Imagine que sua empresa possui várias bases de dados separadas, como informações sobre pedidos, estoque, entregas, clientes e marketing. Data science pode ajudar a transformar esses dados em informações valiosas para tomar decisões melhores e mais rápidas. Aqui está como isso funciona na prática:

1. Coleta e Integração de Dados:

   • Primeiramente, data science pega todos esses dados de diferentes fontes e os junta em um único lugar, para que possam ser analisados de forma conjunta.

2. Análise e Identificação de Padrões:

   • Em seguida, data science analisa esses dados para encontrar padrões e relações estatísticas entre eles. Por exemplo, pode descobrir que certos tipos de produtos são mais propensos a terem problemas de entrega.

3. Modelos Preditivos:

   • Com base nesses padrões, data science cria modelos que conseguem prever eventos futuros. Por exemplo:
     • Probabilidade de Erros nas Entregas: O modelo pode prever a chance de ocorrerem problemas nas entregas, ajudando a empresa a tomar medidas preventivas.
     • Previsão de Demanda: O modelo pode antecipar a demanda futura de clientes e produtos, permitindo melhor planejamento de estoque.
     • Dimensionamento da Frota: O modelo pode calcular o número ideal de veículos necessários para as entregas, otimizando os recursos.

4. Painel Integrado:

   • Todos esses insights são apresentados em um painel de controle visual, fácil de entender e acessível. Esse painel é integrado diretamente aos seus dados originais, garantindo que as informações estejam sempre atualizadas.