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Data Science e Comunicação: uma união de sucesso

Data Science e Comunicação

[:pb]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![:en]Analytics that support evidence-based decision making are increasingly present in companies. At this point, Data Science and Communications go together to make the direction of assertive activities. If you work with communication and data science is not yet on your priority list, you should think better. According to Aberje (Brazilian Association of Business Communications), data orientation and context analysis are the main skills required to Communications Managers.

Why is Data Science and Communications so important? In particular, they have the ability to understand data presents in intuitive dashboards. In this way, analyse the landscape and communicate with stakeholders to create strategic actions. Using Data Science, it’s possible to find efficient and structured solutions for decision making. It’s a way to structure and automate actions, such as reporting and planning.

You can have the best modem and the best ideas, but if you don’t know how to analyse, providing feedback and jointly with the team, creating actions and products that track real-time data analytics will not be useful. In other words, just collecting data is not enough to guide the activity.

Promising future

Nowadays, there is so much to talk about professions that will cease to exist in some years and others that will be unprecedented. Data Science is among the most promising professions by 2030, enabling the increasing use of intelligent systems, which contributes to the advancement of digital transformation.

There are few qualified professionals in this area. We clearly see a migration from technology sector to other core sectors of companies. By combining Data Science and Communications, for example, organizations can manage multiple service channels by mapping out constant information that will be used to expand the business.

In response, many universities in the country are already integrating Data Science and Communications into their curriculum. Knowing and reading how much information is available will benefit future professionals in the fields of Journalism, Marketing, Advertising, Public Relations and Digital Media.

A bit of history

According to the IT Professionals website, data analysis process is not new. David Danoho, author of the article “50 years of Data Science” (in 2005) used the term ‘data science’, which emerged in the early 1960’s with John Tukey, who wrote “The Future of Data Analysis” and began an academic reform.

However, it was in 2001 that William S. Cleveland created the term “Data Science” in his article ‘Data Science: An Action Plan for Expanding the Technical Areas of Statistics Field’. About a year later, the International Council for Science and the Data Committee for Science and Technology published the first CODATA Data Science Journal. Following this publication, further attention was given to the subject and you already know what happened after.

Improve your skills on Data Science and Communications

If you already work with Data Science and Communications, remember that in addition to having the technical knowledge to acquire the information, cleaning it and performing the analysis, it’s also essential to know the reason why you are analysing the data. When you have a project, it’s worth stopping to ask yourself the value of this work for the company and where does it fit into the overall picture.

Knowing the answers to the questions about the first step of the process is as important as the actual analysis. After all, you will submit all the filtered information to C-Level decision makers.

Let’s say you built a model and will present your findings to decision makers in the company. To be clear about the impact this model can have on the business, it is best to start by identifying the problem or challenge you are facing.

Do you know the best way of doing it? Relate the problem to the interests of the public and help them understand the larger context. To out the audience on your side, ask questions before proposing your solution. For example, “Have you experienced this before?” or “Have you observed this in your business?”

This is a way of measuring what information your audience needs to understand the rest of your speech. What seems like an obvious problem to you is often not to your audience. Once you have pointed out the problem, discussed it and shown workarounds for resolution, you can finally reveal your solution.

Finally, your presentation should last a maximum of 15 minutes. Be brief, clear and have a good luck![:]