Embora haja outros temas mais na moda no campo tecnológico, não há dúvidas de que o Big Data é a base para que todas as tendências se desenvolvam. As tecnologias emergentes – como blockchain, inteligência artificial e Internet das Coisas – são profundamente dependentes da gestão de dados. Nesse sentido, o papel do cientista de dados se torna cada vez mais importante… e democratizado.
Comecemos do começo: 2020 é um ano muito promissor para muitas tecnologias, como as citadas acima. A maior parte delas está baseada na automação. Dessa forma, é preciso haver uma diversidade significativa de métodos de processamento de dados. Além disso, o volume de dados coletados e armazenados será gigantescamente maior, o que vai demandar mais inteligência na gestão.
Para imaginar esse volume de dados que não para de crescer, basta pensar nas máquinas dotadas de sensores. E nos sistemas de inteligência artificial. Nos aplicativos de celular. Nas transações on-line. E nas redes sociais. Cada um desses sistemas recolhe minuto a minuto centenas de informações, que são guardadas, processadas e analisadas. Há quem diga que os dados são o novo petróleo. Mas como saber o que nesse universo realmente importa para o conhecimento?
O cientista de dados ajuda nesta tarefa. É ele que possibilita que as empresas usem os dados de maneira inteligente. Por um lado, permite obter ganhos, perceber tendências, antecipar mudanças por meio da análise preditiva. Por outro lado, ajuda a encontrar as causas de problemas até então insolúveis. Por tudo isso, o cientista de dados se tornou muito valioso para as empresas.
Big Data em 2020
- Big Data e Analytics (BDA) serão um recurso crucial no ano que chega. Ao mesmo tempo que são vistos como fundamentais, eles também têm causado dor de cabeça nas empresas. Parece que quantos mais dados produzimos, menos temos aqueles que precisamos! Isso acontece porque não basta produzir informação: é preciso transformá-la em conhecimento.
- A transformação digital vem impulsionando a tecnologia em todo o mundo. Isso tem provocado uma explosão de dados inexistente na história da humanidade. E esse volume vai continuar avançando com o aumento do número de dispositivos e sistemas. Por outro lado, a inteligência artificial deve trabalhar para organizar os dados, entender as relações existentes e elaborar soluções factíveis.
- Em contrapartida, a velocidade de processamento também avança, e veremos cada vez mais análises em tempo real. Já é possível vasculhar terabytes de dados ao vivo, identificando conexões e gerando relatórios quase instantâneos. Esse avanço é extremamente útil ao mercado financeiro, mas também está sendo largamente usado nos esportes e nas avaliações climáticas. Sem contar seus benefícios na saúde, com sintomas reunidos, processados e comparados em milésimos de segundo.
- Os dados armazenados em nuvem estão mais próximos das pessoas, e essa continuará sendo uma tendência em 2020. Netflix, Google Docs e outros aplicativos de larga utilização serão acompanhados por novas ferramentas que comercializarão dados por formato ou volume.
- Big Data também está auxiliando na solução de alguns dos principais desafios humanos: mudanças climáticas, geração de energia, gestão viária. Enquanto os carros autônomos não chegam, o processamento de dados otimiza rotas e estimativas de viagens. Isso é útil especialmente para o gerenciamento de transporte de passageiros e cargas, que geram altos custos.
O papel do cientista de dados
Como o Big Data não vai parar de crescer, a importância do cientista de dados também não. Foi por isso que a Harvard Business Review disse que o papel do cientista de dados é o “trabalho mais sexy do século 21”. Geralmente com formação em TI, esse profissional reúne conhecimento em computação, estatística e matemática, além de percepção comercial. Assim, essa fusão de técnica com estratégia o faz muito valioso para as empresas.
O Big Data está mudando a maneira como as empresas conduzem seus negócios – e o cientista de dados ganha destaque. Mesmo nas empresas tradicionais, ainda não muito avançadas em tecnologia, o cientista de dados está se tornando essencial. Isso porque a lógica de geração de conhecimento a partir do Big Data já é um movimento irreversível.
Ou seja, o mercado de trabalho do cientista de dados é fortemente impactado pelos avanços da tecnologia, que são cada vez maiores. Com a ajuda do cientista de dados e o desenvolvimento da inteligência artificial, as empresas descobrem os problemas dos clientes e também entendem sua forma de pensar. Em seguida, podem trabalhar com algoritmos de forma a oferecer soluções automatizadas – mais eficientes e mais baratas.
O cientista de dados cidadão
O cenário de Big Data também se torna, gradualmente, mais fácil e mais simples de usar. Ele está evoluindo de tecnologias muito específicas e caras para ferramentas de autoatendimento. Nesse sentido, a automação da ciência de dados está abrindo margem para um novo profissional: o “cientista de dados cidadão” (citizen data scientist).
A formação de um cientista de dados é extensa. Obviamente, para entender de TI, estatística e negócios, esse indivíduo precisa de muitos anos e cursos de especialização. Por outro lado, isso faz com o cientista de dados se torne raro… e caro. No entanto, as empresas estão se adaptando e contratando profissionais “meio termo”: com habilidades e treinamento para lidar com tarefas específicas.
Embora esse nome ainda não apareça nos anúncios de empresa, segundo alguns analistas, essa função vai crescer cinco vezes mais que a do cientista de dados tradicional nos próximos dois anos. Ou seja: um volume exorbitante de crescimento na demanda.
De acordo com a Gartner, os cientistas de dados do cidadão podem preencher a lacuna entre as principais análises de autoatendimento por usuários corporativos e as técnicas avançadas de análise de cientistas de dados. “Eles são capazes de executar análises sofisticadas que anteriormente exigiam mais conhecimento, permitindo fornecer análises avançadas sem as habilidades que caracterizam os cientistas de dados”.
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Edição: Svendla Chaves – jornalista
Imagens: Kevin Ku e Christina Morillo/Pexels
Profissional de Excelência Operacional e Business Intelligence!
Sou um eterno aprendiz ou seja um pseudo-Engenheiro e Administrador de Empresas, embora nunca tenha sido um exemplo de “excelência” em Matemática, ao longo dos anos passo a maior parte do meu tempo tentando aprender a mesma e, particularmente, a estatística uma vez que, salvo muito engano, é ela que rege nossas vidas na busca da Excelência seja como pessoa ou como profissional.