Consultoria em Ciência de Dados: Framework de Entrega em 4 Etapas

Por que Projetos de Data Science Falham?

Existe uma estatística assustadora no mercado de tecnologia: a grande maioria dos projetos de Ciência de Dados nunca chega à produção. Eles morrem como protótipos no notebook do cientista, sem nunca gerar um centavo de ROI para a empresa.

Ao longo da minha carreira, descobri que a culpa quase nunca é da matemática. O algoritmo funciona.

O projeto falha por falta de processo.

Muitos gestores contratam uma consultoria em ciência de dados esperando que os consultores cheguem no dia 1 e comecem a criar redes neurais complexas. Isso é o equivalente a contratar um chef Michelin e pedir para ele cozinhar em uma cozinha sem fogão e com ingredientes estragados.

Para que a inteligência artificial e os modelos preditivos funcionem no mundo real (e não apenas na teoria), é necessário um Framework de Entrega.

Na Data Facts, desenvolvemos uma metodologia validada tanto em ambientes de extrema agilidade (startups) quanto em ambientes de extrema segurança (bancos internacionais). É um processo em 4 etapas que garante que o dado saia da fonte e vire decisão na ponta.

Neste artigo, vou abrir o capô da nossa operação e explicar exatamente o que acontece em cada uma dessas etapas.

O Pré-Requisito: A Ilusão do "Começar pela Ciência"

Antes de entrar no passo 1, precisamos alinhar uma expectativa. Uma consultoria em ciência de dados séria vai gastar, paradoxalmente, a menor parte do tempo fazendo "ciência" pura.

Imagine a construção de um prédio de luxo:

• 80% do tempo e esforço vão para a fundação, terraplanagem, encanamento e estrutura de concreto (Engenharia de Dados).
• 20% do tempo vão para o design de interiores, acabamento e paisagismo (Ciência de Dados e Visualização).

Se a fundação for ruim, o prédio cai. Se os seus dados estiverem sujos, despadronizados ou inacessíveis, o melhor cientista do mundo (ou o modelo mais caro como o GPT-5) vai entregar resultados errados.

Por isso, nosso framework não ignora a "sujeira". Ele a abraça e resolve.

Etapa 1: Imersão e Tradução de Negócios (Business Translation)

O primeiro erro é achar que Data Science é um problema de TI. Data Science é um problema de Negócio.

Nesta etapa, nossos consultores (que possuem background em Negócios, Vendas e Operações) sentam com os seus C-Levels e Diretores. O objetivo não é falar de Python ou SQL. O objetivo é responder: "Qual dor está custando mais caro hoje?".

O Que Acontece na Prática?

Mapeamos a pergunta de negócio que precisa ser respondida.

• Exemplo Errado: "Precisamos usar Machine Learning nos dados de vendas." (Isso é meio, não fim).
• Exemplo Certo: "Precisamos saber quais clientes têm maior probabilidade de cancelar o contrato no mês que vem para que o time de CS atue antes." (Isso é uma dor de negócio).

A "Tradução"

A consultoria em ciência de dados atua como tradutora. Pegamos a dor "Reduzir Churn" e a transformamos em um problema matemático: "Problema de Classificação Binária supervisionada para estimar probabilidade de evasão (Churn)".

Entregáveis desta Etapa:

1. Matriz de Hipóteses: O que achamos que influencia o problema? (Ex: Preço, Reclamações no Suporte, Tempo de Casa).
2. Definição da Métrica de Sucesso: Como vamos saber se funcionou? (Ex: O modelo precisa ter 80% de precisão ou reduzir o churn em 2 p.p.).
3. Mapeamento de Fontes: Onde estão os dados? No CRM? No ERP? Em planilhas soltas?

Etapa 2: Engenharia e Preparação dos Dados (Data Prep)

Aqui é onde a mágica (e o trabalho duro) acontece. É a fase da "cozinha". Antes de cozinhar o prato (modelo), precisamos lavar, descascar e cortar os ingredientes.

Muitas empresas travam aqui. Elas têm dados, mas eles são uma bagunça. O nome do cliente está escrito de 3 formas diferentes, as datas estão em formatos misturados e existem duplicidades.

A Analogia do Encanamento

A Engenharia de Dados constrói os canos que buscam a água (dado) no rio (fonte), tratam essa água na estação (limpeza/ETL) e a entregam na torneira (Data Warehouse).

Na Data Facts, aplicamos aqui nossa expertise de bancos e fintechs. Garantimos não apenas que o dado chegue, mas que ele chegue com Governança e Segurança. Se estamos lidando com dados sensíveis de pacientes (como fiz na Nuria) ou dados bancários, a anonimização acontece aqui.

O Que Fazemos:

1. Ingestão: Conectamos APIs e bancos de dados.
2. Limpeza (Data Cleansing): Removemos valores nulos, corrigimos erros de digitação e padronizamos formatos.
3. Feature Engineering (Engenharia de Atributos): Criamos novas variáveis que ajudam o modelo.
   • Exemplo: O banco de dados tem a "Data da Compra". O modelo não entende data. Nós criamos uma variável nova: "Dias desde a última compra". Isso é uma informação valiosa para o algoritmo.

