Como profissional do mundo da tecnologia, estou a presenciar de perto a forma como os modelos de negócio tradicionais, que até agora eram a base do desenvolvimento tecnológico global, estão de facto a mudar drasticamente. Perceber até que ponto esta mudança é a resposta para as novas necessidades do mercado ou se é a existência de novos modelos tecnológicos que deu ao mercado uma nova forma, é algo difícil de dizer.

O que podemos garantir é a existência clara de duas tendências que foram aliás tremendamente aceleradas devido à pandemia do COVID-19. Por um lado, passamos da preocupação com a diferenciação do produto para prestar maior atenção à materialização do valor que a tecnologia promete e respetivos resultados. Por outro lado, a forma como os mercados e a sociedade em geral consomem tecnologia também mudou: o consumo é por Serviço, deixando para trás a propriedade dos ativos tecnológicos.

 

Independentemente da forma como a tecnologia é consumida, há algo que não mudou e que hoje ganha mais destaque do que nunca: a importância da informação em qualquer iniciativa de inovação. Acredito que este ano, reunir, contextualizar, analisar e interpretar para finalmente extrair conhecimento dos dados será algo muito presente nas estratégias de TI das organizações. Seja porque há ainda quem esteja a descobrir como usá-lo a seu favor ou porque se tornou um elemento central para uma grande percentagem de empresas, construir a cadeia de valor da informação será crucial para “sobreviver” a todas estas mudanças produzidas pela inovação nos próximos anos.

No entanto, para que isto aconteça – e, sobretudo, para que aconteça com sucesso – é preciso ir às raízes de toda inovação: as pessoas. É a curiosidade e a formação dos profissionais que transformam o mundo das ideias em realidade.

Impulso da ciência de dados

Sem a educação e formação adequadas, os profissionais não podem realizar o seu trabalho. Por exemplo, se um engenheiro de telecomunicações não souber como funcionam as redes, não poderá desenvolver projetos dentro da sua área. O mesmo acontece com engenheiros civis, jornalistas, professores, economistas, etc. E o mesmo se passa com os cientistas de dados. Eles são mais um elo sim, mas sem eles a corrente de transmissão não anda e, portanto, deve ser dada especial atenção à sua formação.

O perfil do cientista de dados é de uma ave rara que, apesar de fazer parte da comunidade tecnológica há mais de uma década, continua a ser objeto de desejo. Isto deve-se à natureza mutável da tecnologia e à maneira como ela é usada ou consumida. Quando as regras do jogo não estão escritas e podem mudar a qualquer momento (assim como os seus jogadores), tem de se estar disposto a ser um eterno aprendiz neste jogo infinito, onde os que têm as competências certas e atualizadas terão sucesso e vão liderar o jogo. Na verdade, não é sobre ganhar ou perder, é sobre estar à frente ou ficar para trás.

Esta aprendizagem contínua é o que dá a estes profissionais a capacidade de servir (e desafiar!) um mercado em constante mudança. Por isso, no SAS promovemos várias vertentes educativas. Por um lado, temos acordos com universidades para promover a formação em análise de dados, como é o caso da Universidade de Lisboa, NOVA Information Management School, Universidade do Algarve, ISCTE Instituto Universitário de Lisboa, Universidade Católica Portuguesa, Universidade Lusófona de Humanidades e Tecnologias, Instituto Politécnico de Setúbal, Universidade Europeia, Instituto Piaget e Universidade Atlântica. Por outro lado, incentivamos uma aprendizagem contínua através dos nossos cursos e certificações, assim como através de competições como o SAS Curiosity Cup.

Além disso, temos neste momento o Hackathon 2022, no qual reunimos toda a comunidade – programadores, estudantes, startups, clientes ou parceiros de tecnologia – para identificar problemas do mundo real para resolver – ou pelo menos tentar – através da análise de dados. O que procuramos em todos os casos é colocar a nossa melhor tecnologia ao alcance de todos para que aprendam, naveguem e se divirtam, ao mesmo tempo que ganham facilidade e experiência para se tornarem a melhor versão de si mesmos.

A propósito do Hackathon, no ano passado tive o privilégio de ser um dos mentores desta iniciativa e o que posso dizer é que foi uma experiência muitissimo gratificante e enriquecedora, pois tive a oportunidade de conhecer projetos muito interessantes, nomeadamente a criação de um sistema de monitorização sobre o Covid. Ora, poder ver a aplicação das ferramentas analíticas do SAS em temas tão delicados e atuais como é o caso do Covid é realmente compensador.

As expectativas para este ano são por isso grandes e acredito que esta segunda edição será também um sucesso.

 

 Democratizar a analítica com a Cloud

No parágrafo anterior, comentei a importância da cadeia de valor da informação independentemente de como a tecnologia é consumida. No entanto, devemos estar cientes de que estamos num momento tecnológico em que extrair dados de centenas de fontes não é uma tarefa complexa, mas é cara do ponto de vista tecnológico. Abstrair o utilizador da tecnologia necessária e permitir que ele simplesmente consuma os resultados da aplicação de análises aos seus dados é possível graças a um software preparado para este tipo de consumo da cloud. Desta forma, não só o benefício da analítica avançada fica mais acessível a qualquer tipo de público sem a necessidade de um conhecimento aprofundado do assunto, como também economiza tempo que pode ser dedicado a “decifrar” as pistas que a analítica nos dá, progredir e tomar melhores decisões.

Se olharmos para o papel da cloud na analítica avançada, acredito firmemente que ela é a tecnologia que capacita a democratização destes ativos. Graças aos diferentes modelos de implementação na cloud (pública, privada, híbrida), os gastos com hardware são reduzidos, a elasticidade é fornecida com consumo eficiente com base nas necessidades específicas de armazenamento e o processamento de dados (possibilidade de expandir ou reduzir os recursos empregues conforme necessário) e a mobilidade ou colaboração entre equipas é incentivada.

Todos estes benefícios culminam no que para mim é o cerne da questão: com a cloud, os profissionais e estudantes têm a tecnologia mais perto de si, não importa quando ou onde estejam, e a governança de dados passa a ser responsabilidade de todos. Esta responsabilidade nunca deve ser negligenciada, pois a falta de coordenação pode destruir o valor dos melhores modelos analíticos.

Desta forma, a nuvem tem essa qualidade intrínseca que torna a análise de dados mais fácil e acessível a todos. As organizações têm mais facilidade em resolver desafios com sucesso e crescer, melhorando o dia-a-dia, favorecendo a mentalidade “fail fast, fail cheap and learn faster”. Por sua vez, os cientistas de dados podem ter melhor formação e delegar tarefas com pouco valor acrescentado através da automação, concentrando-se nas tarefas em que a mente humana e a sua curiosidade são o verdadeiro elemento diferenciador.

Em suma, é responsabilidade de todos nós como profissionais, estudantes, formadores ou empreendedores, que a ciência de dados deixe de ser um objeto de definição, deixando para trás "o que é" e passe para a próxima etapa em que as suas conquistas são partilhadas como um benefício a todos os estratos da sociedade em geral e aos indivíduos em particular.