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6 maneiras de lidar com a grande escassez de cientistas de dados

Organizações podem repensar, reciclar, reorganizar e buscar resolver o preenchimento da lacuna de talentos voltando para si mesmas


Bob Violino, da CIO (EUA)

27/05/2019 às 11h00

Foto: Shutterstock

A demanda aparentemente insaciável por cientistas de dados continua a crescer à medida que as organizações buscam profissionais que possam obter insights de todas as informações que estão reunindo.

Em um relatório divulgado em janeiro de 2019, o LinkedIn listou o cientista de dados como o trabalho mais promissor em 2019, com base em dados sobre salários, número de vagas e crescimento ano após ano.

Mais de 4.000 vagas de empregos para cientistas de dados são esperadas para este ano, de acordo com o relatório, 56% a mais que em 2018. As principais habilidades dentro da categoria de ciência de dados incluem mineração de dados, análise de dados e aprendizado de máquina.

O problema é que as empresas geralmente não conseguem preencher esses trabalhos com rapidez suficiente devido à falta de talentos. Contudo, isso não significa que eles não possam adquirir os tipos de habilidades que os cientistas geralmente possuem.

Pode levar um pouco de pensamento criativo e persistência, mas as organizações podem lidar com a grande escassez de cientistas de dados de várias maneiras. Aqui estão algumas sugestões.

1. Procure aqueles que consideram uma mudança de carreira

Com toda a atenção que a ciência dos dados está recebendo hoje em dia, é provável que os profissionais de tecnologia – e até mesmo as pessoas que não são de tecnologia – possam considerar a possibilidade de mudar para o campo.

“Procuramos pessoas de bootcamps que estão mudando de carreira”, diz Pat Ryan, vice-presidente executivo de arquitetura corporativa da empresa de consultoria em tecnologia SPR. “Essas pessoas têm uma ética de trabalho e confiança em si mesmas para mudarem de uma carreira que conhecem para entrarem em algo completamente novo”.

A SPR traz as pessoas o mais cedo possível de carreiras como engenharia, e instrui e treina as habilidades necessárias em ciência de dados. “Este é um investimento de muito mais longo prazo” do que a contratação de cientistas de dados, diz Ryan. “Mas nossa experiência tem sido que pessoas com essa formação única vêm de pessoas e habilidades situacionais, além das habilidades técnicas, que também temos dificuldade em encontrar”.

A SPR também procura contratar pessoas com formação acadêmica formal em análise de dados com experiência de trabalho. “Essas pessoas têm a formação acadêmica necessária para entender a matemática, com a capacidade de realizar alguns dos desenvolvimentos necessários”, diz Ryan.

2. Retreine funcionários atuais

Pode ser difícil recrutar novos trabalhadores em tecnologia em um mercado de trabalho restrito. Como resultado, as organizações estão se voltando para sua própria base de funcionários técnicos para encontrar potenciais cientistas de dados. Por meio de programas de treinamento e do uso de centros de excelência, as empresas podem aumentar o número de trabalhadores internos com habilidades em ciência de dados.

“Buscamos formar internamente nossos engenheiros de dados que entendem como projetar soluções de dados, incluindo como aplicar algoritmos de aprendizado de máquina, com o entendimento adicional necessário de matemática e estatística”, diz Ryan. “Dessa forma, eles podem entender o que um R-quadrado ou uma matriz de confusão está dizendo a eles”.

O desafio para muitas organizações é fechar a lacuna entre experiência e expertise, afirma Roger Park, consultor da EY Americas e líder em inovação do Escritório de Serviços Financeiros da firma de consultoria EY. A empresa treina todos os seus funcionários em ciência de dados, não apenas aqueles dentro desse campo.

“Nós incentivamos nossos funcionários a participar ativamente e concluir novos treinamentos”, diz Park. “Por exemplo, temos um programa chamado EY Badges, que permite que as pessoas invistam em suas próprias carreiras ganhando credenciais digitais em habilidades que as diferenciam no mercado, como visualização de dados, AI, transformação de dados e estratégia de informação”.

Ao incentivar as pessoas a ganhar novos crachás e oferecer um currículo forte, a empresa está tornando o treinamento mais fácil e mais divertido, diz Park.

Outra tática que o EY implementa para ajudar a motivar as pessoas a aprender novas habilidades é a gamificação. “Quando a nova tecnologia é lançada e ainda não sabemos onde usá-la, desenvolvemos desafios baseados em recompensas – pense em hackathons – para que nossa equipe crie usos e aplicativos interessantes”, diz Park. “Aproveitamos o desejo de nossos funcionários de brincar com novos produtos ou ferramentas, para criar novas maneiras de trazer essas novas tecnologias e habilidades para o nosso trabalho do dia a dia”.

3. Alavanque mentorias e construa centros de excelência

Muitas organizações já possuem muitos cientistas de dados internos, e podem ajudar a compartilhar conhecimento com aspirantes a cientistas de dados, bem como àqueles que já trabalham em campo. Por meio da mentoria, profissionais experientes podem ensinar aos trabalhadores mais novos sobre o funcionamento interno do negócio.

“Uma tática é formar novos talentos com mentores que entendem o negócio”, diz Park. “Todo bom departamento de ciência de dados precisa de três coisas: pessoas que sabem escrever algoritmos, pessoas que sabem programar esses algoritmos e aqueles que têm perspicácia nos negócios”.

A academia não pode ensinar as pessoas como casar a unidade de negócios com a ciência de dados, diz Park. É aqui que a criação de centros analíticos de excelência junto da organização pode ajudar, porque eles reúnem indivíduos com a mesma mentalidade, que continuam a desafiar uns aos outros e usam as habilidades com o melhor de sua capacidade.

