{"id":3640,"date":"2025-07-17T23:45:50","date_gmt":"2025-07-18T02:45:50","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ufsm.br\/pet\/sistemas-de-informacao\/?p=3640"},"modified":"2025-09-08T15:02:11","modified_gmt":"2025-09-08T18:02:11","slug":"dados-como-recurso-estrategico-uma-analise-da-transformacao-historica-e-tecnologica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ufsm.br\/pet\/sistemas-de-informacao\/2025\/07\/17\/dados-como-recurso-estrategico-uma-analise-da-transformacao-historica-e-tecnologica","title":{"rendered":"Dados como Recurso Estrat\u00e9gico: Uma An\u00e1lise da Transforma\u00e7\u00e3o Hist\u00f3rica e Tecnol\u00f3gica"},"content":{"rendered":"\n

Ao longo da hist\u00f3ria, a humanidade vivenciou diferentes evolu\u00e7\u00f5es, em que cada \u00e9poca foi marcada pelo uso de diversos recursos para o desenvolvimento civilizacional e econ\u00f4mico. Destas fases, as que mais se destacam s\u00e3o as Revolu\u00e7\u00f5es Industriais (STEARNS, 2013), as quais trouxeram novos combust\u00edveis de produ\u00e7\u00e3o para cada per\u00edodo, sendo eles o carv\u00e3o, eletricidade e o petr\u00f3leo, durante as tr\u00eas primeiras fases, respectivamente. Atualmente, a sociedade vive a quarta fase, na qual os dados s\u00e3o o \u201cnew oil\u201d (CAO, 2020), impulsionando ou at\u00e9 mesmo determinando o futuro da ci\u00eancia, da tecnologia e da economia.<\/span><\/p>\n

Para compreender a atual centralidade dos dados, \u00e9 preciso conhecer a evolu\u00e7\u00e3o da \u00e1rea de dados ao longo do tempo, em especial da ci\u00eancia de dados. Seus prim\u00f3rdios se originam em 1962, quando John Tukey aponta uma nova forma de analisar dados, distinta da estat\u00edstica tradicional (TUKEY, 1962). Em 1974, Peter Naur utilizou o termo \u201cdata science\u201d para se referir a m\u00e9todos voltados ao tratamento e organiza\u00e7\u00e3o de dados ap\u00f3s sua coleta (NAUR, 1974). Nos anos seguintes, institui\u00e7\u00f5es como a International Association for Statistical Computing (IASC, 1977) consolidaram o v\u00ednculo entre estat\u00edstica tradicional, computa\u00e7\u00e3o e especialistas para converter dados em informa\u00e7\u00f5es e conhecimento. J\u00e1 nos anos 1990, a crescente produ\u00e7\u00e3o de dados impulsionou pesquisas em Knowledge Discovery in Databases (KDD89, 1989) e consolidou eventos cient\u00edficos especializados. No in\u00edcio dos anos 2000, William Cleveland prop\u00f4s a reformula\u00e7\u00e3o da estat\u00edstica como uma nova ci\u00eancia orientada por dados (CLEVELAND, 2001) e, entre 2008 e 2012, o termo \u201cdata scientist\u201d passou a ser usado no meio corporativo para descrever profissionais capazes de extrair conhecimento a partir de grandes volumes de informa\u00e7\u00e3o. Como destaca Press (GIL PRESS, 2013), a ci\u00eancia de dados emerge n\u00e3o apenas como uma disciplina acad\u00eamica, mas como uma resposta pr\u00e1tica \u00e0s demandas da sociedade orientada por dados.<\/span><\/p>\n

Ap\u00f3s entender a hist\u00f3ria da evolu\u00e7\u00e3o da ci\u00eancia de dados, autores mais recentes como Cao (CAO, 2020) destacam a interdisciplinaridade desta \u00e1rea. Segundo ele, ci\u00eancia de dados compreende a integra\u00e7\u00e3o de diversas disciplinas, tais como estat\u00edstica, inform\u00e1tica, computa\u00e7\u00e3o, comunica\u00e7\u00e3o, administra\u00e7\u00e3o e sociologia para estudar os dados em diferentes ambientes (incluindo dom\u00ednios e outros aspectos contextuais), com o objetivo de transform\u00e1-los em insights e decis\u00f5es a partir de metodologias bem definidas. Sob a \u00f3tica de produto, o autor destaca que o produto de dados pode se materializar em descobertas, previs\u00f5es, servi\u00e7os, recomenda\u00e7\u00f5es, modelos ou sistemas. J\u00e1 os produtos de maior valor s\u00e3o o conhecimento, a intelig\u00eancia e a decis\u00e3o obtidos a partir dos dados coletados. Essa percep\u00e7\u00e3o permite observar como diferentes setores t\u00eam se beneficiado desses produtos informacionais.<\/span><\/p>\n

