{"id":313,"date":"2018-02-10T21:36:30","date_gmt":"2018-02-11T00:36:30","guid":{"rendered":"https:\/\/litebold.co\/~radardofuturo\/concorrencia-para-os-cientistas-de-dados\/"},"modified":"2018-02-19T08:28:16","modified_gmt":"2018-02-19T11:28:16","slug":"concorrencia-para-os-cientistas-de-dados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/radardofuturo.com.br\/test\/concorrencia-para-os-cientistas-de-dados\/","title":{"rendered":"A informalidade crescente para a ci\u00eancia de dados"},"content":{"rendered":"

\"A<\/a><\/p>\n

Grandes empresas globais fortalecem equipes de  cientistas de dados informais.<\/p>\n

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Carlos Teixeira
\nJornalista I Futurista<\/p>\n

Mais de 40% das tarefas da ciência de dados serão automatizadas até 2020, resultando em um aumento de produtividade e análises de dados, com a contribuição de “citizen data scientists”. Esta é a nova atividade profissional, traduzível por  “cientistas de dados cidadãos”. Ou melhor, por “cientistas de dados leigos”.<\/p>\n

A projeção é do instituto de pesquisas Gartner, especializado em monitoramento do mercado de tecnologia. Segundo o instituto, a demanda pelos analistas leigos vai aumentar cinco vezes mais rapidamente do que a demanda pelos especialistas, os cientistas de dados altamente qualificados formados em universidades.<\/p>\n

Por cientista cidadão entenda-se o trabalhador que lida com a linha de frente da venda, por exemplo, e é preparado para utilizar ferramentas de prospecção de dados na rede para gerar informações estratégicas. O aumento do número de cientistas de dados sem formação profunda é um assunto que está criando muita controvérsia no momento, pelo menos nos mercados desenvolvidos.<\/p>\n

Controvérsias<\/h2>\n

Em artigo publicado no site da Forbes, o consultor de tecnologia Bernard Marr diz que, “objetivamente falando, as maiores empresas globais, com estruturas mais maduras de operações de análises de big data, estão descobrindo que é muito importante ampliar a rede de analistas”. Ou seja, não dá para depender exclusivamente dos cientistas de dados super especializados.<\/p>\n

Uma das razões é que simplesmente não há um número suficiente deles. Isso não quer dizer que os cientistas de dados, que receberam educação formal em inteligência de negócios, estatísticas e conhecimentos específicos que envolvem as atividades de busca, seleção e análise de dados não são mais necessários. “Eles são”, afirma Marr. “E eu acredito que as pessoas com esses conhecimentos continuarão a desempenhar um papel crucial”.<\/p>\n

Porém, há a necessidade de reconhecer a existência de uma infinidade crescente de ferramentas e serviços projetados para facilitar a análise de big data fora dos departamentos de TI e no restante das organizações. Esta constatação é que vem propiciando o surgimento do chamado de “cientista de dados cidadão”.<\/p>\n

Bernard Marr assinala que a rede varejista Sears, por exemplo, capacitou 400 integrantes de sua estrutura de operações de inteligência de negócios (BI) análises avançadas de dado. Trabalho que, anteriormente, teria sido realizado por especialistas analistas de big data, provavelmente com PhDs.<\/p>\n

Evolução da ciência de dados<\/h3>\n

De acordo com o instituto Gartner, os cientistas cidadãos podem encurtar as distâncias entre o processos utilizados por usuários de negócios e as técnicas de interpretação avançada de cientistas de dados. Eles são capazes de realizar análises sofisticadas que anteriormente demandariam mais conhecimento, fornecendo análises avançadas sem ter as habilidades que caracterizam os cientistas de dados.<\/p>\n

Com a ciência de dados emergindo como um significativo diferenciador nas indústrias, a maior parte dos fornecedores de plataformas de software de dados e analytics agora está concentrada em fazer da simplificação seu principal objetivo. As iniciativas envolvem a automação de várias tarefas, como integração de dados e construção de modelos.<\/p>\n

“Tornar os produtos da Ciência de Dados mais fáceis para o uso pelos cientistas cidadãos aumentará o alcance dos fornecedores na empresa e ajudará a superar as falhas nas competências. O segredo para a simplicidade envolve a automação de tarefas que são repetitivas, com intensidade manual e não exige conhecimento profundo da ciência”, explica Alexander Linden, vice-presidente de Pesquisas do Gartner.<\/p>\n

Melhorias esperadas<\/h2>\n

Linden afirma que o aumento da automação também proporcionará melhorias significativas na produtividade para cientistas de dados. Poucos profissionais serão necessários para fazer a mesma quantidade de trabalho. Mas cada projeto avançado da ciência de dados ainda precisará de pelo menos um ou dois cientistas.<\/p>\n

Grande parte das informações produzidas pelos leigos alimentará e impactará os negócios, criando um ambiente conduzido por recursos de análises mais abrangente. Ao mesmo tempo, serão o suporte para os profissionais tradicionais, que podem mudar seu foco para uma análise mais complexa.<\/p>\n

Em entrevista divulgada no início do ano, Joao Tapadinhas, diretor de Pesquisas do Gartner, assinalou que “a maioria das organizações não tem cientistas de dados suficientes que estejam consistentemente disponíveis no negócio. Mas elas possuem muitos analistas de informações qualificados que poderiam se tornar cientistas cidadãos”.<\/p>\n

Condições necessárias<\/h2>\n

Para que ocorra a preparação adequada, os funcionários que já estão envolvidos com questões estratégicas devem ter acesso a ferramentas apropriadas. Bem municiados, ganham condições para realizar análises diagnósticas complexas e criar modelos que alavanquem os sistemas de análise preditiva ou prescritiva. Isso permite a eles ir além do alcance da análise de dados comum de negócios para processos com maior profundidade e amplitude.<\/p>\n

De acordo com o Gartner, o resultado será o acesso a mais fontes de dados, incluindo tipos mais complexos, uma variedade de capacidades analíticas mais amplas e sofisticadas e o empoderamento de um grande público de analistas em toda a organização, com uma forma simplificada da ciência de dados.<\/p>\n

Atualmente, o acesso à ciência de dados é desigual devido à falta de recursos e à complexidade. Nem todas as empresas poderão alavancá-la. Para algumas organizações, cientista de dados cidadão será, portanto, uma solução mais simples e rápida. O melhor caminho para o Analytics avançado.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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