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Usuários treinados em Analytics importam mais que ter cientistas de dados
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Usuários treinados em Analytics importam mais que ter cientistas de dados

A formação de usuários, que garanta a utilização adequada das ferramentas, será cada vez mais importante para garantir bons resultados

Da Redação, com IDG News Service

26/03/2015 às 7h37

Foto:

Já se passaram quase quatro anos desde que o investidor e empresário Marc Andreessen proclamou, em um famoso artigo no The Wall Street Journal, que o software estava “comendo o mundo” ou tomando conta dele, dominando-o por completo. E a prova é estar em todos os lugares.

Várias transformações de grande escala estão ocorrendo nas empresas e
indústrias, desde o setor dos serviços financeiros à agricultura ou à
publicidade. Atualmente, há ainda outra tendência dominando o software
de negócios, de forma similar.

Considerem-se alguns anúncios recentes, SAP, Salesforce.com, Tibco
Software e Oracle lançaram novos recursos de análise nas últimas
cinco semanas. Durante o mês passado, a IBM disse que investirá
quatro mil milhões de dólares em várias áreas de tecnologia prósperas,
incluindo Analytics. A lista de exemplos alonga-se.

As ferramentas de analítica fáceis de usar estão tornando-se cada vez
mais comuns, colocando recursos de inteligência de negócio, sem
precedentes, nas mãos de um conjunto cada vez mais amplo de usuários. As organizações estão percebendo, mais e mais, a
interessante oportunidade de levar mais dados às linhas de frente e
fornecer a capacidade de análise desses dados a quase todos os usuários.

Um fator para a tendência é também a falta de cientistas de dados qualificados no
mercado de trabalho, considerada um elemento de pressão entre as
organizações, considera Kirk Borne, cientista de dados e professor da
Universidade George Mason.

Significa que ferramentas de análise de dados estão se tornando onipresentes onde o software empresarial está. Mas
importa saber se isso é necessariamente positivo.

“Ao colocar os dados nas mãos de pessoas que os conhecem e gerem
melhor, os departamentos de TI podem concentrar-se na governança,
na segurança, na infraestrutura, na aquisição de dados, manutenção e
provisionamento, em vez de programarem consultas ou “queries” e
produzirem relatórios”, defende François Ajenstat, vice-presidente de
gestão de produtos na Tableau Software.

“As melhores ideias vêm de
‘dashboards’ analíticos gerados pelo usuário e executados sobre
infraestrutura gerida pelos departamentos de TI”, completa ele.

Mas muitas dessas ferramentas são equipadas com recursos analíticos
de alta potência e não é claro se elas serão utilizadas de forma eficaz por
funcionários, com falta de preparação sobre as particularidades das
análises a serem executadas. “Definitivamente, temo que a ferramenta
certa nas mãos erradas possa causar problemas”, confessa Borne.

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“Na melhor das hipóteses, leva a resultados incompreensíveis, não interpretáveis ou significativos; na pior das hipóteses,
gera resultados totalmente incorretos”. Não saber que certos métodos
de análise exigem determinados tipos ou transformações de dados, por
exemplo, pode levar a resultados inúteis e desperdício de esforços,
sublinha.

Por isso, ganha peso a necessidade de capacitação de usuários, para garantir a utilização adequada das ferramentas.

Capacitar os analistas alocados nos departamentos de negócios em Big Data e Analytics se tornará mais importante do que contratar cientistas de dados, segundo resultados do estudo 2014 CIO Agenda da América Latina, realizado com 142 executivos de empresas na região – majoritariamente do Brasil e do México. Entre outras vantagens, essa capacitação ajudará a reduzir os altos salários oferecidos para os cientistas de dados.

Alta demanda

 

Projetos de utilização de big data tendem a manter o ritmo de
crescimento. Um relatório da IDC aponta que as ferramentas de análise de
grandes volumes de dados crescerão 2,5 vezes mais do que os gastos com
business intelligence (BI) tradicionais. Além disso, o mercado
de soluções analíticas baseada em cloud viverá uma expansão ainda mais
acelerada, de acordo com a consultoria. 

A alta demanda de um lado tende a gerar carência de outros. Estima-se
que, apenas nos Estados Unidos, existirão nada menos do que 181 mil
cargos orientados a análise de informações e um volume tão grande quanto
esse para pessoas capazes de fazer gestão e interpretação de dados. A
certeza é que não existe mão de obra suficiente para suprir essa
carência.

Globalmente, o número ainda é maior.

 

Segundo o Gartner,

a demanda por profissionais orientados a projetos de
big data criará 4,4 milhões de postos de trabalho ao redor do mundo
ainda em 2015. A consultoria estima que apenas um terço desse montante será preenchido.

