{"status":200,"response":{"result":"PUBLIC_ARTICLES_RETRIEVED","data":{"count":1,"content":[{"id":"609c4ba027ca7562bbd34deb","updated":"2021-05-31T12:44:42.404Z","created":"2021-05-12T21:41:52.400Z","statuses":{"approval_status":"approved","publish_status":"published","visibility_status":"public","has_pending_changes":false,"is_pinned":false,"is_paywall_disabled":false,"scheduled_date":null,"rejection_reason":null},"metadata":{"location":"home","location_slug":"blog","content_type":"post","publish_date":"2021-05-31T12:44:42.553Z","likes_count":0,"bookmarks_count":0,"comments_count":0,"score":"2021-05-31T12:44:42.553Z","sharing_title":"Ciência de Dados para \"Virgens\"","sharing_description":null,"sharing_image":"https://5cf136df6c8b4876e3af8e68.redesign.static-01.com/f/images/5925345527761ac33e9be5b1acee62dc52e95257.png","tag_ids":["609c4ba027ca7562bbd34de8","609c4ba027ca7562bbd34de9","609c4ba027ca7562bbd34dea"],"author_user_id":"5d6951f4f37037662a90f238","moderator_user_id":"5e62af7b6245cc411885cd00","project_id":"5cf136df6c8b4876e3af8e68","course_id":null,"course_module_id":null,"group_id":null,"version":1,"tags":[{"id":"609c4ba027ca7562bbd34de8","title":"ciencia de dados","slug":"ciencia-de-dados","project_id":"5cf136df6c8b4876e3af8e68"},{"id":"609c4ba027ca7562bbd34de9","title":"gestao de dados","slug":"gestao-de-dados","project_id":"5cf136df6c8b4876e3af8e68"},{"id":"609c4ba027ca7562bbd34dea","title":"analytics","slug":"analytics","project_id":"5cf136df6c8b4876e3af8e68"}]},"content":{"title":"Ciência de Dados para \"Virgens\"","slug":"ciencia-de-dados-para-virgens","cover_image":"https://5cf136df6c8b4876e3af8e68.redesign.static-01.com/l/images/5925345527761ac33e9be5b1acee62dc52e95257.png","headline":"Você está lá no seu computador e fazendo um novo relatório de produto ou vendas. Daí, de repente, o seu diretor te pede:-- Você deve montar o quanto antes a","main_content":"

Você está lá no seu computador e fazendo um novo relatório de produto ou vendas. Daí, de repente, o seu diretor te pede:

-- Você deve montar o quanto antes a área de Ciência de Dados da nossa empresa, afinal, todos estão falando que isso é legal e dá lucro!!

E ele sai pelo corredor te deixando com esse \"pepino\" e desafio!

E, como qualquer ser humano do planeta Terra você primeiramente pensa em Deus, depois em buscar emprego novo, ou \"dá um Google\".

Eu trabalho com dados em Tecnologia da Informação desde o século passado, e para ser preciso, em 1986... eu sou quase um dinossauro...

E se eu puder te ajudar antes de você buscar um novo emprego, eu te apresentaria a seguinte estratégia para montar uma área de ciência de dados na sua empresa e negócio.

Antes de mais nada, eu te convido a analisar atentamente o diagrama a seguir:

$\"Não$

Agora que você já visualizou o diagrama e, o melhor, o seu chefe te deu autonomia para montar a área de Ciência de Dados, eu te sugiro a seguir os seguintes passos:

1o Passo) Defina um Comitê de Dados e para esse time você terá que ter um profissional com participação exclusiva de uma das seguintes áreas: vendas; marketing; gestão; logística; atendimento; treinamento; canais; informática; processos. E, caso no quadro da empresa tenha algum profissional que goste muito de mátemática e estatística e queira crescer na carreira, convide-o também. Já de posse do nome dos colaboradores que farão parte desse comitê, você já pode definir uma data da primeira reunião e uma sequência quinzenal inicialmente e depois mensal dessa reunião de trabalho.

