- Os dados são o “petróleo” da nova economia. Os “Data Scientists” são uma peça chave para identificar e antecipar os impactos que os dados poderão ter para o negócio e dar indicações muito relevantes sobre qual o rumo a seguir.
- “Se as empresas ficarem de fora desta tendência por falta de talento arriscam-se a ser ultrapassadas pelos concorrentes e a ver os parceiros de canal [retalhistas, vendedores, distribuidores…] ganhar vantagens quase inatacáveis”
Os dados são o “petróleo” da nova economia. Hoje, nenhuma empresa deveria sobreviver sem uma equipa de “Data Scientists” – um híbrido entre ‘hacker’ de dados, analista, comunicador e um consultor. Nas grandes empresas, os data scientists começam por ser incorporados na áreas de business intelligence ou nas áreas digitais, mas tendem a reportar diretamente aos gestores do negócio, dada a importância dos seus insights para o futuro da organização.
Empresas data-driven e consumer-centric, como a Google, Facebook, Microsoft, Amazon e novos players como o Airbnb, Uber, Netflix, integram data scientists nas suas equipas há vários anos. Porquê? Porque estes têm um impacto direto no negócio e são uma alavanca para a inovação. Permitem melhorar a experiência e a personalização através do conhecimento sobre cada consumidor: quem compra o quê; com que frequência; dentro de que preço e tipo de promoções; quem está interessado no quê, o que são sinais fracos e tendências emergentes…
Para gigantes tradicionais como a GE, Walmart e Aetna a ciência dos dados tornou-se essencial para optimizar contratos de serviço e intervalos de manutenção de produtos industriais; melhorar a definição de preços e logística; ou encontrar as melhores formas de servir os pacientes.
Tomada de decisão e vantagem competitiva
Num mundo em rápida transformação, é imprescindível para uma empresa perceber, com rapidez, o que se está e se irá passar e tomar decisões com base nisso. Os data scientists são bastante relevantes na medida em que são:
Hackers e analistas de dados – Fazem descobertas através dos dados que recolhem e analisam, dando “sentido” à quantidade colossal de dados que uma empresa gera. Conseguem identificar e antecipar os impactos que os dados poderão ter para o negócio e dar indicações relevantes à empresa sobre qual o rumo a seguir.
Comunicadores e consultores – Comunicam as conclusões a que chegaram numa linguagem comum a toda a empresa e aconselham os executivos e gestores de produtos sobre as implicações dos dados para os produtos, processos e decisões.
As competências de um data scientist vão, por isso, para além da componente técnica: têm uma ótima percepção sobre o negócio e possuem competências sociais cruciais, uma vez que trabalham com as mais variadas unidades de negócio. Esta visão global sobre a empresa somada a um conhecimento multidisciplinar (algorítmico, estatístico, analítico, estratégico…) fazem do data scientist uma peça-chave para uma empresa.
A competência mais básica e universal de um data scientist é programar, mas este profissional deve saber aplicar matemática, estatística e como construir e validar modelos utilizando designs experimentais apropriados.
Este é o melhor emprego nos Estados Unidos, de acordo com o site de empregos online Glassdoor.
“(…) O progresso da Big Data não mostra sinais de abrandamento. Se as empresas ficarem de fora desta tendência por falta de talento arriscam-se a ser ultrapassadas pelos concorrentes e a ver os parceiros de canal [retalhistas, vendedores, distribuidores…] ganhar vantagens quase inatacáveis. Pensem na Big Data como uma onda épica que se está a formar agora e a começar a crescer. Se não a conseguirmos apanhar, precisamos de pessoas que a consigam surfar.”, Thomas H. Davenport in Harvard Business Review.
Vale a pena ver o vídeo da Big Data University, uma iniciativa da IBM, sobre como as empresas podem começar a utilizar a ciência dos dados.
