Quer você saiba ou não, seu negócio já faz parte do mercado de dados e informações. Enquanto nossas vidas continuam migrando para a Internet – junto com 5 bilhões de mobile phones em 2017 -, produzimos um fluxo constante e exaustivo de informação digital. Estima-se que 90% dos dados armazenados no mundo foram produzidos apenas nos últimos dois anos e os rastros desses dados continuam duplicando a cada ano.

O resultado dessa rápida expansão que estamos testemunhando – o “big bang do dataverse” – de fato será a próxima onda. Sua empresa inevitavelmente faz parte desse ecossistema de dados e sem um método que aproveite essas informações você não poderá tomar decisões inteligentes a favor do seu negócio.

Já dizia o clichê: “dados são o novo ouro”. O mundo gera informação exponencial e, ao mesmo tempo, todos querem uma fatia desse bolo. Intuição, feeling ou regras do senso comum são úteis, mas não suficientes. É preciso saber que os dados permitem às empresas e organizações entenderem seus clientes, produtos e processos muito melhor.

Por exemplo, a Rolls Royce possui cientistas de dados que analisam informações de engenharia dos aviões a fim de determinar a programação da manutenção das naves, já os cientistas da L’Oreal estudam os efeitos de cosméticos em vários tipos de pele.

Não importa qual nível de conhecimento você tenha sobre o assunto, lidar com Big Data pode ser uma tarefa assustadora, o que torna importante contratar pessoal qualificado. A sua equipe atual de análise de dados atende ao que você precisa?

O termo “ciência de dados”, tem sido muito usado em notícias recentes sobre a indústria e por uma boa razão; é uma das disciplinas acadêmicas e novas profissões que estão mais em alta. Porém, o que realmente isso significa? O que isso significa para a sua companhia?

Ciência de dados versus análises estatísticas

A ciência de dados difere das análises estatísticas e da ciência da computação em seu método que é aplicado a dados coletados usando princípios científicos.

A razão para a necessidade crescente dessa nova abordagem está relacionada ao Big Data, que demanda o uso de diferentes tecnologias à análise estatística. Em outras palavras, os estatísticos de 20 anos atrás não poderiam ser usados para analisar dados em massa em uma escalabilidade quase em tempo real frequentemente demandada pelas aplicações dos negócios hoje. Resumindo, essa é a diferença entre ser capaz de explicar o que os dados significam agora e prever o que os dados podem representar no futuro.

A análise de dados tradicional nas empresas têm sido tipicamente implantada para explicar tendências em extrair modelos interessantes dos dados individuais estabelecidos a partir de questões bem formuladas.

No entanto, a ciência de dados está procurando descobrir conhecimento demandável a partir de uma quantidade grande e pesada de dados que pode ser usada para tomar decisões e fazer previsões, e não simplesmente a interpretação de números.

Se você quer começar a tomar mais decisões a longo prazo e fazer estimativas a partir dos dados gerados pela sua empresa, então precisa considerar a inclusão da ciência de dados no seu mix.

Você precisa de um cientista de dados?

Enquanto a carreira de um analista de dados e um estatístico tradicional é bem desenvolvida, a carreira do cientista de dados ainda é incerta. A profissão está em alta, então é importante saber o que procurar antes de contratar um profissional como esse.

Enquanto nem todas as universidades oferecem graduações específicas em ciência de dados, um requisito comum por trás de um cientista de dados é a engenharia, e o Ph.D também é frequentemente um pré-requisito.

Como habilidade central, a ciência de dados é uma interseção da ciência da computação e da estatística, mas os candidatos também podem ter habilidades de ciência da computação – incluindo estrutura de dados, algoritmos, sistemas e linguagens de script -, bem como um conhecimento sólido de correlação, causalidade e conceitos relacionados que são essenciais para modelar exercícios envolvendo dados.

Por último, por se tratar de um desafio de entendimento de um negócio, então efetivamente os cientistas de dados também poderiam ter perspicácia para negócios, habilidades de colaboração e criatividade.

Parecida com a computação, a ciência de dados pode ser aplicada a diferentes domínios do conhecimento e não ficar restrita à uma única indústria, como a análise tradicional tende a ser. Enquanto o domínio da expertise é imperativo para identificar problemas específicos para a sua indústria e empresa, o entendimento e experiência em extrair conhecimento de diferentes domínios oferece com frequência um ótimo escopo para insight.

Enquanto o dataverse continuar se expandindo, os cientistas de dados vão continuar crescendo familiarizados com o uso da inteligência artificial, particularmente com o machine learning, ao invés de fazer o que os seres humanos não fazem.

A profissão demanda tipicamente cinco tipos diferentes de tarefa: limpeza de dados, perguntas frequentes, análise a partir do uso de dados estatísticos e modelos de machine learning, resultados visualizados e a melhoria de modelos e algoritmos para melhores rendimentos e resultados e execução.

No entanto, enquanto o Big Data é inviável para humanos analisarem em tempo hábil, computadores são incapazes de prover a compreensão sutil e analisar o que um profissional treinado pode. É importante contratar um cientista de dados com expertise em domínio no seu negócio que pode efetivamente usar o machine learning para identificar pontos em comum através de desafios diversos.

Esse trabalho não deve ser feito apenas com inteligência humana ou artificial funcionando separadamente. A beleza dessa profissão é que ela demanda ambos – e o profissional que pode fazer isso é justamente o que você procura: um cientista de dados.

Como nossa vida continua a ser digital, é crucial para a sua empresa abraçar uma filosofia baseada na ciência para tomar decisões direcionadas. Conforme o dataverse continua crescendo, você está constantemente lidando com o negócio de dados, quer você queira ou não.