Data Analytics

Por contar com uma equipe multidisciplinar, com formações e experiências profissionais distintas, a BioDecision Analytics oferece serviços de análise de dados para estudos regulados e não regulados que combinam métodos estatísticos e técnicas de modelagem. Para isso, empregamos ferramentas de Data Analytics e Business Intelligence (BI), visando integrar e transformar dados in vitro, pré-clínico e clínico em informações úteis para o desenvolvimento de produtos biotecnológicos e (bio)farmacêuticos em geral. Combinando análises estatísticas paramétricas e não paramétricas com as mais modernas técnicas de machine learning conseguimos explorar os dados brutos, extraindo informações que permitem melhor conhecer o produto em desenvolvimento, facilitando o processo de registro.

Como fazemos?

Analytics representa a investigação extensiva de dados brutos e/ou estatísticas a fim de ganhar insight e obter valor dos dados, guiando a uma melhor tomada de decisão. Ele envolve o uso combinado de diversas ferramentas quantitativas para processar e avaliar dados, identificar padrões e comportamentos e, posteriormente, obter conclusões. 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:

Imagem Analytics

Existem diversas formas de Data Analytics, incluindo:

Analytics descritivo: 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 preditivo: 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, mais acurados em identificar relações e realizar predições de um fenômeno 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 estudo.

Um mapa geral dos principais algoritmos é dado a seguir:

Imagem ML