Ciência de dados, análise preditiva e machine learning não são mais um diferencial. Hoje mais de 60% das empresas já utilizam análise de dados para orientar estratégias de negócio. Elas são capazes de extrair valor dos dados que são gerados a cada minuto por clientes, funcionários e fornecedores. 

Esses dados não servem apenas para medir mas também são uma excelente forma de gerir e tomar decisões. Se orientar pelos dados é o que permite à sua empresa mudar tão rápido quanto o mercado e o mundo ao seu redor.

No artigo de hoje vamos explicar um pouco mais sobre o que é e qual a importância de outsourcing em data science. Continue lendo para saber mais. 

O que é outsourcing de análise de dados?

Outsourcing de análise de dados é um conceito de terceirização da solução de problemas específicos da área de data science. Assim como em todos os serviços de terceirização, a companhia não precisa contratar, treinar e manter analistas dentro do seu quadro de funcionários. Ao invés disso, pode contratar uma outra empresa, especializada no assunto para resolver as demandas internas de data science.

Várias empresas já realizam esse serviço ao redor do mundo. Aqui no Brasil essa é uma área que vem crescendo com previsões para se desenvolver muito nos próximos anos. 

Como funciona na Oper?

Aqui na Oper, toda vez que recebemos um novo cliente, a primeira coisa a fazer é definir com clareza quais perguntas devem ser respondidas e quais dados estão disponíveis. Com isso, organizamos e consolidamos as informações para preparar o conjunto que será analisado.

Em seguida, entramos no ciclo analítico que é quando conversamos com os dados. Utilizando todas as ferramentas da estatística, como modelos de regressão e métodos de classificação, clusterização e sintetização, extraímos as melhores respostas para as perguntas feitas no início.

Por fim, todos os resultados são apresentados por meio de dashboards dinâmicos, desenvolvidos especialmente para serem acessados por qualquer navegador. Eles contam sempre com controle de acesso e segurança da informação. Cada entrega é individualizada e se adapta às necessidades do cliente e aos dados que estão disponíveis. 

Com esses resultados a empresa consegue extrair insights valiosos para o futuro da companhia para gestão de estoque, definição de preços ou qualquer outra atividade que puder ser desenvolvida por meio de dados.

Como entregar essas análises?

O crescimento de dados disponíveis possibilita desenvolver modelos cada vez mais intuitivos e fáceis de usar. Eles melhoram a tomada de decisão em todos os níveis da empresa, do executivo até a linha de frente. 

Esses modelos, dashboards e estatísticas podem ficar disponíveis de forma simplificada. Assim é possível tomar decisões e acessar dados rapidamente, sem consultar um profissional de business analytics. Dados mal analisados ou fora de contexto podem não trazer todas as informações e até mesmo levar a uma conclusão incorreta. 

A contratação, treinamento e manutenção de uma equipe de data science in house pode ser difícil. Então terceirizar as demandas desse time parece um passo natural para poder contar com profissionais qualificados.

Porque fazer outsourcing de análise de dados? 

A grande vantagem do outsourcing em Data Science é a continuidade do processo de analytics. Novos insights e perguntas são gerados ao final de cada ciclo favorecendo a maturidade na utilização de dados e a criação de uma cadeia de valor analítica que favorece em alto grau o desenvolvimento dos negócios. 

Com a terceirização fica mais fácil manter o conhecimento todo concentrado em um lugar, sem depender de um colaborador específico. A empresa ganha em agilidade e maturidade na análise de dados sem precisar contratar e treinar profissionais de data science. O que é de grande ajuda, já que a área sofre com a falta de pessoas qualificadas.

Diminuir a demanda do time interno

Porém, outsourcing não significa necessariamente terceirizar o departamento inteiro de inteligência de dados. Se a sua empresa decidir desenvolver um projeto maior, mas não puder dedicar a equipe para isso, então contratar um serviço de outsourcing pode colaborar para tirar esse projeto do papel. 

Empresas que têm pelo menos uma pessoa responsável por organizar e gerenciar os dados, conseguem formar parcerias muito mais proveitosas com escritórios de data science. Isso porque o profissional responsável consegue mediar com mais clareza as demandas da gerência e as possibilidades oferecidas pelos analistas terceirizados. 

Mais oportunidades de mercado

Outro ponto que deve ser considerado para a terceirização é que cada vez mais companhias se orientam pelo significado dos dados. Elas assumem a liderança do mercado aproveitando as oportunidades que só estão visíveis graças ao trabalho com dados. 

De acordo com uma pesquisa realizada pela MicroStrategy, 68% das empresas entrevistadas por eles no Brasil pretendem investir mais em data analytics no próximo ano. Dos respondentes apenas 32% disseram se sentir a frente da concorrência quando o assunto é data science. 

E para se manter a frente do mercado usando data science é preciso começar o mais rápido possível. Empresas como o Magazine Luiza conseguiram se desenvolver rapidamente com o uso de inteligência de dados e tecnologia, se tornando hoje uma das melhores empresas da bolsa. Outro caso famoso é o da Netflix que utiliza análise preditiva para recomendar filmes e séries, revolucionando o mercado do entretenimento.

Principais vantagens do outsourcing de análise de dados?

Maturidade

A rotatividade no time de dados pode prejudicar o acúmulo de experiências. Nessa modalidade de outsourcing, as experiências se acumulam.

Ofertamos em nossos serviços todo o know-how acumulado em mais de 10 anos de experiências com análise de dados.

Simplificação

Deixe o desenvolvimento de uma cultura orientada aos dados em sua empresa ser operado pela Oper e simplifique seus processos.

Essa é a maneira mais viável de se manter um time experiente trabalhando na sua demanda de data science & analytics. Assim é possível produz mais em menos tempo e com custo menor.

Eficiência

É eficiente porque elimina o tempo e o esforço dedicado em processos seletivos e contratações. Além de economizar os custos relacionados a esses processos, vai direto ao ponto: extrair valor dos dados.

Ainda resta alguma dúvida sobre como funciona o outsourcing de data science? Deixe seus comentários aqui em baixo ou entre em contato conosco para tirar todas as suas dúvidas!

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