A Ciência de Dados Saiu do Laboratório e Entrou no P&L.
Durante minha jornada como fundador de quatro empresas e executivo em operações de alta escala, vi a tecnologia evoluir de um "departamento de suporte" para o coração da estratégia. Mas nenhuma mudança foi tão brutal quanto a chegada da Ciência de Dados (Data Science) e da Inteligência Artificial ao dia a dia das operações.
Antigamente, "ter dados" era o diferencial. Hoje, ter dados e não usá-los para prever o futuro é um passivo. É custo de armazenamento sem retorno.
Muitos gestores me procuram na Data Facts com a mesma angústia: "Tenho muitos dados, contratei algumas ferramentas, mas não consigo tirar aquela 'inteligência' que vejo nas notícias". Eles tentam construir tudo internamente e esbarram na complexidade de recrutar cientistas seniores, na demora para criar modelos do zero e na dificuldade de conectar o algoritmo ao lucro.
É aqui que uma consultoria Data Science deixa de ser um custo e vira uma alavanca de aceleração.
Neste artigo, vou detalhar como uma consultoria especializada não apenas "faz o trabalho técnico", mas muda a cultura da sua operação, trazendo atalhos validados em outros mercados e garantindo que você não perca tempo reinventando a roda.
Existe uma confusão comum no mercado. Muitos acham que consultoria Data Science é contratar alguém para organizar planilhas ou fazer um dashboard no Power BI (isso é BI/Analytics, fundamental, mas é o passo anterior).
Data Science é sobre probabilidade e predição.
Enquanto o BI olha para o retrovisor (o que aconteceu?), a consultoria de Data Science constrói o GPS (o que vai acontecer e qual o melhor caminho?). Estamos falando de criar algoritmos que aprendem com seu histórico para:
O papel da consultoria é desenhar, treinar e implementar esses "cérebros artificiais" dentro da sua empresa.
Aqui entra um conceito técnico que vou explicar de forma simples, pois é onde a consultoria gera mais valor financeiro.
Muitas empresas acham que, para usar IA, precisam criar um modelo do zero, ensinando o computador a "ler" ou "pensar" como se fosse um bebê recém-nascido. Isso demora meses e exige um poder computacional gigantesco.
Uma boa consultoria Data Science traz na bagagem o conhecimento sobre Modelos Fundacionais e técnicas de Transfer Learning.
Imagine que você precisa de alguém para resumir contratos jurídicos.
Na Data Facts, utilizamos arquiteturas de modelos já validados pelo mercado (seja para processamento de linguagem, visão computacional ou regressão numérica) e apenas "afinamos" (fine-tuning) para a realidade do seu negócio.
Isso transforma projetos que levariam 8 meses em entregas de 4 a 6 semanas.
Um dos maiores perigos de um time de dados puramente interno é a "visão de túnel". O time fica tão focado nos problemas do dia a dia da empresa que esquece de olhar para fora.
Como atuei em setores muito distintos — desde Healthtech (Nuria) até Edtech (Gama) e alocação de TI (Impulso) — aprendi que a solução para o problema de um setor muitas vezes já foi resolvida em outro.
Uma consultoria Data Science atua como uma polinizadora de inovações:
Ao contratar a Data Facts, você não está contratando apenas a hora técnica do cientista. Você está contratando a biblioteca de casos de sucesso de dezenas de outros projetos. Isso evita que você gaste dinheiro testando hipóteses que nós já sabemos que não funcionam.
No mundo da Ciência de Dados, existe um vilão silencioso chamado Overfitting (sobreajuste).
Imagine um aluno que, em vez de aprender a matéria de matemática, decora as respostas da prova antiga. Se o professor der a mesma prova, ele tira 10. Se o professor mudar uma vírgula na pergunta, ele tira 0.
Isso é um modelo com overfitting. Ele decorou os dados do passado da sua empresa, mas não aprendeu a lógica. Quando você coloca ele para rodar no mundo real, ele falha miseravelmente.
Times internos júniores ou generalistas de TI frequentemente caem nessa armadilha. Eles mostram um gráfico lindo para a diretoria dizendo "temos 99% de precisão", mas quando o modelo vai para a produção, a receita não sobe.
Uma consultoria especializada tem a metodologia de validação rigorosa ("backtesting" e validação cruzada) para garantir que o modelo seja robusto e funcione no mundo real, com dados que ele nunca viu antes.
Muitos gestores temem contratar uma consultoria Data Science por medo de desmotivar a equipe interna ou criar conflito. Na minha experiência com RevOps e liderança de times, o efeito é oposto.
A consultoria entra para destrava o time interno.
Geralmente, o cenário é o seguinte: seu time interno está atolado limpando dados, cuidando da manutenção do banco de dados e atendendo chamados de suporte (o famoso "sustentação"). Eles não têm tempo de parar 4 horas por dia para estudar um novo paper acadêmico sobre Redes Neurais.
A Data Facts entra como o braço de P&D (Pesquisa e Desenvolvimento):
Isso eleva a barra técnica da sua equipe, que aprende trabalhando lado a lado com nossos especialistas (muitos com mestrado e doutorado na área).
O mercado está cheio de consultorias. Por que a nossa abordagem é diferente?
A resposta está na nossa origem. A Data Facts não nasceu de acadêmicos que nunca venderam nada. Ela nasceu da união entre a profundidade técnica (Engenharia de Dados e Ciência de Dados pura) e a visão de negócios pragmática (Sales, Marketing, Operações).
Nossos diferenciais para sua operação:
Para encerrar, deixo uma reflexão baseada nos meus 2 exits e na vivência com mais de 250 clientes B2B.
O risco de contratar uma consultoria Data Science é controlado. O projeto tem escopo, início, meio e fim.
O risco de não implementar Ciência de Dados é existencial.
Enquanto você lê este artigo, é muito provável que seu concorrente esteja usando algoritmos para precificar melhor que você, abordar seu cliente na hora certa e reduzir custos operacionais que você nem sabe que tem.
A consultoria é o atalho. É a forma de comprar tempo e expertise instantânea.
Se você tem dados acumulados e perguntas de negócio sem resposta, não deixe para o próximo trimestre. A tecnologia avança exponencialmente. Quem chega atrasado na festa dos dados, paga a conta e come a sobra.