2o Passo) Na primeira reunião, você deve explicar para todos os membros do Comitê de Dados da empresa o que significa o diagrama acima:

Dados: escrevam na parede ou flipchart todos os repositórios onde estão armazenados todos os dados da empresa: ERP SAP; Zoho CRM; Planilha Excel Time de Vendas; Mainframe IBM 3270; Reclamações MS Access; Ligações Telefônicas Genesys; Livro de Visita Portaria da empresa; Relógio de Ponto Funcionários; etc...
Informação: escrevam na outra parede ou flipchart todos os dados conhecidos e disponíveis na empresa no nível macro que são oriundos das fontes de dados. Exemplo: Notas Fiscais; Produtos; Clientes; Funcionários; Fornecedores; Contas a Pagar; Contas a Receber; Lista Negra de clientes no Serasa; Lista Não perturbe do Procon; etc.. etc..
Conhecimento: E qual é o conhecimento desses dados e Informações acima? Cabe ao Comitê de dados ir lá diretamente nos dados e \"experimentar\" e visualizar os dados para saber que dados são esses. O que, obviamente, o que pode ser feito com auxílio o \"dono\" atual dessa fonte de dados em suas respectivas áreas. Se o Comitê de Dados não for até essas fontes de dados e conhecer o dados, vocês continuarão ainda no nível apenas da informação. É que há muitas pessoas e empresas que possuem dados e informação, mas não tem conhecimento e, obviamente, faltará sabedoria digital. Afinal, não basta apenas ler os dados, todos devem obter algum conhecimento, seja de um livro ou de dados.
Sabedoria: Após todo o Comitê de Dados que você está liderando estiver ciente dos dados, das informações e do conhecimento identificados, agora sim, começa a surgir uma real área de Ciência de Dados. Isso me lembra a frase de um antigo comercial que dizia \"não dianta potência sem controle\"! O Comitê de Dados agora já pode fazer experimentações para obter \"insights\" e \"sabedoria\" de posse de todos os dados que estão catalogados ou ainda que terão que ser estruturados para permitir uma análise e decisão mais rapidamente possível. Isso pode ser feito com ajuda de consultores (como eu kkkk), ou até aquele profissional que falamos no começo deste artigo e que gosta de matemática, ou até contratar algumas horas de um estatístico. Esse profissional em conjunto com o Comitê de Dados irá \"provocar\" e questionar tudo e todas as informações, colocando-as em xeque. Eu destaco alguns exemplos: Quais vantagens ou desvantagens a nossa empresa poderia obter com essa informação X? E se cruzarmos informação X com Y e Z? Por que a informção W demora tanto para ficar consolidada, por isso, estamos tendo prejuízo na área Tal por não poder atualizar informação B? etc.. etc.. Logo, uma pessoa sábia ou uma empresa sábia é aquela que sabe aplicar seus dados com inteligência (sapienza).
Iluminação: Empresas como Google conseguem chegar nesse nível de encontrar \"revelação\" a partir dos dados, criando com isso novos produtos, serviços ou até reescrevendo o futuro. Quando a empresa chega neste nível de ser chamada \"iluminada\" significa que muitas vezes, a empresa iluminada não precisa dizer nada, pois naturalmente emana uma energia poderosa e indescritível. E não assim que vemos o Google e outras que são totalmente baseada em informação?

3o Passo) Você deve deixar claro para os membros do Comitê de Dados de que não há conhecimento sem empirismo e os elementos do diagrama. E que as vantagens da empresa ou a \"sabedoria digital\" não surgiram sem praticarmos isso através da experiência aplicada nos dados da própria empresa!

4o Passo) Faça tudo isso acima e repita continuamente de forma ágil e iterativa. E nunca deixe a empresa dormir satisfeita!

$\"Não$

Pronto! Você conseguiu atender a expectativa do seu chefe sem precisar se tornar um estatístico! O que importa é que você uniu os dados e as pessoas certas!

É como um garimpeiro que gastou 90% do seu tempo \"cavando\" na mina, mas obteve a riqueza somente nos últimos 10% do tempo. Faça esses 10% valerem a pena.

Heverton Anunciação, considerado o influenciador #1 no mundo em CRM e CX pela rede Thinkers360, e eleito entre os 30 gurus de Atendimento ao Cliente no mundo pelo site Global Gurus.. Foi jurado dos premios de atendimento ao cliente ABT e CMS. É um dos principais autores, consultor, palestrante e escritor no mundo em CRM, CX e Ciência de dados. The CRM Guy, O Cara do CRM e o Caçador de Experiências Excepcionais aos clientes;

Author of books / autor dos livros que estão na Amazon:

- Data Science and Business Intelligence: Advice from important Data Scientists around the World.

- 30 Advice from 30 Greatest Professionals in CRM and Customer Service in the world, foreword by Don Peppers.

- The Book of all 20 Methodologies to improve and profit from Customer Experience and Service — Why, when and how to use each one.

- The Official Dictionary for Internet, Computer, ERP, CRM, UX, Analytics, Big Data, Customer Experience, Call Center, Digital Marketing and Telecommunication: — The Vocabulary of One New Digital World.

- 41 Conselhos dos 41 Maiores Especialistas em CRM e Atendimento ao Cliente do Brasil e com o prefácio de Dr. Filomeno, autor do Código do Consumidor brasileiro.