Por meio desses centros, “os cientistas de dados estão inseridos em toda a organização e podem consultar projetos fora de seus domínios”, diz Park.

4. Apoie-se na tecnologia

Quem disse que somente cientistas de dados podem ser os únicos a alavancar informações para agregar valor aos negócios? Algumas empresas estão descobrindo que praticamente qualquer pessoa na organização pode assumir algumas das funções que os cientistas de dados desempenham – pelo menos até certo ponto.

O varejista de comércio eletrônico Zulily, de uma maneira, aborda a falta de talento em ciência de dados ao “democratizar” os dados da empresa para toda a sua base de funcionários, permitindo que os cientistas de dados se concentrem em desafios e oportunidades de negócios mais estratégicos.

“Em nosso mundo, onde personalizamos e lançamos milhões de versões de nossos sites todos os dias, todos os aspectos do nosso negócio se resumem em como abordamos, analisamos e aprendemos com os dados”, diz Bindu Thota, vice-presidente de tecnologia.

Isso é verdade se os dados são derivados de respostas de clientes recém-adquiridos a programas de marketing ou se exibem os eventos de vendas com curadoria mais relevantes personalizados para cada cliente, diz Thota.

A empresa criou ferramentas proprietárias para permitir que seus funcionários de merchandising, marketing, operações e outras áreas acessem painéis e relatórios diários, o que permite a tomada de decisão autônoma com base em quaisquer atividades que estejam ocorrendo com a empresa.

“Há pessoas dentro de organizações que têm capacidades e habilidades desconhecidas, e é crucial que a liderança ajude seus funcionários a praticar e desenvolver esses talentos”, diz Jeremy Wortz, arquiteto sênior da West Monroe Partners, uma empresa de consultoria de negócios e tecnologia.

“Quase todas as organizações possuem entusiastas da ciência de dados embutidos”, diz Wortz. “A chave é ter um local para caracterizar essas habilidades domésticas e avaliar o talento latente. O termo ‘cresça seus próprios’ significa ter interesse em seu pessoal para descobrir talentos não vistos – até o ponto em que essas ‘incógnitas’ se tornem cientistas e engenheiros altamente qualificados”.

As tecnologias de automação de aprendizado de máquina tornaram isso mais viável, reduzindo a complexidade de tarefas como a construção de algoritmos, diz Wortz.

A Monroe Partners descobriu novos cientistas de dados internamente e ajudou os clientes a fazer o mesmo. “Ajudamos um banco a receber desafios de aprendizado de máquina em toda a empresa – um hackthon – onde havia algumas pessoas mais jovens trabalhando nas agências bancárias que conseguiam determinar uma solução”, diz Wortz.

5. Trabalhe com o ensino superior

Houve um aumento nos programas de ciência de dados de faculdades e universidades, que não existiam até cerca de oito anos atrás, diz Wortz. As organizações devem estabelecer relações de trabalho com essas instituições sempre que possível.

“Enquanto esses programas ainda estão sendo desenvolvidos, eles estão mostrando sinais precoces e promissores”, diz Wortz. “Sabemos disso porque estamos vendo as habilidades aparecerem em um fluxo de talentos juniores”.

A Monroe Partners estabeleceu relações com os presidentes de departamento e professores adjuntos nas universidades, que descobrem e encaminham a empresa aos talentos juniores promissores.

As empresas devem formar alianças com essas instituições e ter uma estratégia robusta de recrutamento no campus, acrescenta Brad Fisher, líder em dados, análises e inteligência artificial na consultoria KPMG dos EUA, que tem uma divisão de cientistas de dados.

“Mantemos nosso mecanismo de recrutamento funcionando ao longo de um ano, com pontos de contato semanais entre os recrutadores e os gerentes de contratação”, diz Fisher. A empresa tem parcerias com programas de análise em várias instituições.

6. Alavanque a comunidade e a diversidade

Quanto maior o agrupamento de candidatos, maiores as chances de encontrar talentos. Algumas empresas estão explorando como podem entrar em contato com a comunidade mais ampla para atrair pessoas interessadas em ciência de dados e tópicos associados.

“É importante promover a próxima geração de cientistas de dados e criar oportunidades para explorar o campo em todos os diferentes níveis de educação dentro da comunidade”, diz Thota. “Trouxemos alunas do ensino médio de diversas origens econômicas e as ajudamos a entender ciência de dados, aprendizado de máquina e big data para criar um aplicativo em tempo real”.

A Zulily convida grupos de analistas e cientistas de dados para sua sede em Seattle e também participa de comunidades como a conferência Marketing Analytics e Data Science para compartilhar seus aprendizados e colaborar com outras organizações.

“Semelhante à nossa abordagem à nossa experiência do cliente, tentamos criar maneiras únicas de trazer interesse [na] tecnologia que construímos, aproveitando a ciência de dados”, diz Thota. Em junho de 2019, a empresa sediará um hackathon com seu parceiro, a equipe Sounders FC, da Major League Soccer, para usar dados esportivos para resolver os desafios tecnológicos.

Embora a indústria de tecnologia tenha uma ampla população de cientistas de dados, a Zulily não se limita a esse setor quando procura por talentos. “Do meu ponto de vista, um dos maiores erros que a liderança técnica pode cometer é a rigidez em torno da contratação apenas do setor de tecnologia”, diz Luke Friang, CIO da empresa. Um forte conhecimento prático de ciência da computação para engenharia é fundamental, bem como uma base sólida em matemática.

“Mas grandes talentos podem vir de vários setores, sejam acadêmicos, de saúde ou sem fins lucrativos”, diz Friang. “Esses setores muitas vezes encorajam as características que buscamos na Zulily: inventores, solucionadores de problemas criativos, pessoas que querem possuir algo e torná-lo melhor”.

 

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