Cientistas de dados revelam obstáculos à Transformação Digital

A Transformação Digital acelerou significativamente devido à pandemia de Covid-19, mas as demandas extras sobre os cientistas de dados revelaram barreiras significativas ao trabalho eficaz e altos níveis de insatisfação no trabalho em algumas áreas. Por exemplo, cerca de 4 em cada 10 entrevistados estão insatisfeitos com o uso de análises e implementação de modelos de suas empresas, enquanto surgiram mais de 20 barreiras para um trabalho eficaz, de acordo com uma pesquisa com cientistas de dados encomendada pela empresa análise SAS chamada Accelerating Digital Transformation.

No entanto, o trabalho dos cientistas de dados cresceu em importância com muitas organizações acelerando projetos de Transformação Digital usando a tecnologia para melhorar as operações de negócios. Mais de 90% dos entrevistados indicaram que a importância de seu trabalho era a mesma ou maior em comparação com antes da pandemia.

Para aprofundar o estado da ciência de dados, o relatório avalia o impacto da pandemia, os desafios enfrentados, a satisfação geral com o ambiente de análise e muito mais. A pesquisa mostrou que a pandemia alterou as práticas comerciais padrão, alterando as premissas e variáveis ​​em modelos e algoritmos preditivos e causando um efeito cascata de adaptações em processos, práticas e parâmetros operacionais.

Mais de dois terços dos entrevistados ficaram satisfeitos com os resultados dos projetos analíticos. No entanto, 42% dos cientistas de dados estavam insatisfeitos com o uso de análises e implementação de modelos por suas empresas, sugerindo um problema com a forma como os insights analíticos são usados ​​pelas organizações para informar a tomada de decisões. Isso foi apoiado por 42% dizendo que os resultados da ciência de dados não foram usados ​​pelos tomadores de decisões de negócios, tornando-se uma das principais barreiras enfrentadas.

A pesquisa também destacou algumas lacunas de habilidades específicas. Menos de um terço dos entrevistados relatou ter proficiência avançada ou especializada em habilidades de programas pesados, como gerenciamento de Nuvem e administração de banco de dados. Esse é um problema, uma vez que o uso de serviços em Nuvem aumentou significativamente, com 94% dizendo que experimentaram o mesmo ou maior uso de Nuvem desde o início da pandemia.

“Claramente, houve mais demandas sobre os cientistas de dados, pois a pandemia acelerou os projetos de Transformação Digital que muitas organizações estavam planejando de qualquer maneira”, disse Iain Brown, chefe de Ciência de Dados do SAS UK and Ireland. “Uma grande fonte de frustração é encontrar uma maneira de as organizações implementarem os insights de projetos de análise e usá-los em suas tomadas de decisão, o que significa que dar aos cientistas de dados um lugar na mesa da diretoria pode ser um caminho a seguir”, comentou.

“Atrelado a isso, encontramos preocupações em torno do suporte para equipes de ciência de dados e falta de talento, que tem sido um problema há algum tempo com a demanda superando a oferta. As organizações devem perceber que investir em uma equipe de cientistas de dados com habilidades complementares pode render enormes valor para os negócios, portanto, o custo de contratação precisa considerar o retorno desse investimento à medida que avançamos para processos de negócios significativamente mais digitais e orientados por IA”, acrescentou Brown.

Lacunas

A pesquisa também identificou lacunas na ênfase organizacional consistente na ética da IA, com 43% dos entrevistados indicando que sua organização não realiza revisões específicas de seus processos analíticos em relação ao viés e discriminação e apenas 26% dos entrevistados relatando que o viés injusto é usado como uma medida de sucesso do modelo em sua organização.

Quando se trata dos desafios identificados para garantir uma tomada de decisão justa e imparcial, a Dra. Sally Eaves, especialista do setor, disse: “Os cientistas de dados podem emprestar seus conhecimentos para elaborar diretrizes de trabalho para acesso a dados, segurança de uso e questões mais amplas, como sustentabilidade e ética e viés de dados.”

“Em vez de às vezes esperar que recebam dados apropriados e limpos e confiar demais na tecnologia para gerar resultados justos, eles podem desempenhar um papel ativo para implementar as diretrizes e verificações corretas em cada estágio do processo analítico para tentar eliminar Ter um fluxo transparente e explicável de dados para decisão é obviamente a chave para isso”, observou a especialista.

A pesquisa revelou resultados positivos da interrupção global da pandemia. Quase três quartos (73%) disseram que são tão produtivos ou mais produtivos desde a pandemia, enquanto uma proporção semelhante (77%) revelou ter a mesma ou maior colaboração com colegas. Isso sugere que muitos dos desafios destacados existiam, possivelmente em maior grau, antes da pandemia.

Outros desafios enfrentados foram a quantidade de tempo gasto na preparação dos dados versus a criação do modelo. Os entrevistados estão gastando mais tempo (58%) do que prefeririam coletando, explorando, gerenciando e limpando dados.

“No geral, o cientista de dados tem amplos motivos para se sentir empoderado e otimista sobre como a pandemia destacou a importância de seu papel dentro de sua organização e como ela pode evoluir ao longo do tempo”, disse Brown. “Isso vale especialmente se os cientistas de dados puderem aproveitar todo o espectro de ferramentas disponíveis para gerenciar o ciclo de vida da análise, buscar treinamento em ciência de dados e oportunidades de desenvolvimento de habilidades e adotar a preparação de dados como o primeiro passo na modelagem”, finalizou.

Serviço
www.sas.com