Este artigo é sobre Tecnologia

O que acontece com os projetos que usam Data Science?

Camila Zandoná

Estagiára de Projetos

Publicado em
08 de Junho de 2021

"Nós queremos usar Data Science no que quer que estejamos fazendo/desenvolvendo. Mas precisamos ser sábios e usar as ferramentas certas para tanto."

A história de Data Science, mais especificamente a análise de dados, data de 1962, quando John W. Tukey escreve em seu artigo acadêmico “O futuro da Análise de Dados”: “a análise de dados é, intrinsecamente, uma ciência empírica...”. Desde então, a ciência de dados evoluiu na mesma velocidade que tudo no mundo da tecnologia evoluiu – exponencialmente mais rápido ao longo dos anos.

Hoje, dificilmente encontra-se um negócio que não deseja usar Machine Learning, Inteligência Artificial, Analytics – todos os termos embaixo do grande guarda-chuva chamado “Data Science”, na verdade – para melhorar seus resultados e triunfar no mundo contemporâneo.

Com esse objetivo, muitas empresas se apressaram em aderir a essa brilhante ciência da Inteligência Artificial (IA), mas não puderam fazer isso de forma adequada e, de acordo com o e-book de tendências de Gartner, 2021, elas estão mais propensas a falhar “devido a questões de manutenção, escalabilidade e governança”.

Isso não aconteceria com uma robusta engenharia de IA, no entanto. A engenharia de IA, como Gartner, 2021, trata, se sustenta por três pilares: DevOps, DataOps and MLOps. DevOps lida com mudanças no código de alta velocidade; DataOps é uma variedade de práticas que habilitam diversas melhorias no desenvolvimento de projetos que usam dados; MLOps, simplesmente, são as melhores práticas para negócios rodarem IA e ter, então, os melhores resultados daí.

 


Nós queremos usar Data Science no que quer que estejamos fazendo/desenvolvendo. Mas precisamos ser sábios e usar as ferramentas certas para tanto. Leia mais aqui:
https://qintess.com/en/qads

Bibliografia:

 

https://www.forbes.com/sites/gilpress/2013/05/28/a-very-short-history-of-data-science/?sh=2bb9225155cf

 

https://www.datascience-pm.com/project-failures/#:~:text=85%25%20of%20big%20data%20projects,outcomes%E2%80%9D%20(Gartner%2C%202019)

 

Este artigo é sobre Tecnologia

Fale conosco

Entre em contato conosco e saiba como podemos apoiar a sua empresa no caminho rumo à transformação digital

manage cookies