Usuários treinados em Analytics importam mais que ter cientistas de dados

30/03/2015 09:48

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.

“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.

 

Fonte:CIO


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