{"id":1499,"date":"2023-01-24T22:19:23","date_gmt":"2023-01-24T22:19:23","guid":{"rendered":"https:\/\/stacktecnologias.com.br\/?p=1499"},"modified":"2023-01-24T22:33:08","modified_gmt":"2023-01-24T22:33:08","slug":"o-projeto-de-data-science-da-sua-empresa-atrasou","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/stacktecnologias.com.br\/old\/o-projeto-de-data-science-da-sua-empresa-atrasou\/","title":{"rendered":"O projeto de Data Science da sua empresa atrasou?"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Quando uma empresa cria um setor de dados, \u00e9 comum que sejam dado prazos e estimativas muito apertados por parte da diretoria geral pela implementa\u00e7\u00e3o do setor de Data Science.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Isso se d\u00e1 principalmente por falta de maturidade anal\u00edtica e de conhecimento da \u00e1rea por parte de quem estipula esses prazos. Mas este n\u00e3o \u00e9 um texto que almeja, de forma alguma, isentar seus profissionais de ci\u00eancia de dados para quando o prazo n\u00e3o \u00e9 cumprido.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A pergunta \u00e9 o porqu\u00ea do atraso ent\u00e3o?<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Primeiro, \u00e9 a natureza do of\u00edcio. Ci\u00eancia de dados \u00e9 uma \u00e1rea que exige in\u00fameros testes e experimentos. Isso acaba por criar um m\u00e9todo quase dial\u00e9tico, para n\u00e3o dizer cient\u00edfico, que se repete constantemente at\u00e9 surgir algum progresso efetivo: hip\u00f3tese, teste, resultados e an\u00e1lise. Toda hip\u00f3tese surge a partir da an\u00e1lise dos resultados do teste anterior. Esse processo se repete at\u00e9 que toda a demanda dada seja contemplada.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Outra quest\u00e3o \u00e9 o cliente. Sabemos como muitas empresas de dados culpam o cliente por todas as suas falhas e falta de efetividade, mas muitas vezes, por desconhecimento, os dados entregues possuem baixa qualidade anal\u00edtica. Quando falamos em qualidade dos dados, falamos de n\u00fameros entregues, mas que n\u00e3o atendem \u00e0 demanda da an\u00e1lise contratada. O que exige do time de dados um trabalho maior de garimpo do que foi entregue para um diagn\u00f3stico preciso.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ok, visto os dois principais problemas, o que fazer?<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Uma das formas mais efetivas de contornar tal situa\u00e7\u00e3o \u00e9 criar uma integra\u00e7\u00e3o entre os sistemas de deploy, ou de implementa\u00e7\u00e3o, que consiga operar de forma independente ao modelo posto. Antes de tudo, \u00e9 necess\u00e1rio tamb\u00e9m que o formato e o volume destes dados sejam extra\u00eddos de forma que o setor de dados e de tecnologia n\u00e3o se misturem anarquicamente.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para evitar contratempos na implementa\u00e7\u00e3o de um Data Science na sua empresa, por que n\u00e3o trazer um time pronto com a Stack Tecnologias?<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O mesmo time que forma os profissionais do mercado pode ser o respons\u00e1vel por trazer um projeto de Data Science com a expertise de quem tem renome no mercado para contornar sem atrasos qualquer contratempo!<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Fale com um de nossos&nbsp;especialistas!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Quando uma empresa cria um setor de dados, \u00e9 comum que sejam dado prazos e estimativas muito apertados por parte da diretoria geral pela implementa\u00e7\u00e3o do setor de Data Science. 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