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O que é ciência da decisão?

Saiba o que é ciência da decisão, incluindo as funções que ela desempenha nas organizações, as principais ferramentas e conceitos que ela utiliza e o recente crescimento da função no mercado de trabalho.
Actualizado 16 de jan. de 2025  · 8 min de leitura

Toda decisão que tomamos, grande ou pequena, envolve um equilíbrio entre opções de pesagem, avaliação de riscos e tentativa de prever resultados. No entanto, quando se trata de decisões nos negócios - onde os riscos são altos e as variáveis são infinitas - a adivinhação simplesmente não é suficiente.

É aí que entra a ciência da decisão. Em sua essência, a ciência da decisão consiste em usar dados e métodos analíticos para fazer escolhas mais inteligentes e baseadas em evidências. Ele combina técnicas de campos como estatística, economia e pesquisa operacional para resolver questões difíceis e esclarecer desafios complexos.

Para as empresas, a ciência da decisão não é apenas algo agradável de se ter - é essencial. Seja para encontrar a maneira mais eficiente de alocar recursos, identificar a melhor estratégia de crescimento ou reduzir riscos, a ciência da decisão fornece as ferramentas para transformar dados em percepções acionáveis. Aqui, exploramos o que é a ciência da decisão e por que ela é tão procurada.

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O que é ciência da decisão?

A ciência da decisão é a aplicação de análise de dados, estatística e compreensão comportamental para tomar decisões bem informadas. Ele integra percepções de análise de decisão, análise de risco e otimização para ajudar indivíduos e organizações a lidar com a incerteza e melhorar os resultados em situações complexas.

Cientistas de decisões tomam decisões com dados e IA. As principais metodologias da ciência da decisão incluem ferramentas como análise de custo-benefício, que avalia os possíveis ganhos versus custos de uma decisão, otimização restrita, que busca a melhor solução dentro de determinadas limitações, e modelagem de simulação, que permite testar vários cenários e prever resultados sob diferentes condições. Essas ferramentas permitem que os tomadores de decisão abordem os desafios com uma mentalidade estruturada e orientada por dados.

Ciência da decisão vs. ciência de dados

Enquanto a ciência de dados se concentra na geração de insights e na previsão de resultados futuros por meio da análise de dados, a ciência da decisão vai um passo além, aplicando esses insights para orientar e melhorar a tomada de decisões com dados. A ciência de dados fornece o "o quê" ao descobrir padrões, enquanto a ciência da decisão se concentra no "como" ao usar esses insights para otimizar escolhas e estratégias.

Em aplicações do mundo real, a ciência da decisão é usada em áreas como testes A/B para escolher as estratégias de marketing de melhor desempenho, alocação de recursos para maximizar a eficiência operacional e otimização de marketing para aprimorar a segmentação de clientes e o ROI. 

Criado com o Napkin.ai

A função de um analista de ciência da decisão

Um analista de ciência da decisão combina a análise de dados com o contexto comercial para fornecer recomendações acionáveis que informam a tomada de decisões estratégicas para as empresas. Eles avaliam dados complexos, identificam as principais tendências e trabalham em estreita colaboração com as partes interessadas para aconselhar sobre os melhores cursos de ação para atingir as metas organizacionais.

As principais habilidades exigidas de um analista de ciência da decisão incluem fortes habilidades analíticas, uma base sólida em estatística, experiência no uso de ferramentas analíticas e a capacidade de aproveitar a IA na tomada de decisões. Além disso, eles devem ter excelentes habilidades de comunicação para apresentar com eficácia insights e recomendações a partes interessadas não técnicas, garantindo que as decisões baseadas em dados sejam compreendidas e implementadas.

Aplicações da ciência da decisão nos negócios

A ciência da decisão desempenha um papel fundamental na otimização do gerenciamento de operações, nas decisões da cadeia de suprimentos e no controle de estoque, aplicando técnicas como a programação linear. 

Esses métodos ajudam as empresas a simplificar os processos, reduzir o desperdício e melhorar a eficiência, o que, em última análise, leva à economia de custos e à melhor utilização dos recursos. Treinamento de funcionários em tópicos de ciência da decisão por meio do DataCamp for Business é uma ótima maneira de melhorar a capacidade da organização de tomar decisões baseadas em dados.

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No gerenciamento de riscos, a ciência da decisão ajuda as organizações a avaliar os riscos potenciais e a desenvolver estratégias para mitigá-los, especialmente em ambientes incertos ou voláteis. Ao aproveitar os insights orientados por dados, as empresas podem criar modelos de negócios mais resilientes e tomar decisões proativas para minimizar os impactos negativos. Para se destacar nessas áreas, os profissionais precisam de habilidades de dados e alfabetização em dados.

Oportunidades de carreira em ciência da decisão

As funções comuns na ciência da decisão incluem cientista de decisões, analista de dados, gerente de projetose especialista em otimização, cada um desempenhando um papel fundamental na formação da estratégia organizacional. Embora esses títulos sejam diferentes entre as organizações, a ciência da decisão é uma habilidade muito procurada e essencial para a estratégia de negócios e a tomada de decisões. 

O mercado de trabalho para profissionais de ciência da decisão está crescendo rapidamente em vários setores, especialmente nos setores de tecnologia, finanças e saúde. Como as organizações continuam a depender de decisões orientadas por dados para se manterem competitivas, espera-se que a demanda por especialistas em ciência da decisão aumente, criando inúmeras oportunidades para aqueles com as habilidades certas.

