‘Ci­ên­cia de da­dos é mi­na de ou­ro e po­de trans­for­mar uma em­pre­sa’

O Estado de S. Paulo - - Economia - Fun­da­dor da J!Qu­ant MÁRCIA DE CHIARA

Em qua­se dois anos de fun­ci­o­na­men­to, o fun­da­dor da J!Qu­ant, con­sul­to­ria es­pe­ci­a­li­za­da em ci­ên­cia de da­dos, Di­o­ni­sio Agou­ra­kis, es­tá con­ven­ci­do de que as em­pre­sas que não ado­ta­rem con­ti­nu­a­men­te a ci­ên­cia de da­dos no dia a dia se­rão ofus­ca­das pe­los con­cor­ren­tes que o fi­ze­rem. Ele, que exe­cu­tou tra­ba­lhos de pre­vi­são de de­man­da pa­ra gran­des em­pre­sas de bens de con­su­mo, diz que os efei­tos des­sa fer­ra­men­ta nos re­sul­ta­dos não ocor­rem de ime­di­a­to, mas no lon­go pra­zo. “Se eu não fiz ci­ên­cia de da­dos nos úl­ti­mos cin­co ou dez anos e o meu con­cor­ren­te fez, pos­so ter um sa­co de di­nhei­ro que não con­si­go co­brir es­sa di­fe­ren­ça. É pre­ci­so tem­po pa­ra cu­rar is­so den­tro da em­pre­sa.”

O que é ci­ên­cia de da­dos?

Ci­ên­cia de da­dos é a sis­te­ma­ti­za­ção do co­nhe­ci­men­to. Vo­cê co­le­ta os da­dos e cons­trói os al­go­rit­mos, que são fór­mu­las ma­te­má­ti­cas que trans­for­mam os seus da­dos em so­lu­ções pa­ra os seus pro­ble­mas. Se an­tes o do­no de um es­ta­be­le­ci­men­to co­mer­ci­al, por exem­plo, ob­ser­va­va o flu­xo de pes­so­as pa­ra de­ci­dir se o pon­to era ide­al, ho­je há uma sé­rie de in­for­ma­ções sobre a ge­o­lo­ca­li­za­ção e um al­go­rit­mo que vai pre­ver a re­cei­ta pa­ra aque­le pon­to de ven­da.

Qual é a apli­ca­ção da ci­ên­cia de da­dos pa­ra as em­pre­sas de va­re­jo?

O pri­mei­ro pon­to fun­da­men­tal é ga­nhar efi­ci­ên­cia: me­lho­rar a sua pro­je­ção de de­man­da, po­lí­ti­ca de es­to­que, es­ca­la de fun­ci­o­ná­ri­os, por exem­plo. O ou­tro pon­to é a trans­for­ma­ção da em­pre­sa. De­pois que é im­ple­men­ta­da a cul­tu­ra da ci­ên­cia de da­dos, é pos­sí­vel ter aces­so a idei­as e for­mas de tra­ba­lho que vão mu­dar a com­pa­nhia, ma­nei­ras de ven­der di­fe­ren­tes, de en­can­tar o con­su­mi­dor, por exem­plo. Foi o que acon­te­ceu com a Ama­zon nos EUA. Ela não só é quan­ti­ta­ti­va­men­te me­lhor do que ou­tras em­pre­sas de va­re­jo, mas com­ple­ta­men­te di­fe­ren­te.

Da­ria pa­ra con­tar tra­ba­lho re­cen­te? Fi­ze­mos um tra­ba­lho de pre­vi­são de rou­bo de car­ga. Há uma sé­rie de in­for­ma­ções sobre as car­gas e os tra­je­tos e é pos­sí­vel de­sen­vol­ver um al­go­rit­mo. O mai­or pro­ble­ma do rou­bo de car­ga não é a car­ga, por­que ela tem se­gu­ro. Mas per­da de mer­ca­dos que dei­xam de ser aten­di­dos por cau­sa do ris­co de as­sal­tos. Cri­a­mos uma fer­ra­men­ta pa­ra saber se uma área con­ti­nua em ris­co, pois as va­riá­veis são di­nâ­mi­cas. Es­ti­ma­mos que, com uso des­sa fer­ra­men­ta, a re­du­ção de per­das é da or­dem de 20%.

Qual o po­ten­ci­al da ci­ên­cia de da­dos? A ci­ên­cia de da­dos é mi­na de ou­ro e trans­for­ma a em­pre­sa quan­do é apli­ca­da con­sis­ten­te­men­te ao lon­go do tem­po. Pon­tu­al­men­te, não vai fa­zer mi­la­gres./

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