Os dados são talvez o insumo mais valorizado na Pesquisa de Mercado. Ao longo do século 20, uma corrida foi realizada para obter o maior número deles no menor tempo possível. Graças às soluções informáticas, conseguiu-se uma transição na sua obtenção. Passamos do uso de questionários em papel para arquivos digitais com um grande número de registros. Esse salto fez com que muitas pessoas se preocupassem porque rapidamente passou de uma disponibilidade limitada a um excesso de recursos para analisar.
A demanda por ciência e engenharia que sempre se dedicou à compreensão de dados viu sua demanda aumentada por várias marcas e empresas. Há alguns anos, as organizações buscam ajuda para entender e aproveitar o que hoje chamamos de Big Data de forma viável. Felizmente, essa tarefa que envolve ações repetitivas pode ser realizada usando diferentes linguagens de programação. Isso aumenta a demanda por programadores e engenheiros treinados para reduzir os tempos de pesquisa. A conjunção de informática e disciplinas envolvidas na compreensão de dados é agora conhecida como Data Science ou Ciência De Dados.
A seguir, listamos algumas das disciplinas que fazem parte dessa nova especialização tão mencionada hoje e que tem dado tantos avanços no entendimento dos mercados.
- Estatisticas. Talvez seja a área mais reconhecida por moradores e estranhos. Descrever a distribuição de valores característicos em uma população é um passo básico para começar a entender um conjunto de dados. Com este ramo da matemática, é realizada uma avaliação inicial dos dados para avaliar se sua qualidade é válida ou não. Por exemplo, se forem identificados outliers em um banco de dados, eles devem ser eliminados para evitar resultados distorcidos.
- Mineração de dados. Métodos estatísticos e soluções computacionais convergem nesta área. Os analistas especializados nesta disciplina realizam modelos matemáticos que permitem prever o comportamento futuro ou definir grupos de indivíduos que compartilham características. Deve-se notar que cálculos parcial ou totalmente automatizados são considerados na mineração de dados.
- Inteligência artificial. Graças aos avanços na capacidade de processamento de dados que os computadores possuem hoje, é possível desenvolver soluções em aprendizagem digital. Você poderia dizer que isso implica que um computador é ensinado a resolver ou responder a certas tarefas ou perguntas dadas certas condições. Esta atividade requer pessoas especializadas em programação para análise de dados e o correto treinamento dos sistemas.
- Análise histórica. Já mencionamos anteriormente que neste momento temos vários anos acumulando dados sobre a mesma atividade ou tópico. Graças a isso, longos períodos de tempo podem ser revisados para prever o comportamento futuro com grande validade matemática. Quanto maior a quantidade e a qualidade dos insumos, melhores as previsões feitas.
A Pesquisa de Mercado se beneficiou muito da Ciência de Dados. Mais do que um conceito de moda, este conjunto de disciplinas ganhou nome próprio pela sua grande utilidade para as nossas atividades. Na Acertiva podemos ajudá-lo com esta e outras necessidades que sua marca possa ter. Escreva-nos hoje para dizer como podemos ser seu potencial aliado regional na América Latina.
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