Quando comecei a me envolver mais com o assunto ciência de dados, por volta do ano de 2013, o que me intrigava era entender melhor a diferença entre análise e ciência de dados. Bem, é claro que para os profissionais de exatas, principalmente aqueles de ciência da computação irão estranhar este meu questionamento.
Até nos dias atuais vejo vários profissionais que já atuam ou estão em formação em ciência de dados terem dificuldade de “fazer o público entender o que é ciência de dados”. E qual seria o motivo? Pensam somente em números.
Não é atoa que tenho estudado e me dedicado tanto nos últimos anos a entender mais o ser humano e suas emoções, afinal, para se fazer entender com números é necessário antes saber CONTAR BOAS HISTÓRIAS.
Para mim a melhor forma de entender o contraste entre análise de dados e ciência de dados está em uma frase:
Uma análise da situação atual com um futuro possível.
Nas duas últimas empresas que passei e no novo desafio que estou prestes a assumir, a maior dificuldade em aproveitar melhor os dados está em saber como coletar do público (clientes) quais problemas a ciência de dados precisa ajudar a solucionar. Isso porque na maioria das vezes nos atentamos e discutimos somente através do máximo de dados possível, visualizações completas, uso de estatísticas e pouco nos divertimos com a história que existe por trás da situação.
Não é de hoje que história são super importantes. Muitos antropólogos acreditam que nossos primeiros ancestrais construíram sociedades em torno de histórias de fogueira sobre justiça, liderança e governo. As equipes de ciência de dados têm ideias complexas sobre os dados e resultados. Por isso, é necessária uma história bem estruturada para comunicar os insights ao restante da organização. Não se trata de apenas criar a planilha Excel perfeita ou um gráfico bonito. É preciso contar uma história que cative o público e o incentive a agir.
No linkedin Learning tem um mini curso rápido e com ótimos exemplos para explorar um pouco mais este assunto. Recomendo:
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Fernando Parreiras 
Assino em baixo. Não é atoa que ciência de dados é inter disciplinar é matemática/estatística é so um dos pilares. Conhecimento do domínio/negócio é um pilar fundamental, na minha opnião o mais desafiador e que muitos deixam de lado.
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