A aplicação do Data Science ao ERP ajuda os usuários na missão de analisar dados em larga escala para tomadas de decisão mais rápidas e assertivas.
A tecnologia avança a passos largos e empresas que antes estavam acostumadas com processos mais tradicionais e mecânicos, precisam transformar sua operação para que não percam vantagem competitiva e espaço no mercado.
Em meio a tantas mudanças, algo que tem sido muito falado e vêm ganhando a atenção de muitos empreendedores é o conceito de Data Science e como sua integração com o ERP pode surtir efeitos extremamente positivos.
O que é Data Science?
Data Science consiste no estudo disciplinado de dados e informações inerentes ao negócio e todas as visões que podem cercar um determinado assunto. Em outras palavras, é uma ciência que estuda as informações, seus processos de captura, transformação, geração e, posteriormente, análise de dados. Dentro dessa ciência, várias disciplinas são encontradas, como computação, estatística, matemática e conhecimento do negócio.
A partir desse conceito, pode-se entender que a ciência de dados tem sua importância porque mantém as empresas competitivas e mais produtivas. Enquanto as empresas priorizarem a ciência de dados, elas podem descobrir tendências e oportunidades que poderiam ter sido ignoradas sem o analytics. Diante disso, tem-se que os insights gerados pelo Data Science possuem um impacto enorme nos resultados dos negócios.
Como o Data Science extrai seus dados e informações?
A ciência de dados consegue extrair informações úteis tanto de grandes bancos de dados quanto de pequenos. Mesmo que uma grande quantidade de informações seja necessária para treinar sistemas de inteligência artificial, o Data Science consegue lidar muito bem com conjuntos menores de dados.
Varejistas, por exemplo, costumavam prever seus estoques com base nas vendas da loja. Quando as lojas foram fechadas por conta da pandemia do coronavírus, os varejistas precisam alterar seus métodos de previsão conforme a quantidade e o tipo disponíveis mudavam. Com o Data Science, essa previsão se torna muito mais simples, podendo agilizar diversos processos.
Ciclo de vida do Data Science
Assim como muitas coisas na vida, a ciência de dados é um processo cíclico que pode ser dividido nas seguintes etapas:
· Conhecimento do tópico;
· Aquisição de dados;
· Data preparation;
· Data exploration;
· Modelagem e avaliação preditiva;
· Interpretação e implantação;
· Monitoramento; e
· Repetição.
De início, então, um data scientist precisa ter conhecimento do tópico com o qual está lidando, ou seja, ter uma compreensão básica do problema que está tentando explorar. A natureza da ciência de dados consiste na busca de explicações sobre as coisas, portanto, esse conhecimento é essencial para que o ciclo comece. Na próxima etapa, o cientista de dados já consegue coletar os dados certos para ajudar a responder seu questionamento. Neste ponto, os dados podem residir em vários lugares e serem difíceis de acessar, então o sucesso do Data Science depende da qualidade das informações coletadas nesta etapa.
Na preparação de dados, que é a etapa mais demorada, o cientista tem o trabalho de limpar os dados que encontrou, identificando se ele precisa voltar na etapa anterior e coletar mais informações ou não. Já na exploração de dados, etapa seguinte, é hora de compreender padrões em conjuntos de informações, a fim de encontrar hipóteses para testar.
Após a exploração, o cientista tem a missão de começar a treinar modelos preditivos, ou seja, perceber coisas novas sobre as informações que possui. À medida que esses modelos são construídos, eles também são avaliados.
O resultado de todo o trabalho até então pode ser uma interpretação dos dados que o cientista coletou ou, também, pode-se entender que o resultado é que o modelo é destinado à implantação.
No monitoramento, o modelo foi implantado e precisa ser verificado, portanto, deve ser verificado com determinada frequência, a fim de identificar dados que possam ter sido alterados. Por fim, na repetição, todo o ciclo se repete, independente se o objetivo final foi alcançado ou não.
A integração de Data Science com ERP
De acordo com uma previsão do Worldwide Big Data and Analytics Spending Guide da International Data Corporation (IDC), o mercado de soluções de Data Science tem crescido exponencialmente. Só no ano de 2022, ele movimentou mais de US$215 bilhões. Apesar de ser um mercado recente, especialistas já conseguem observar uma boa parceria entre a ciência de dados e o uso de ERPs.
Para que o Data Science seja, de fato, uma ajuda para usuários de ERP, é importante estabelecer uma estratégia e entender qual o rumo a ser tomado. Se não houver uma visão adequada do resultado que se deseja alcançar, a integração de Data Science com um sistema ERP pode não ser tão efetiva.
Além disso, é essencial estabelecer um conjunto específico de questões a serem respondidas pelo Data Science, bem como definir onde estão os dados que interessam. Há, por exemplo, um conjunto de dados enorme no ERP, como informações sobre clientes, perfil de consumo e outros dados valiosos.
Por fim, a parceria entre ciência de dados e softwares de gestão só vai funcionar se a análise de dados for realizada em uma plataforma adequada, o usuário entender o momento de entrar em ação para tomar as medidas necessárias de incorporação e ter em mente que pode ser preciso mudar de ideia no meio do caminho. Quando todas essas exigências são cumpridas, utilizar ciência de dados com um ERP se torna uma das ferramentas mais poderosas do mundo dos negócios.