É uma das profissões do futuro: cientistas de dados. E, acredite ou não, pode ter algumas dessas pessoas a trabalhar, hoje, na sua organização. São pessoas com um perfil muito específico. Curiosas, analíticas, determinadas e aventureiras. Pessoas que tendem a pesquisar meios de se tornarem a si mesmos e ao local onde trabalham mais eficientes.

Sabe aquele colega que olha para os tradicionais relatórios e faz perguntas diferentes? Que analisa os dados numa perspectiva nova? Ele é o típico cientista de dados... sem saber disso. Ou seja, tem as características certas para essa profissão. São pessoas que estão dispostas a aprender novos métodos e a utilizar novas técnicas. As chamadas “pessoas fora da caixa”.

Segundo a Gartner um cientista de dados é uma pessoa que cria modelos que potenciam analíticas prescritivas ou preditivas, mas cuja função principal está fora do campo das estatísticas e das análises.

A (grande) questão prende-se em como identificar essas pessoas na organização, criar políticas que ajudem a empresa a multiplicar esses números (diga-se essas pessoas) e direccioná-las para a direcção certa (diga-se na utilização e interpretação dos dados)? a solução passa por seguir os seguintes passos:

• Reconhecer, encorajar e recompensar os cientistas de dados pelas suas contribuições;
• Reconhecer as pessoas com elevado potencial analítico e disponibilizar formação e tarefas de desenvolvimento;
• Garantir que os cientistas de dados não sintam que estão a remar contra a maré no mundo corporativo (como de costume);
• Recompensar abordagens imaginativas e inovadoras para problemas comerciais/corporativos tradicionais.

A democratização das analíticas – passo por onde deverá começar qualquer plano de encorajamento e suporte aos cientistas de dados – beneficia toda a organização e passa pelo acesso, a todos, a dados e ferramentas que permitam transformar esses dados em conhecimento e/ou novos processos. Isso consegue-se através de:

• Incorporação de modelos preditivos nos processos e worflows de negócio;
• Formação de pessoas para trabalhar e tomar decisões de forma diferente, baseadas em novas informações;
• Colocar as aplicações analíticas em produção com conjuntos de dados (em tempo real);
• Implementação de toda a governação de negócio, controlos e métricas necessárias.

Na verdade, os cientistas de dados são pessoas que tendem a analisar e processar situações, problemas e dados de diversas formas, diferentes das habituais. E há uma geração que parece que já vem com esse perfil incorporado. Basta pensar nos Millennials... Estamos a falar de uma geração que espera, não..., exige, uma resposta imediata. Assim como interfaces intuitivos. E que estão habituados a desafios e respostas imediatas – frutos de horas e horas a jogar. São pessoas que têm uma predisposição para pensar fora da caixa e para responder com rapidez. Porque não auferir-lhes experiência e conhecimento de negócio, dos processos e dos clientes (algo é normal estar em falta)?

Mas atenção. A democratização das analíticas ou o transformar (quase) qualquer pessoa num cientista de dados não implica que as empresas dispensem os estatísticos ou os cientistas de dados puros. Pelo contrário. À medida que a compreensão sobre as vantagens da utilização das analíticas aumenta, o mesmo acontece com as exigências. Seja em termos de questões mais sofisticadas ou modelos analíticos mais complexos. O que vai exigir mais, quer dos do departamento de TI, quer dos cientistas de dados.

Pode obter mais informação sobre a democratização das analíticas sugerimos a leitura do white paper gratuito  "The Democratization of Analytics".