Função

Principais responsabilidades

Habilidades essenciais

Cientista de decisões

Desenvolve e implementa modelos de decisão

Python, otimização, comunicação

Analista de dados

Analisa e interpreta dados para obter insights

SQL, visualização, análise estatística

Especialista em otimização

Projeta algoritmos para soluções eficientes

Programação linear, Gurobi, Pyomo

Como se tornar um cientista de decisões

A construção de uma carreira em ciência da decisão requer uma base sólida em habilidades técnicas e perspicácia comercial. Os aspirantes a profissionais podem seguir um caminho estruturado para desenvolver o conhecimento adequado:

  1. Comece com os fundamentos: Um sólido entendimento de estatística e probabilidade é essencial para a ciência da decisão. Esses tópicos formam a base das principais metodologias, como modelagem preditiva e análise de risco.
  2. Aprenda a codificar: A proficiência em linguagens de programação como Python ou R não é negociável para trabalhar com dados. Caminhos de aprendizado como Python Data Fundamentals ou Data Scientist in R são ótimos pontos de partida para iniciantes.
  3. Aplicar habilidades a problemas reais: A experiência prática é inestimável. Projetos em plataformas como o DataCamp permitem que os alunos trabalhem com conjuntos de dados reais, lidando com cenários como a otimização de cadeias de suprimentos ou a avaliação de estratégias de negócios.
  4. Conecte a análise às metas de negócios: A ciência da decisão não se trata apenas de analisar números - trata-se de resolver problemas do mundo real. Aprender a estruturar os insights dos dados de forma a orientar as decisões é fundamental. Os cursos de análise de negócios ou de narração de histórias com dados podem ajudar a preencher essa lacuna.

Ao combinar o aprendizado técnico com a aplicação prática e o conhecimento comercial, os profissionais podem se posicionar para o sucesso nesse campo em crescimento.

Ferramentas e tecnologias

Os profissionais da ciência da decisão contam com uma série de ferramentas para analisar dados, desenvolver modelos e apresentar percepções. Algumas das ferramentas mais comumente usadas incluem:

  • Python: Conhecido por sua versatilidade, o Python é amplamente usado para tudo, desde a manipulação de dados com o Pandas até a criação de modelos de aprendizado de máquina com o Scikit-learn. É uma ferramenta essencial para modelagem e otimização preditivas.
  • R: Com seus recursos estatísticos avançados e ferramentas de visualização como o ggplot2, o R é ideal para análise estatística e modelagem.
  • Tableau: O Tableau facilita a criação de visualizações e painéis intuitivos, ajudando as partes interessadas a entender rapidamente informações complexas.
  • SQL: Como a espinha dorsal da recuperação de dados, o SQL é indispensável para consultar bancos de dados e preparar dados para análise.
  • Ferramentas de otimização: Bibliotecas como Pyomo em Python ou softwares como Gurobi são comumente usados para resolver problemas de otimização, como alocação de recursos ou gerenciamento da cadeia de suprimentos.

O domínio dessas ferramentas prepara os cientistas de decisão para lidar com uma ampla gama de desafios, desde a criação de experimentos até a elaboração de estratégias orientadas por dados.

Desafios na ciência da decisão

Embora a ciência da decisão ofereça um potencial incrível, ela não está isenta de obstáculos. Alguns desafios comuns incluem:

  • Qualidade e viés dos dados: As decisões são tão boas quanto os dados em que se baseiam. Dados de baixa qualidade ou tendenciosos podem distorcer os resultados, levando a resultados abaixo do ideal.
  • Considerações éticas: O manuseio de dados confidenciais ou a implementação de modelos com impacto significativo exige uma consideração cuidadosa das implicações éticas, incluindo privacidade e justiça.
  • Comunicação com as partes interessadas: Muitas vezes, a parte mais desafiadora da ciência da decisão não é a análise - é convencer os outros a agir de acordo com os insights. Os cientistas de decisões devem ser hábeis em apresentar as descobertas de forma clara e convincente, de modo que elas repercutam em públicos técnicos e não técnicos.
  • Gerenciando a incerteza: A tomada de decisões geralmente envolve trabalhar com informações incompletas ou incertas. A criação de modelos robustos e a incorporação da análise de cenários podem ajudar a gerenciar essa complexidade.

Reconhecer e enfrentar esses desafios é uma parte essencial para que você se torne um cientista de decisões eficaz.

Conclusão

A ciência da decisão é um campo vital que capacita as organizações a tomar decisões informadas e orientadas por dados em vários setores. Com sua ênfase na otimização, no gerenciamento de riscos e nos insights estratégicos, a ciência da decisão está se tornando cada vez mais essencial no cenário atual dos negócios. Os aspirantes a profissionais podem entrar em um mercado de trabalho em expansão aprimorando suas habilidades em análise de dados e técnicas de tomada de decisão, abrindo caminho para uma carreira de sucesso nesse campo dinâmico. Comece hoje mesmo a aprender os fundamentos de dados Python com o DataCamp.


Author
Kevin Babitz
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Blogueiro de ciência de dados | Analista técnico na WayFair | MSE em ciência de dados na UPenn

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