Como aplicar Data Science nas empresas com eficiência

O termo Data Science, ou Ciência de Dados, está em evidência e, embora muitos já tenham uma ideia do que se trata, nem sempre é fácil definir com clareza o que realmente significa.

De modo geral, a Ciência de Dados pode ser entendida como a junção de três áreas fundamentais do conhecimento: Ciência da Computação, Estatística e Negócios — sendo “negócios” aqui uma representação genérica, que pode incluir áreas como saúde, marketing, governo, educação, finanças, entre outras.

Uma definição amplamente utilizada é da IBM:

“A Ciência de Dados é o processo de utilização de algoritmos, métodos e sistemas para extrair conhecimento e insights de dados estruturados e não estruturados.”

Apesar de clara, essa definição pode dar margem a dúvidas sobre o caráter científico da área. Por isso, surge a pergunta central deste conteúdo:

Data Science é uma ciência?

A resposta é: sim. Ciência de Dados é uma ciência, assim como a Ciência da Computação ou a Economia. Possui um corpo teórico próprio, aplicação de método científico e rigor na análise e validação de hipóteses.

Contudo, no mercado, o termo "Cientista de Dados" é muitas vezes atribuído a profissionais que atuam em ambientes corporativos, focados na aplicação prática de dados para apoiar decisões de negócio. Em muitos casos, trata-se de papéis mais próximos à engenharia ou à análise de dados aplicada.

Ainda assim, há espaço para atuação científica em Data Science. Um exemplo é o trabalho desenvolvido pelo Cappra Institute, que reúne pesquisadores que aplicam o método científico em projetos de investigação, elaboração e teste de hipóteses, com uma abordagem analítica profunda e embasada.

Críticas à legitimidade científica da área

A discussão sobre o caráter científico da Ciência de Dados também envolve críticas. Um artigo publicado no site Towards Data Science apresenta quatro argumentos recorrentes contra o reconhecimento da área como ciência.

Entre eles, destaca-se a seguinte crítica:

“Data Science pode encontrar qualquer coisa em um conjunto muito grande de dados. Formando subgrupos e criando novas variáveis, qualquer coisa pode ser ‘provada’.”

Essa afirmação pode ter duas interpretações:

• De forma positiva, mostra o poder dos dados em revelar padrões ocultos e insights valiosos, desde que analisados com responsabilidade.

• De forma negativa, evidencia o risco de manipulação analítica, com interpretações forçadas que visam “provar” hipóteses previamente definidas, sem rigor científico.

Esse tipo de crítica reforça a necessidade de uma atuação ética e estruturada, com compromisso com a veracidade e a transparência nos processos analíticos.

Uma definição funcional de Data Science

Uma definição bastante aceita no meio acadêmico e profissional é a seguinte:

“Data Science é uma abordagem multidisciplinar para a obtenção e análise de dados, geração de insights e suporte para tomada de melhores decisões, sejam elas realizadas por pessoas ou por máquinas.”

Essa definição traduz a essência da área como campo

Exemplo prático: a Netflix e o uso de Data Science

A Netflix é um dos exemplos mais emblemáticos de aplicação bem-sucedida de Ciência de Dados. A plataforma utiliza Machine Learning para dividir usuários em clusters, ou grupos de afinidade, de acordo com seus hábitos de consumo.

Esses clusters representam preferências de gênero — como comédia, documentário, drama, entre outros — e são usados para personalizar as recomendações na plataforma.

Embora os usuários dentro de um mesmo cluster não tenham exatamente o mesmo perfil, os algoritmos identificam padrões e preferências semelhantes, o que torna a experiência mais relevante.

Esse sistema visa facilitar a decisão do usuário sobre o que assistir, aumentar o tempo de permanência e, consequentemente, reduzir taxas de cancelamento. Trata-se de um exemplo claro de como a Ciência de Dados gera valor de negócio.

Considerações finais

A Ciência de Dados é uma área relativamente nova, mas que já apresenta aplicações consistentes e impactos significativos no mundo corporativo e acadêmico. Ainda em fase de amadurecimento, tende a se consolidar como uma disciplina cada vez mais estratégica.

A carreira de Cientista de Dados vem ganhando destaque e reconhecimento global, sendo apontada pela Harvard Business Review como uma das profissões mais promissoras do século XXI. Com alta demanda e valorização no mercado, é uma função que exige formação multidisciplinar e capacidade analítica apurada.

Este conteúdo tem como objetivo apresentar uma introdução clara ao conceito de Data Science, suas aplicações e seu valor tanto no ambiente de negócios quanto na pesquisa científica.