poss\u00edvel. Empresas como o Magazine Luiza<\/a> conseguiram se desenvolver rapidamente com o uso de intelig\u00eancia de dados e tecnologia, se tornando hoje uma das melhores empresas da bolsa. Outro caso famoso \u00e9 o da Netflix<\/a> que utiliza an\u00e1lise preditiva para recomendar filmes e s\u00e9ries<\/a>, revolucionando o mercado do entretenimento. <\/p>\n\n\n\n A rotatividade no time de dados pode prejudicar o ac\u00famulo de experi\u00eancias. Nessa modalidade de outsourcing, as experi\u00eancias se acumulam.<\/p>\n\n\n\n Ofertamos em nossos servi\u00e7os todo o know-how acumulado em mais de 10 anos de experi\u00eancias com an\u00e1lise de dados.<\/p>\n\n\n\nComo funciona na Oper? <\/h3>\n\n\n\n
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<\/figure><\/div>\n\n\n\nComo entregar essas an\u00e1lises? <\/h3>\n\n\n\n
Porque fazer outsourcing de an\u00e1lise de dados? <\/h2>\n\n\n\n
Diminuir a demanda do time interno<\/h3>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/i1.wp.com\/operdata.com.br\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/cena_v\u00eddeoconfer\u00eancia2-02-scaled.jpg?fit=1030%2C878&ssl=1\")
<\/figure><\/div>\n\n\n\nMais oportunidades de mercado<\/h3>\n\n\n\n
Principais vantagens do outsourcing de an\u00e1lise de dados?<\/h2>\n\n\n\n
Maturidade<\/h3>\n\n\n\n
Simplifica\u00e7\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n