A Ciência de Dados está se tornando uma atividade presente em um número cada vez maior de empresas e no futuro, não muito distante, pode representar uma questão de sobrevivência nas organizações em todo mundo. Neste artigo vamos analisar os 5 Fatores Que Definem o Futuro da Ciência de Dados.

O Cientista de Dados

Como um dos principais profissionais de tecnologia na atualidade e com as melhores oportunidades de carreira, o Cientista de Dados se tornou um dos profissionais mais cobiçados em todos os setores nos últimos anos. Em um lugar na lista dos melhores empregos no portal Glassdoor nos Estados Unidos nos últimos quatro anos consecutivos, a busca pelos Cientistas de Dados vem crescendo a cada ano e a tendência é que essa busca seja ainda maior nos próximo anos, à medida que mais empresas adotarem uma cultura orientada a dados.

Data Science é relevante e importante para qualquer empresa que produz grandes volumes de dados, o que tem levado ao rápido crescimento da Inteligência Artificial (IA) e à adoção do aprendizado de máquina, o que requer profissionais qualificados.

Seja uma empresa de serviços financeiros que deseja mitigar riscos, um varejista tentando prever o comportamento de compra do cliente ou uma empresa de software tentando mitigar a rotatividade de clientes, o caso de uso de IA e aprendizado de máquina no mundo corporativo tem como base uma estratégia de Ciência de Dados.

Entender Data Science significa reconhecer as limitações que frequentemente acompanham uma prática eficaz dessa área. A principal delas é a falta de talento especializado causada pela combinação de alto nível de complexidade da Ciência de Dados e a alta demanda por especialistas qualificados.

Algumas das principais habilidades necessárias para os Cientistas de Dados incluem programação, análise de Big Data, Estatística, Machine Learning, Processamento de Linguagem Natural, manipulação de dados, análise exploratória de dados e muito mais.

Habilidades sociais, comunicação eficaz, colaboração e uma sólida formação educacional também são frequentemente necessárias para ter sucesso como Cientista de Dados. No entanto, como tudo no mundo da tecnologia, a Ciência de Dados está mudando e evoluindo.

5 Fatores Que Definem o Futuro da Ciência de Dados

Para ajudar as empresas a se preparar para o futuro da Ciência de Dados, descrevemos os cinco fatores principais a seguir que moldam o setor de Data Science.

1. Tornar os dados acionáveis para a Ciência de Dados

Dados mal preparados são um dos maiores obstáculos ao sucesso da Ciência de Dados. Para acelerar projetos de Data Science e reduzir falhas, os CIOs e CDOs (Chief Data Officers) devem se concentrar na melhoria da qualidade dos dados e no fornecimento de dados para as equipes de Ciência de Dados que sejam relevantes para os projetos em questão e sejam acionáveis.

2. Escassez de talentos em Ciência de Dados

Embora a Ciência de Dados continue sendo uma das áreas de maior crescimento para os recém-formados, a necessidade excede em muito a oferta disponível. A solução é procurar meios alternativos de acelerar o processo de Ciência de Dados e democratizar o acesso à Ciência de Dados para outros profissionais qualificados em outras áreas. 

3. Acelerando o “tempo para valorizar”

A Ciência de Dados é um processo iterativo. Envolve criar uma “hipótese” e testá-la. Essa abordagem envolve vários especialistas – desde Cientistas de Dados a especialistas em áreas de negócio e analistas de dados. As empresas devem encontrar maneiras de acelerar o processo de Ciência de Dados para tornar esse processo de “tentativa, teste e repetição” mais rápido e previsível, gerando valor o mais rápido possível.

4. Transparência para usuários corporativos

Uma das maiores barreiras à adoção de aplicativos de Ciência de Dados é a falta de confiança por parte dos usuários corporativos. Embora os modelos de aprendizado de máquina possam ser muito úteis, muitos usuários de negócios não confiam em processos que eles não entendem. A Ciência de Dados deve encontrar maneiras de facilitar a explicação dos modelos de Machine Learning para os usuários corporativos a fim de aumentar a confiança desses usuários e consequentemente a adoção de soluções baseadas em Ciência de Dados.

5. Melhorando a operacionalização

Outra barreira ao crescimento da adoção da Ciência de Dados é o quão difícil ela pode ser operacionalizada. Os modelos que geralmente funcionam bem no laboratório não funcionam tão bem em ambientes de produção. Mesmo quando os modelos são implantados com sucesso, o crescimento contínuo e as alterações nos dados de produção podem impactar negativamente os modelos ao longo do tempo. Isso significa que ter uma maneira eficaz de “ajustar” os modelos de Machine Learning – mesmo depois que eles estão em produção – é uma parte crítica do processo.

Veremos uma explosão na busca por Cientistas de Dados e profissionais qualificados (como Engenheiros de Dados, Analistas de Dados, Engenheiros de Machine Learning e Engenheiro de IA) nos próximos anos, à medida que mais empresas adotam uma cultura data-driven e compreendem que as decisões tomadas com base em dados serão fundamentais para que a empresa se mantenha competitiva em um mundo cada vez mais digital.

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Referências:

Future of data science: 5 factors shaping the field