Como definir uma estratégia sólida de data science nas empresas?

Como definir uma estratégia sólida de data science nas empresas?

Tema de conferências e estudos, a Ciência dos Dados é um motor para os negócios e tende a

se tornar, cada vez mais, fator imprescindível de competitividade.


Uma pesquisa do McKinsey Global Institute (MGI) reforça: o uso de data science é inevitável e será, cada vez mais, base essencial de concorrência. Ou seja, quem quiser se manter competitivo, seja em que segmento for, terá de investir nesta linha, trazendo as decisões para o campo do embasamento em dados muito bem captados, organizados, tratados e disponibilizados.

Não é para menos que um estudo do Gartner indica que a profissão de cientista de dados é uma das que mais tende a crescer nos próximos anos – mesmo perante um cenário em que mais de 40% das tarefas da Ciência de Dados devam ser automatizadas no curto prazo.


O porquê disso? Data science é aumento de produtividade, capacidade de gestão e, como já dissemos, competitividade. Embora no Brasil o conceito seja ainda algo recente, muitas são as empresas que já notam a importância de manipular e extrair valor de suas informações. Mas há um porém: dentre estas, poucas são as que, de fato, se aprofundando nas possibilidades que esta inovação entrega.


TIC TAC


Só que não há mais tempo. O relógio da competição acirradíssima por um mercado tão ávido por novidades quanto por soluções que auxiliem organizações de todos os segmentos a enfrentar desafios dos mais diversos está rodando, e velozmente. Na verdade, o ponteiro a ser considerado nesta seara tem de ser o dos segundos.


Segundo dados da Frost e Sullivan, até 2022 o mercado de Big Data e Analytics deve triplicar na América Latina, com o Brasil puxando a frente. Entretanto, definir uma estratégia sólida para a ciência por trás dos dados é que será o grande avanço a ser feito.

Questões como extração, limpeza e transformação dos dados em informações de valor, serão a base para as pessoas de cada negócio tenham a autonomia para tomar decisões rápidas e alavancarem o seu negócio”, destaca Everton Lenz, Head de Desenvolvimento da BIMachine.

INTELIGÊNCIA E ACESSO


A constatação se intensificou após a participação da empresa no The Developer’s Conference Florianópolis, que aconteceu na capital catarinense no final de abril. Para o coordenador, as soluções de dados atuais precisam combinar inteligência com acessibilidade e intuitividade para todos os usuários, traduzindo a complexidade dos dados para um entendimento simples.


Segundo George Mueller, desenvolvedor na BIMachine, esta evolução do uso dos dados também passa pela experiência do usuário, um tema também abordado no evento em Florianópolis.

“Pensar na escrita e no design das soluções analíticas ajudam a elevar ela para um outro nível, criando experiências agradáveis e evitando que elas retornem para uma planilha, por exemplo”, destaca.

APRENDIZADO DE MÁQUINA


Para Everton, inovações como Machine Learning, que também foram destaque no TDC Florianópolis, serão cruciais para as empresas criarem práticas sólidas no uso de ciência de dados em suas organizações.


“O aprendizado de máquina permitirá a resolução rápida de problemas complexos para humanos e até para sistemas tradicionais, tais como interpretações de imagens, vídeo e texto”, exemplifica Lenz.

NOVOS DADOS, NOVOS MEIOS, NOVOS CARGOS



Já Douglas Scheibler, CEO da BIMachine, afirma que a evolução no tratamento das informações também transformará o perfil dos colaboradores. Além da criação de novos cargos nas empresas – como o Cientista de Dados, uma das profissões com maior procura atualmente no segmento de TI – os próprios colaboradores sentirão os efeitos de uma nova cultura.


“As novas empresas terão suas estratégias cada vez mais orientadas por dados (data-driven), e as equipes terão que se adaptar a isso. Conforme pudemos ver na TDC, quem é desenvolvedor terá o desafio de fazer essa ponte para a transformação cultural das empresas, por meio da tecnologia”, finaliza Scheibler.

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