Entregáveis desta Etapa:

1. Dataset Analítico (ABT - Analytical Base Table): Uma tabela única, limpa e organizada, pronta para ser consumida pelo algoritmo.
2. Pipeline de Dados: O código que automatiza essa limpeza (para que ninguém precise fazer isso manualmente todo dia).

Etapa 3: Modelagem e Experimentação (A Ciência)

Com os dados limpos e organizados na Etapa 2, finalmente entramos na Ciência de Dados propriamente dita. É aqui que selecionamos, treinamos e validamos os algoritmos.

Esta fase é iterativa. Não existe "bala de prata". Testamos vários modelos para ver qual performa melhor nos seus dados específicos.

Como Funciona a Seleção?

Dependendo do problema definido na Etapa 1, escolhemos a família de algoritmos:

• Quer prever um valor numérico (ex: Vendas)? Usamos Regressão.
• Quer prever Sim/Não (ex: Fraude/Não Fraude)? Usamos Classificação.
• Quer agrupar clientes parecidos? Usamos Clusterização.

O Perigo do "Overfitting" (O Aluno que Decora)

Um ponto crítico onde a consultoria em ciência de dados protege o cliente é na validação.
Um cientista inexperiente pode criar um modelo que "decora" os dados do passado. Ele acerta tudo no teste, mas erra tudo na vida real.

Chamamos isso de Overfitting.

Na Data Facts, usamos técnicas rigorosas de validação cruzada (Cross-Validation). Separamos os dados em "Treino" e "Prova". O modelo estuda com uma parte e faz a prova com outra que ele nunca viu. Só assim garantimos que ele aprendeu a lógica, e não apenas decorou as respostas.

Entregáveis desta Etapa:

1. Modelo Treinado: O arquivo matemático pronto para prever.
2. Relatório de Performance: Métricas técnicas (Acurácia, Recall, F1-Score) traduzidas para impacto financeiro.
3. Análise de Importância de Variáveis: O modelo nos conta o que é mais importante. (Ex: "Descobrimos que o fator que mais causa cancelamento não é o preço, mas sim a demora na entrega"). Só esse insight já vale a consultoria.

Etapa 4: Produtização e Monitoramento (Deployment & MLOps)

Esta é a etapa que separa os amadores dos profissionais.

Ter um modelo rodando no computador do cientista não serve para nada. O vendedor não tem acesso ao computador do cientista.

O modelo precisa ser Produtizado (Deploy). Ele precisa estar integrado onde a decisão é tomada.

Onde o Modelo Vai Morar?

• No CRM: O vendedor abre o cadastro do cliente e vê um campo: "Probabilidade de Fechamento: 85%".
• No ERP: O sistema de compras sugere automaticamente: "Comprar 500 unidades".
• No Site: O cliente vê: "Produtos recomendados para você".

MLOps: O Modelo Estraga?

Sim, modelos "vencem". O comportamento do consumidor muda. A economia muda.
Se você treinou um modelo de vendas antes da pandemia, ele parou de funcionar durante a pandemia.
Isso se chama Data Drift.

Uma consultoria em ciência de dados completa implementa rotinas de MLOps (Machine Learning Operations). São monitores que avisam: "Atenção, a precisão do modelo caiu de 90% para 70%. Hora de retreinar".

Entregáveis desta Etapa:

1. API de Predição: O sistema que integra o modelo ao seu software.
2. Dashboard de Monitoramento: Painel para a TI acompanhar a saúde do modelo.
3. Documentação Técnica: Para que seu time interno possa assumir a operação no futuro.

Por Que Contratar uma Consultoria para Rodar esse Framework?

Você pode estar pensando: "Posso contratar cientistas e fazer isso internamente".

Pode. Mas voltamos ao trilema de Custo, Tempo e Expertise.

Para rodar esse framework internamente, você precisa contratar:

1. Um Arquiteto de Soluções (para desenhar o todo).
2. Um Engenheiro de Dados (para a Etapa 2).
3. Um Cientista de Dados Sênior (para a Etapa 3).
4. Um Engenheiro de Machine Learning (para a Etapa 4).

O custo dessa folha de pagamento é altíssimo, e o tempo para recrutar e alinhar esse time pode levar meses.

A Vantagem da Data Facts

Ao contratar nossa consultoria em ciência de dados, você contrata o Framework pronto.

Nós alocamos o engenheiro na fase de engenharia e o cientista na fase de ciência. Você paga pelo projeto entregue e pela inteligência, não pela ociosidade da equipe.

Além disso, trazemos a "polinização cruzada". O modelo de churn que aplicamos com sucesso em uma grande instituição de saúde (como a Nuria) nos ensinou padrões que podem ser adaptados para sua empresa de SaaS ou Varejo. O rigor de segurança que usamos em bancos garante que seus dados não vazem.

Transformando Dados em Ativos

Ciência de Dados não é magia. É um processo industrial de refinamento de informação.
Dados brutos entram de um lado. Decisões lucrativas saem do outro.

O que acontece no meio é o nosso Framework de 4 Etapas.

Se a sua empresa está sentada em uma mina de dados, mas continua tomando decisões baseadas em intuição, você está deixando dinheiro na mesa. O custo de oportunidade de não usar Data Science hoje é maior do que o custo do projeto.

Vamos transformar seus dados em previsibilidade de receita?