- O Capitalismo do Cliente: O que Importa é a experiência do Consumidor e com prefácio de Roberto Meir, presidente da Consumidor moderno.

Mais informações em www.heverton.com.br

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Você está lá no seu computador e fazendo um novo relatório de produto ou vendas. Daí, de repente, o seu diretor te pede:

-- Você deve montar o quanto antes a área de Ciência de Dados da nossa empresa, afinal, todos estão falando que isso é legal e dá lucro!!

E ele sai pelo corredor te deixando com esse \"pepino\" e desafio!

E, como qualquer ser humano do planeta Terra você primeiramente pensa em Deus, depois em buscar emprego novo, ou \"dá um Google\".

Eu trabalho com dados em Tecnologia da Informação desde o século passado, e para ser preciso, em 1986... eu sou quase um dinossauro...

E se eu puder te ajudar antes de você buscar um novo emprego, eu te apresentaria a seguinte estratégia para montar uma área de ciência de dados na sua empresa e negócio.

Antes de mais nada, eu te convido a analisar atentamente o diagrama a seguir:

$\"Não$

Agora que você já visualizou o diagrama e, o melhor, o seu chefe te deu autonomia para montar a área de Ciência de Dados, eu te sugiro a seguir os seguintes passos:

2o Passo) Na primeira reunião, você deve explicar para todos os membros do Comitê de Dados da empresa o que significa o diagrama acima:

Dados: escrevam na parede ou flipchart todos os repositórios onde estão armazenados todos os dados da empresa: ERP SAP; Zoho CRM; Planilha Excel Time de Vendas; Mainframe IBM 3270; Reclamações MS Access; Ligações Telefônicas Genesys; Livro de Visita Portaria da empresa; Relógio de Ponto Funcionários; etc...
Informação: escrevam na outra parede ou flipchart todos os dados conhecidos e disponíveis na empresa no nível macro que são oriundos das fontes de dados. Exemplo: Notas Fiscais; Produtos; Clientes; Funcionários; Fornecedores; Contas a Pagar; Contas a Receber; Lista Negra de clientes no Serasa; Lista Não perturbe do Procon; etc.. etc..
Conhecimento: E qual é o conhecimento desses dados e Informações acima? Cabe ao Comitê de dados ir lá diretamente nos dados e \"experimentar\" e visualizar os dados para saber que dados são esses. O que, obviamente, o que pode ser feito com auxílio o \"dono\" atual dessa fonte de dados em suas respectivas áreas. Se o Comitê de Dados não for até essas fontes de dados e conhecer o dados, vocês continuarão ainda no nível apenas da informação. É que há muitas pessoas e empresas que possuem dados e informação, mas não tem conhecimento e, obviamente, faltará sabedoria digital. Afinal, não basta apenas ler os dados, todos devem obter algum conhecimento, seja de um livro ou de dados.
Sabedoria: Após todo o Comitê de Dados que você está liderando estiver ciente dos dados, das informações e do conhecimento identificados, agora sim, começa a surgir uma real área de Ciência de Dados. Isso me lembra a frase de um antigo comercial que dizia \"não dianta potência sem controle\"! O Comitê de Dados agora já pode fazer experimentações para obter \"insights\" e \"sabedoria\" de posse de todos os dados que estão catalogados ou ainda que terão que ser estruturados para permitir uma análise e decisão mais rapidamente possível. Isso pode ser feito com ajuda de consultores (como eu kkkk), ou até aquele profissional que falamos no começo deste artigo e que gosta de matemática, ou até contratar algumas horas de um estatístico. Esse profissional em conjunto com o Comitê de Dados irá \"provocar\" e questionar tudo e todas as informações, colocando-as em xeque. Eu destaco alguns exemplos: Quais vantagens ou desvantagens a nossa empresa poderia obter com essa informação X? E se cruzarmos informação X com Y e Z? Por que a informção W demora tanto para ficar consolidada, por isso, estamos tendo prejuízo na área Tal por não poder atualizar informação B? etc.. etc.. Logo, uma pessoa sábia ou uma empresa sábia é aquela que sabe aplicar seus dados com inteligência (sapienza).
Iluminação: Empresas como Google conseguem chegar nesse nível de encontrar \"revelação\" a partir dos dados, criando com isso novos produtos, serviços ou até reescrevendo o futuro. Quando a empresa chega neste nível de ser chamada \"iluminada\" significa que muitas vezes, a empresa iluminada não precisa dizer nada, pois naturalmente emana uma energia poderosa e indescritível. E não assim que vemos o Google e outras que são totalmente baseada em informação?

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