A Ciência de Dados ou o chamado Data Science tem sido apontado como uma das soluções para se otimizar operações e orientar novas estratégias em meio a um legado infinito de dados. Em um momento onde sociedades mundo afora passam por intensas transformações devido à covid-19, o uso inteligente de dados pode ser a salvação que muitas organizações buscam para superar a crise.
Do varejo à logística, a ciência de dados tem se mostrado como um diferencial competitivo recorrente. Mas, segundo especialistas no assunto, ela passará a ser obrigatória para as companhias – e até mesmo para profissionais. No entanto, como começar um projeto de ciência de dados na prática? Como transformar dados em informação estratégica? Quatro especialistas no tema dão alguns conselhos para quem busca lançar-se na prática.
Com a evolução do Big Data, criou-se uma terra fértil para se coletar dados e gerar informações. Entender qual o tipo de problema se quer resolver ou usar os dados para gerar insights é o primeiro passo, e para isso não se deve buscar somente uma fonte. “Não se trata somente de utilizar uma ferramenta e extrair os dados dos campos de informações. Ainda que hoje se utilizem tabelas estruturadas, o que se procura com o data science é a informação contida em um conjunto de campos. A informação está focada no grupo todo, em todo o data set. E muitas vezes não temos os campos organizados, mas temos redes sociais, fotos, bancos de dados”, explica Normelio Schneider Junior, team leader de Data Science na Supero Tecnologia.
Na visão de Bernardo Rachadel, gerente de TI na Qualirede, é preciso buscar formatos de informação que estão em todo lugar. “Quanto mais eu trabalho com data science, mas eu tenho me desvinculado do “campo para consultar tal coisa”. Se a gente continuar esperando que tenha todas informações perfeitinhas, vamos continuar com os mesmos desafios que a tecnologia da informação passou e vem passando até hoje, que não consegue resolver os problemas dos negócios. A ciência de dados atua nessa visão não estruturada da informação”, explica.
Criar projetos em data science envolve uma série de profissionais e recursos, porém é possível começar a utilizar esta ciência para resolver pequenas demandas, de modo a se obter algumas vitórias e ir evoluindo. “O custo dos profissionais é alto, mas é possível com poucos recursos obter grandes resultados”, explica Bernardo Rachadel.
Pensamento semelhante tem Marlon Tavares, analista de business intelligence da Ailos com mais de dez anos de experiência. “Resolvendo pequenos problemas, evita aquele pensamento que está demorando muito para ter um resultado. Ciência de dados é um estudo, às vezes é preciso voltar um passo atrás para rever o que foi feito. Ter terminado não significa que está pronto, é um processo longo”.
Em um levantamento do Linkedin das 15 profissões em alta no Brasil em 2020, três delas estão diretamente ligadas à ciência de dados: cientista de dados, engenheiro de dados e especialista em inteligência artificial. Encontrar profissionais qualificados ainda é um desafio no país, uma vez que é necessário uma série de habilidades.
“A pessoa precisa ter conhecimentos em programação, computação, matemática e estatística para saber administrar uma grande quantidade de dados, mas sobretudo ser versátil, conseguir transitar conforme a demanda vai exigindo dela, porque vão surgindo problemas no dia a dia”, explica Marlon Tavares.
Além do conhecimento técnico, o executivo de operações e negócio da Supero Tecnologia, Valdemir Silveira, explica que é importante ser uma pessoa com visão de negócios, para junto ao cliente definir a melhor estratégia de como aqueles dados podem trazer resultados para aquele negócio.
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