Data Science é um termo que escapa a qualquer definição única e completa, o que o torna difícil de usar, especialmente se o objetivo é usá-lo corretamente. A maioria dos artigos e publicações usa o termo livremente, partindo do pressuposto de que é universalmente entendido. No entanto, a ciência de dados – seus métodos, objetivos e aplicações – evolui com o tempo e a tecnologia.
Reconhecendo a necessidade de uma explicação clara da Ciência de Dados, a equipe do 365 Data Science projetou o infográfico What-Where-Who, no qual define os processos-chave deste campo do conhecimento.
Um estudo doa ISC2 com 856 profissionais mostra que a IA já corta tarefas de entrada em segurança digital, mas também amplia o tempo dedicado à validação humana, ao estresse no trabalho e à criação de novas funções na área
Relatórios da McKinsey e do BCG mostram que agentes de IA já decidem por clientes em tempo real e por que empresas precisam trocar jornadas fixas por decisões orquestradas em cada canal
Antes que exista um padrão neutro, grandes laboratórios começam a disputar as métricas que orientarão decisões de compra, investimentos e governança da IA.
Levantamento da KPMG com 1.013 líderes financeiros em 20 países mostra que governança e prontidão para auditoria, não o volume de investimento — separam quem lucra com IA de quem só experimenta
Pesquisa da JLL com mais de 2.200 executivos em 21 países revela que a lacuna de competências ultrapassou as restrições de orçamento como principal barreira à transformação por IA
Pesquisa global com 536 profissionais e 57 líderes de segurança revela adoção recorde de IA, mais falhas reportadas em detecção de ameaças e uma lacuna crescente entre governança declarada e governança praticada
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