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Principais tendências do mercado de Cientista de Dados

Muitas pessoas consideram a Ciência de Dados como um novo campo de atuação profissional. Entretanto, essa indústria, e suas diversas plataformas ferramentas e operações, já existe há alguns anos. É impossível negar que a procura das empresas pelos cientistas de dados tem aumentado de uma forma impressionante. Isso se deve muito ao fato da cultura de dados estar se fortalecendo nas companhias.

Com essa área em evolução, é necessário que os cientistas de dados se mantenham atualizados constantemente para se manterem competitivos. E é exatamente isso que eu quero compartilhar com vocês nesse artigo. Confira abaixo as últimas tendências para vocês mergulharem de cabeça e se destacarem nessa profissão:

Ética

O debate interminável sobre as implicações éticas e sociais da Ciência de Dados, da Inteligência Artificial e das tecnologias mais comuns, como Cloud Storage, está a quilômetros de distância do seu final. Com relação aos tópicos mais atuais, como privacidade, segurança e automação, as preocupações estão aumentando.

Novas aplicações para a Ciência dos Dados são descobertas quase que diariamente; engenheiros de dados, cientistas e analistas precisam participar da discussão para que outros saibam que esta tecnologia pode ajudar uns aos outros. Esses indivíduos são responsáveis por criar, desenvolver e manter essas tecnologias e sistemas, mas o grande desafio é: O que você tem para compartilhar com o mundo? O que você pode explicar ou quais insights significativos você pode gerar?

Um exemplo muito bom para demonstrar o impacto positivo da coleta e análise de dados é como, através de Customer Intelligence e Data-Driven Marketing, a tecnologia está fornecendo “conveniências modernas”’ para muitos – como ofertas de compras personalizadas, mais segurança em casa, cibersegurança, entre outros.

Está claro como água que em 2018 os profissionais da Ciência de Dados não podem ficar de fora de discussões sobre o impacto positivo da Analytics na vida diária das pessoas.

Empoderamento dos Dados

Apesar do fato de que, de certa forma, o empoderamento parece audaz – até mesmo um pouco exagerado – é apenas uma palavra-chave usada para explicar o aumento da eficácia dos dados para muitos segmentos. Simplificando, os dados que uma empresa está coletando não pertencem apenas a um servidor remoto em algum lugar, acumulando poeira. Só porque um pedaço de dados não é útil para uma área não significa que não seja útil para outra pessoa.

O Empoderamento dos Dados é um processo de alinhamento ou colaboração de todos os envolvidos em um sistema. Isso significa que todos dentro da organização têm acesso às mesmas ferramentas e recursos, bem como aos mesmos depositórios de dados. E, mais importante, significa colocar os dados nas mãos das pessoas certas, ou seja, aquelas que podem usá-los de maneira produtiva.

Automação

A Inteligência Artificial e o Machine Learning estão crescendo exponencialmente, de forma que automação é um hot topic. Automação significa muitas coisas, mas, essencialmente, são as operações autônomas de um processo ou sistema específico. Quando trazemos essa abordagem para a Ciência de Dados, teremos uma série de softwares e algoritmos usados para ingerir, filtrar e destacar os dados que podem ser analisados posteriormente.

Mas se você acha que a automação poderia tornar a Ciência de Dados obsoleta, você está errado. Esse tipo de conversa negativa, que relaciona a automação diretamente como a causadora de desempregos ou o fim de profissões, não tem relação com o cientista de dados. Esses profissionais ainda serão fundamentais para destacar, identificar e implementar insights nas empresas. Uma grande quantidade de plataformas de automação estará no mercado em 2018 e o cientista de dados ainda será relevante.

Data lakes & cleanups massivos

Muitas organizações estão coletando e armazenando dados em silos departamentais. Esse processo resulta em um pântano de dados. É uma massa vazia de informações e insights potenciais. O desafio é que esses dados precisam ser limpos e organizados antes de serem considerados “inteligência acionável”, criando um data lake a partir de um pântano de dados, categorizando, anexando metadados e ordenando tudo em segmentos de armazenamento adequados.

Em 2018, muitas empresas se concentrarão neste processo de reestruturação dos dados e perceberão os benefícios dos lagos de dados.

Desenvolvimento de aplicações Blockchain

Não há tópico mais quente do que bitcoins e o interesse pela mecânica subjacente dos blockchains. Este interesse aumentará de forma exponencial em 2018, pois o impacto do blockchain em muitas indústrias é extremamente relevante, principalmente quando falamos de implementação em produtos, serviços e sistemas. Há indústrias como Finanças e Saúde que já estão trabalhando para lançarem poderosas plataformas de serviços baseados nessa tecnologia.

Em minha opinião, essas são as cinco melhores tendências de Cientista de Dados para 2018 e provavelmente elas se aplicarão por muitos anos mais. Diante da alta demanda do mercado por talentos analíticos, o SAS lançou em 2016 o SAS Data Scientist Academy – um curso que capacita profissionais para o obterem sucesso como Cientistas de Dados.

*Marvio Portela é Vice-Presidente do SAS América Latina

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