No entusiasmo e hype à volta da inteligência artificial e do big data, a maioria de nós perde de vista os aspectos críticos relacionados com a recolha, processamento, manipulação e análise de dados. É importante que quem pratica a ciência dos dados compreenda estes aspectos críticos e adicione um toque humano ao big data.

Quais são esses aspectos?

1 - Cuidar dos dados

Cada pedaço de dados está tipicamente ligado aos seres humanos de uma forma ou de outra. Pode ser a data de nascimento de alguém, o número da segurança social, o endereço, o rendimento (salário), informações médicas, etc. As organizações que lidam com dados de clientes têm mais responsabilidades do que nunca em relação à protecção dos dados, tendo de ter muito cuidado com isso. As empresas que forem negligentes em tomar medidas proactivas para proteger dados podem pagar um preço elevado. Pode mesmo ter impacto na sobrevivência das organizações. A recente falha de segurança nos dados da Equifax trouxe lições importantes para todos.

2 - Compreender o contexto dos dados

O big data sozinho nem sempre disponibiliza os resultados mágicos de que está à procura. É importante compreender o contexto dos dados. As previsões incorrectas, referentes aos Estados do Centro-Oeste, feitas antes da eleição para a presidência dos Estados Unidos da América (2016), são um bom exemplo. A maioria das organizações negligenciou as complexidades geográficas e sociais envolvidas na recolha dos dados desses estados, perdendo, por completo, as forças ocultas que acabaram por moldar o resultado eleitoral. Outro exemplo é o modo como os números de vendas de uma empresa precisam de ser analisados. Tipicamente as mudanças nos números das vendas devem ser analisadas a partir de contexto económico, político e social, para se conseguir obter informações úteis.

3 - Contar uma história a partir dos dados

É importante poder contar uma história baseada em informações analíticas, obtidas com o big data. Existe uma enorme lacuna de recursos humanos, nomeadamente em em termos de capacidades de interpretação das informações analíticas e na explicação das mesmas numa linguagem simples e de fácil compreensão. O storytelling de dados já não é um trabalho imaginário. É uma capacidade essencial que todas as pessoas que trabalham com dados deveriam ter!

Porque é importante adicionar um toque humano ao big data?

Muitos projectos de big data falham, em parte, porque as organizações falham em adicionar um toque humano ao big data. Ao melhorar a qualidade das informações analíticas podemos reduzir a taxa de insucesso dos projectos de big data. Através do storytelling de dados podemos garantir que os conhecimentos analíticos têm um maior e mais profundo impacto sobre as pessoas e organizações. Além disso, ao tomar medidas de protecção dos dados as organizações eliminam o elevado risco causado pelas quebras de segurança dos dados.

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Sobre o autor deste artigo

Jay Paulson, cientista de dados da equipa de Investigação & Desenvolvimento em Saúde e Ciências da Vida no SAS e foca-se no desenvolvimento de soluções analíticas inovadoras para a indústria da saúde. Anteriormente, no SAS, trabalhou, como consultor de Fraud Analytics, principalmente com seguradoras e agências governamentais norte-americanas na análise/detecção de fraude e crimes financeiros.