Gestão

Como definir uma estratégia sólida de data science nas empresas?

O conceito de Data Science ainda é algo recente. Embora muitas organizações já saibam da importância de manipular e extrair valor de seus dados, poucas estão, de fato, se aprofundando nas possibilidades que esta inovação entrega

Melhor correr, pois o relógio está rodando para os players que desejam se manter competitivos no mercado: segundo dados da Frost e Sullivan, até 2022 o mercado de Big Data e Analytics deverá triplicar na América Latina, com o Brasil puxando a frente. E nesta linha, definir uma estratégia sólida para a ciência por trás dos dados será o divisor de águas entre quem irá adiante e quem ficará para trás.

“Questões como extração, limpeza e transformação dos dados em informações de valor serão a base para que as pessoas de cada negócio tenham autonomia para tomar decisões rápidas e alavancarem o seu negócio”, destaca Everton Lenz, coordenador de Desenvolvimento da BIMachine, empresa de soluções em Business Intelligence e Analytics.

Pensar na escrita e no design das soluções analíticas ajuda a elevá-las a um outro nível, criando experiências agradáveis e evitando que retornem para uma planilha, por exemplo 

A constatação se intensificou após a participação da empresa, recentemente, no The Developer’s Conference Florianópolis. Para o coordenador, as soluções de dados atuais precisam combinar inteligência com acessibilidade e intuitividade para todos os usuários, traduzindo a complexidade dos dados para um entendimento simples.

Segundo George Mueller, desenvolvedor na BIMachine, esta evolução do uso dos dados também passa pela experiência do usuário, um tema também abordado no evento na capital catarinense.

“Pensar na escrita e no design das soluções analíticas ajuda a elevá-las a um outro nível, criando experiências agradáveis e evitando que retornem para uma planilha, por exemplo”, destaca Mueller.

Já Lenz salienta que inovações como Machine Learning, que também foi destaque no TDC Florianópolis, serão cruciais para as empresas criarem práticas sólidas no uso de ciência de dados em suas estratégias.

“O aprendizado de máquina permitirá a resolução rápida de problemas complexos para humanos e até para sistemas tradicionais, tais como interpretações de imagens, vídeo e texto”, exemplifica o coordenador.

O CEO da BIMachine, Douglas Scheibler, complementa avaliando que a evolução no tratamento das informações também transformará o perfil dos colaboradores, não somente criando novos cargos – como o Cientista de Dados, uma das profissões com maior procura atualmente no segmento de TI –, mas também indicando aos próprios funcionários novas maneiras de refletir, em suas rotinas, uma nova cultura, focada em expansão e resultados.

“As novas empresas terão suas estratégias cada vez mais orientadas por dados (data-driven), e as equipes terão que se adaptar a isso. Conforme pudemos ver na TDC, quem é desenvolvedor terá o desafio de fazer essa ponte para a transformação cultural das empresas, por meio da tecnologia”, finaliza Scheibler.

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