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Data Analytics

        Analytics representa o uso combinado de diversas ferramentas quantitativas, incluindo estatística, para processar e avaliar dados a fim de identificar padrões e comportamentos e, com isso, extrair informações relevantes que possam auxiliar na tomada de decisão. Num contexto de Life Sciences, onde são extraídas diversas variáveis de estudos clínicos e pré-clínicos, o Analytics torna-se uma ferramenta essencial para o entendimento geral dos dados, a identificação de atributos mais relevantes para o contexto do estudo, bem como fomentar uma visão descritiva e até mesmo preditiva do resultado de interesse.
         O processo é dividido em etapas sequenciais que visam, primeiramente, na aquisição e seleção das diferentes fontes de dados mais relevantes para as análises. Posteriormente, os dados brutos são processados, agrupados e tratados de forma a se obter uma base dados adequada para as análises estatísticas e modelagem. Nessa etapa, são aplicadas técnicas de inferência e predição com o objetivo de encontrar padrões, comportamentos e tendências no conjunto de dados. Ao final do processo, as análises são organizadas usando conceitos de storytelling permitindo assim a apresentação dos principais resultados e insights obtidos.O workflow de Analytics é mostrado abaixo:

Após o tratamento adequado, os dados podem ser explorados por dois conjuntos básicos de técnicas que compreende:

  • Analytics descritiva: compreende um conjunto de técnicas e ferramentas que permitem sumarizar, descrever e caracterizar o dado. Além disso, envolve o cálculo de suas estatísticas e criação de formas de visualização adequadas para relatórios que fomentam os tomadores de decisão. Em um contexto de dados de negócios, muitas vezes pode ser definido como Business Intelligence.
  • Analytics preditiva: utiliza um conjunto de técnicas estatísticas ou algoritmos de machine learning a fim de analisar dados históricos e, através deles, fazer predições de um dado de interesse ou comportamento futuro. Machine learning é um segmento da área de Inteligência artificial que compreende o uso de algoritmos que aprendem progressivamente com dados tornando-se, dessa forma, acurados em identificar relações e realizar predições de um processo de interesse. As técnicas envolvidas dependem do tipo de dados disponíveis e os objetivos das análises, e podem ser divididas em duas grandes abordagens: supervisionada e não supervisionada. Na abordagem supervisionada, os dados possuem uma variável alvo ao qual tem-se interesse em predizer e analisar. A abordagem não supervisionada, no entanto, não envolve um alvo de interesse e o algoritmo busca padrões dentro do conjunto de dados. Dentro da abordagem supervisionada, existe uma ampla gama de técnicas dependendo do tipo de necessidade. Um mapa geral dos principais algoritmos é dado a seguir:

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