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Ciência de Dados: por que ela (não) funciona nas empresas

Por Diego Rogerio Ribeiro*

“Os dados são o novo petróleo“, indicam gigantes da tecnologia como Microsoft, HPE e IBM. Mas será que nossa sociedade sabe minerar esta nova fonte de “energia”? Estaríamos, novamente, numa corrida do ouro? Arrisco responder “não” para ambas as perguntas.

A principal função dos dados é possibilitar certa inteligência, que pode se tornar vantagem competitiva, para o tomador de decisão. No entanto, o dia a dia mostra que nem sempre sabemos tomar decisões, principalmente baseada em dados. Muitas vezes, porque o dado está mostrando justamente o contrário do que queremos ver (viés de confirmação). A reação natural é negá-lo, alegando que está incorreto. Isso pode indicar que num passado recente, ou até no presente, o dado coletado não estava íntegro ou correto.

Mesmo em se tratando de Big Data, grande parte dos dados não terá valor ou veracidade para a empresa, sendo considerado lixo. Do inglês “garbage in, garbage out” – lixo que entra, lixo que sai. Se os dados que você tem ou coleta não estão corretos ou alinhados com o core business da empresa, terão pouca ou nenhuma utilidade. Isso pode ser constatado ao se perguntar a um cientista de dados onde ele gasta a maior parte do tempo no processo analítico. A resposta certamente indicará a etapa de limpeza e transformação dos dados.

 

QUANDO A CIÊNCIA DE DADOS FUNCIONA

O leitor atento já deve ter percebido que este texto não trata do glamour que buzzwords, Big Data e Ciência de Dados encontram na mídia em geral. Tampouco se pauta nas informações amplamente divulgadas por grandes formadores de opinião como a Gartner. Quero, antes, trazer os motivos pelos quais não vejo a aplicação efetiva destas áreas nas empresas. E a principal razão para isso é a falta de cultura analítica.

Muitas empresas já conseguiram realmente usar os dados a seu favor. Observando-as, percebe-se claramente que desenvolveram, primeiro, uma cultura analítica baseada em dados. Deixo aqui a palavra com os especialistas, recomendando este belo texto da Leticia Pozza, da Cappra Data Science.

Outro ponto chave para as empresas conseguirem se valer de Big Data e Ciência de Dados é a infraestrutura. Tanto tecnológica quanto de pessoal. O que venho observando é o total desconhecimento por parte das empresas do que compõe uma infraestrutura de Big Data. Isso faz com que elas requisitem, numa vaga para Cientista de Dados, habilidades e conhecimentos de responsabilidade técnica da TI. Sem falar em anos de experiência na área – que é absolutamente nova. Assim, a implantação da Ciência de Dados acaba se tornando uma busca pelo unicórnio inexistente.

O que é necessário, então, para as empresas poderem se valer desse novo minério? Para começo de conversa, é preciso desenvolver cultura analítica. O segundo passo é ter uma infraestrutura adequada para a coleta de dados. E, em terceiro lugar, montar uma equipe – ressalto, uma equipe! – de Ciência de Dados. E não um unicórnio valente, com cinco anos de experiência, que domine Hadoop, Python e R, especializado em Inteligência Artificial…

 

*Diego Rogerio Ribeiro é cientista de dados especializado em Web Analytics com foco em Marketing Digital e CEO da Data Control Room, consultoria de Ciência de Dados aplicada aos negócios.

 

Ilustração: iStock/Rost-9D
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