Data Science e Comunicação: uma união de sucesso

Análises que apoiam a tomada de decisão baseada em evidências estão cada vez mais presente nas empresas. Nesse ponto, Data Science e Comunicação caminham juntas para que o direcionamento das atividades seja assertivo. Se você trabalha com comunicação e a ciência de dados ainda não faz parte de sua lista de prioridades, repense. Segundo a Aberje (Associação Brasileira de Comunicação Empresarial), a orientação de dados e a análise de contexto são as principais competências exigidas dos gestores de comunicação.

Mas por que Data Science e Comunicação são tão importantes para trabalhar junto? Particularmente, têm a capacidade de entender os dados apresentados em painéis intuitivos. Dessa forma, analisar o cenário e se comunicar com as partes interessadas para criar ações estratégicas. Com o uso da ciência de dados é possível encontrar soluções eficientes e estruturadas para a tomada de decisão. É uma forma de estruturar e automatizar ações como produção de relatórios e planejamento.

Você pode ter o melhor modelo e as melhores ideias, mas se não souber analisar, dar feedback e em conjunto com a equipe criar ações e produtos que acompanham em tempo real as análises de dados, de nada adiantará. Em outras palavras, apenas coletar os dados não é necessário para nortear a atividade.

Futuro promissor

Atualmente, tanto se fala em profissões que deixarão de existir em alguns anos e outras que serão inéditas. A Data Science está entre as profissões consideradas mais promissoras até 2030, possibilitando o emprego cada vez maior de sistemas inteligentes, o que contribui para o avanço da transformação digital.

É uma área com grande carência de profissionais qualificados e que está migrando da tecnologia para outros setores core das companhias. Ao unir Data Science e Comunicação, por exemplo, as organizações conseguem gerir os diversos canais de atendimento, mapeando informações constantes que serão utilizadas para fazer o negócio crescer.

Em resposta, muitas universidades no país já estão integrando Data Science e Comunicação no currículo dos seus cursos. Conhecer e saber ler a quantidade de informações existentes vai beneficiar os futuros profissionais das áreas de jornalismo, marketing, publicidade, relações públicas e mídias digitais.

Um pouco de história

Segundo o site Profissionais TI, o processo de análise de dados não é algo novo. Segundo David Danoho, autor do artigo “50 years of Data Science” (escrito em 2015) a expressão “ciência de dados” surgiu no início da década de 1960 com John Tukey, que em seu artigo – The Future of Data Analysis – começou uma reforma sobre as estatísticas acadêmicas.

Entretanto, foi em 2001 que William S. Cleveland criou o termo “Data Science” em seu artigo “Data Science: An Action Plan for Expanding the Technical Areas of the Field of Statistics“. Cerca de um ano depois, o Conselho Internacional para a Ciência e o Comitê de Dados para Ciência e Tecnologia publicaram o primeiro CODATA Data Science Journal. Após essa publicação, outras atenções foram dadas ao assunto e você já sabe onde essa história chegou.

Melhore seus skills em Data Science e Comunicação

Se você já trabalha com Data Science e Comunicação, lembre-se que além de ter conhecimento técnico para adquirir as informações, limpá-las e executar a análise, também é imprescindível saber o motivo pelo qual está analisando aqueles dados. Ao receber um projeto, vale a pena parar para se perguntar qual é o valor deste trabalho para a empresa e onde se encaixa no cenário geral.

Saber as respostas para as perguntas sobre a primeira etapa do processo é tão importante quanto a análise real. Afinal de contas, você vai apresentar todas as informações filtradas para profissionais C-Levels, responsáveis por tomadas de decisões.

Vamos supor que você construiu um modelo e vai apresentar suas descobertas para tomadores de decisão na empresa. Para ficar claro o impacto que este modelo pode ter nos negócios, o ideal é começar identificando o problema ou o desafio que está sendo enfrentado.

E sabe qual é a melhor forma para fazer isso? Relacione o problema aos interesses do público e os auxilie a entender o contexto maior. Para colocar o público do seu lado, faça perguntas antes de propor sua solução. Por exemplo: “Você já vivenciou isto antes?” ou “Você já havia observado isto nos negócios?”.

Esta é uma maneira de medir quais informações seu público necessita para entender o resto do seu discurso. O que parece ser um problema óbvio para você, muitas vezes não é para o seu público. Uma vez apontado o problema, discutido e mostradas as soluções alternativas para resolução, você pode finalmente revelar a sua solução.

Para finalizar, sua apresentação deve durar no máximo 15 minutos. Seja breve, claro e boa sorte!

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