 

Isso ocorre porque as funções requerem habilidades que vão além do
uso de painéis para monitorar o fluxo de informações. É fundamental ter
experiência para ajustar corretamente o que é relevante e definir
parâmetros para estabelecer filtros e algoritmos. Esse conhecimento
dificilmente se atinge com meras certificações profissionais. Muitas
vezes, a exigência chega em níveis de mestrado ou doutorado.

Uma pesquisa da Burch Works publicada em 2013 identificou que
aproximadamente nove em cada dez profissionais de big data tem, no
mínimo, um título de mestrado, isso só considerando a quantidade de
disciplinas que precisa dominar. A lista inclui temas como estatística,
matemática aplicada, metodologias de pesquisas e/ou economia.

A McKinsey Global Institute prevê que o gap de profissionais
orientados a iniciativas focadas em grandes volumes de dados atinja 1,5
milhões de especialistas até 2018 apenas nos Estados Unidos.

Como dá para ver, as oportunidades e os desafios tem grandes
dimensões. Portanto, se você está procurando talentos para sua equipe,
aqui vão quatro abordagens alternativas para encontrar, desenvolver e
reter bons profissionais.

1. Escolha pessoas que conheçam o negócio de sua empresa/indústria
“Concordo que as habilidades necessárias são incrivelmente difíceis
de serem encontradas’, comenta Nick Heudecker, diretor de pesquisas para
gestão de informação no Gartner. “Muitas empresas não sabem o que
procurar quando iniciam um projeto, muito menos onde encontrar esses
recursos. Há dúvidas também sobre quais problemas encarar e que
ferramentas serão necessárias para a tarefa”, adiciona. 

Muitas organizações, então, pensam em contratar um PhD em ciências
avançadas de dados ou um matemático, mas o especialista da consultoria
afirma que uma abordagem alternativa pode ser encontrar alguém que
conhece profundamente o negócio de sua empresa e ensiná-lo conhecimentos
em análise. Na visão dele, é mais fácil ensinar tecnologia para quem
entende do negócio do que ensinar negócio para quem entende de
aprendizado de máquinas.

2. Desenvolva seus melhores talentos
Min Xiao, líder do time de engenharia de campo da provedora de
software Tamr, cita que entrevistou cerca de 500 pessoas ao longo dos
últimos cinco anos. Dessas, cerca de 50 foram contratadas. Ele concorda
que é bastante difícil encontrar o profissional certo para projetos de
big data. Por isso, aposta em seu próprio métodos para esses desafios.

“Procuro pessoas que não são superstars, mas que tem potencial para
se tornarem. Tenho contratar muita gente jovem que nunca trabalhou como
cientista de dados, mas que tragam características para desempenhar bem
essa tarefa. Busco também profissionais de mid level ou seniores que
também nunca atuaram nesses cargos, mas que tenham alto potencial de
desempenhar bem a função”, detalha.

Particularmente, seu objetivo é por pessoas com formação orientada a
estatística, ciências da computação ou algum curso focado em física.
“Antes de mais nada, é preciso ser muito inteligente para se formar em
física. Além disso, são pessoas treinadas em matemática e que, durante o
curso, tem uma camada básica interessante de informática”.

3. Ninjas em Excel
Jason Chavarry, gerente do departamento de analytics da The Hershey
Company, procura talentos em big data em outros lugares pouco comuns:
usuários avançados de Microsoft Excel. “É um bom ponto de apoio. Pessoas
ganham certas habilidades em manuseio de dados e tendem a ser
solicitadas para ajudar em tarefas de outras áreas das empresas”,
comenta.

“Se alguém demonstra capacidade de manusear bem uma ferramenta,
possivelmente conseguirá desempenhar tarefas em outras”, pontua,
reforçando que alguns projetos requerem ferramentas mais sofisticadas
que outros.

4. Faça o talento brotar e crescer
A escassez faz com que muitas companhias tentem fazer brotar talentos
dentro de suas próprias estruturas. Ashley Stirrup, CMO da integradora
Talend, afirma que sua empresa vem obtendo bons resultados em projetos
de big data a partir de programas de mentoria, no qual coloca jovens
para trabalharem em conjunto com especialistas mais experientes.

“Há muitos conhecimentos que podem ser unidos a partir da construção
de uma ponta entre profissionais de negócio e aqueles que conhecem novas
tecnologias”, pondera, citando que muitas vezes um lado não enxerga o
potencial das ferramentas enquanto o outro não identifica usabilidade
para elas atividades práticas.

 

 

 

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