Um dos grandes impactos ofertados pela ci\u00eancia de dados est\u00e1 na \u00e1rea da sa\u00fade. Em um artigo publicado por Wu et al. (WU et al., 2020), foi demonstrado que um modelo de redes neurais profundas, aplicado \u00e0 detec\u00e7\u00e3o de c\u00e2ncer de mama em uma popula\u00e7\u00e3o de triagem, atingiu AUC de 0,895 \u2014 o que significa que, em 89,5% dos casos, o modelo foi capaz de distinguir corretamente entre imagens com e sem c\u00e2ncer. Esta \u00e9 uma alta taxa de detec\u00e7\u00e3o do tumor. Para validar a efetividade cl\u00ednica do modelo, os autores realizaram um <\/span>reader study<\/span><\/i> com 14 radiologistas, cada um analisando 720 exames. Os resultados indicaram que o desempenho do modelo foi compar\u00e1vel ao de radiologistas experientes. Al\u00e9m disso, ao combinar a probabilidade de malignidade atribu\u00edda por um radiologista com a previs\u00e3o do modelo de IA \u2014 formando um modelo h\u00edbrido \u2014 os autores observaram um desempenho superior ao de ambos isoladamente, o que demonstra como a colabora\u00e7\u00e3o entre intelig\u00eancia artificial e julgamento cl\u00ednico pode elevar a precis\u00e3o diagn\u00f3stica. Esse \u00e9 um exemplo real e claro de como o uso de dados pode ser transformado em insights e decis\u00f5es que impactam diretamente a vida das pessoas envolvidas.<\/span><\/p>\n

Diante do exposto, observa-se que os dados assumem o papel fundamental no atual contexto hist\u00f3rico, assim como o carv\u00e3o, o petr\u00f3leo e a eletricidade representaram as primeiras revolu\u00e7\u00f5es industriais. A ci\u00eancia de dados, fruto de uma evolu\u00e7\u00e3o hist\u00f3rica e interdisciplinar, revela-se como um campo essencial para a gera\u00e7\u00e3o de conhecimento, a tomada de decis\u00e3o, al\u00e9m do desenvolvimento cient\u00edfico, tecnol\u00f3gico e econ\u00f4mico. Aplica\u00e7\u00f5es reais, como a detec\u00e7\u00e3o de c\u00e2ncer de mama, demonstram seu potencial n\u00e3o apenas para otimizar processos, mas tamb\u00e9m para salvar vidas. Assim, compreender a ci\u00eancia de dados em sua complexidade hist\u00f3rica, te\u00f3rica e pr\u00e1tica \u00e9 essencial para acompanhar os rumos da nova economia e das inova\u00e7\u00f5es que moldam o presente e o futuro.<\/span><\/p>\n


Refer\u00eancias<\/h2>\n

CAO, Longbing. <\/span>Data Science: A Comprehensive Overview<\/span><\/i>. 2020. Dispon\u00edvel em:<\/span> https:\/\/arxiv.org\/abs\/2003.10036<\/span><\/a>. Acesso em: 3 jul. 2025.<\/span><\/p>\n

CLEVELAND, William S. Data science: an action plan for expanding the technical areas of the field of statistics. <\/span>International Statistical Review<\/span><\/i>, v. 69, n. 1, p. 21\u201326, 2001. DOI: 10.1111\/j.1751-5823.2001.tb00477.x.<\/span><\/p>\n

GIL PRESS. A very short history of data science. <\/span>Forbes<\/span><\/i>, 28 maio 2013. Dispon\u00edvel em:<\/span> https:\/\/www.forbes.com\/sites\/gilpress\/2013\/05\/28\/a-very-short-history-of-data-science\/?sh=5aaa816f55cf<\/span><\/a>. Acesso em: 3 jul. 2025.<\/span><\/p>\n

IASC \u2013 International Association for Statistical Computing. Sobre a associa\u00e7\u00e3o. 1977. Dispon\u00edvel em:<\/span> http:\/\/www.iasc-isi.org\/<\/span><\/a>. Acesso em: 3 jul. 2025.<\/span><\/p>\n

KDD89 \u2013 Workshop on Knowledge Discovery in Databases. In: <\/span>IJCAI-89 Workshop<\/span><\/i>, 1989. Dispon\u00edvel em:<\/span> http:\/\/www.kdnuggets.com\/meetings\/kdd89\/index.html<\/span><\/a>. Acesso em: 3 jul. 2025.<\/span><\/p>\n

NAUR, Peter. <\/span>Concise Survey of Computer Methods<\/span><\/i>. Lund: Studentlitteratur, 1974.<\/span><\/p>\n

STEARNS, Peter N. <\/span>The Industrial Revolution in World History<\/span><\/i>. 4. ed. Londres: Routledge, 2013.<\/span><\/p>\n

Tukey, John W. The future of data analysis. <\/span>Annals of Mathematical Statistics<\/span><\/i>, v. 33, n. 1, p. 1\u201367, 1962. DOI: 10.1214\/aoms\/1177704711.<\/span><\/p>\n

WU, Nan et al. Deep neural networks improve radiologists\u2019 performance in breast cancer screening. <\/span>IEEE Transactions on Medical Imaging<\/span><\/i>, v. 39, n. 4, p. 1184\u20131194, abr. 2020. DOI: 10.1109\/TMI.2019.2945514.<\/span><\/p>\n


Autor: Leandro Dalla Nora<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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