Data Science : um estudo dos métodos no mercado e na academia

Abstract

Para análise de dados são utilizados sistemas de informação e de apoio à decisão, sempre alinhados aos métodos de descoberta de conhecimento. Com o crescimento do volume, variedade e velocidade dos dados, as empresas estão conseguindo informações mais qualificadas e reestruturando seus posicionamentos estratégicos a partir da análise dos dados. Desde 1989, diversos métodos foram propostos, mas, atualmente, com a disseminação e os desafios do Big Data e do valor do conhecimento extraído dos dados para as organizações, foi preciso buscar novas formas de se realizar as análises abrangendo, assim, o campo da Data Science. A Data Science entra, então, como área de estudo capaz de auxiliar as empresas a lidar com essa nova sistemática de análise dos dados, permitindo a extração de conhecimento a partir dos dados de forma mais eficaz. Este trabalho propõe um estudo exploratório, multi-caso sobre o ciclo de vida dos dados nas empresas e na literatura, a fim de identificar, nos métodos utilizados atualmente, possíveis gargalos e dificuldades.

Information and decision support systems are used for analysis, always aligned with the methods of knowledge discovery. With the growth of volume, variety and speed of data, companies are getting more qualified information and restructuring their strategic positions from the data analysis. Since 1989, several methods have been proposed, but nowadays, with the dissemination and challenges of Big Data and the value of the knowledge extracted from the data for the organizations, it was necessary to look for new ways of performing the analysis, thus covering the field of Data Science. Data Science is then a study area capable of helping companies deal with this new system of data analysis, allowing the extraction of knowledge from the data more effectively. This paper proposes an exploratory, multi-case study on the data life cycle in companies and literature, in order to identify possible bottlenecks and difficulties in the current methods.