Cientista de quê? Afinal, o que fazem os cientistas de dados?

O cientista de dados deveria auxiliar na aplicação do método

Sabe quando a gente começou a ouvir sobre os "novos empregos que estavam sendo gerados no e-commerce" e não tínhamos maturidade pra falarmos sobre isso, pois o mercado ainda não estava estabelecido? Ou quando as especulações relacionadas a eles eram estritamente relacionadas às áreas técnicas e, de acordo com reportagens, se você não soubesse programar ficaria de fora deste mercado e se tornaria obsoleto? Ou, pior ainda, sabe quando se achava que esse negócio de "comércio online" não iria a lugar algum?

Basicamente todas as especulações que tivemos até hoje sobre o cientista de dados entram nas mesmas previsões: (1) não conseguem especular corretamente, pois estamos apenas começando a explorar o real potencial dos dados; (2) requisitam perfis técnicos e geralmente com critérios inatingíveis; ou (3) acham que o cientista de dados, ou a área como um todo, faz o mesmo que as equipes de Inteligência de negócios, e que saber mexer em ferramentas como o Excel, resolve tudo.

Some a isso o fato de que grande parte das empresas está apenas começando a compreender o que fazer com a grande massa de dados que elas possuem: não podemos afirmar que no Brasil as empresas possuem uma cultura de dados em todas as áreas. Se possuem, é em uma área ou outra. E não se iluda de que isso é uma realidade em outros países: são raras e contadas nos dedos.

Logo, não temos um local propício para o desenvolvimento deste profissional no Brasil: o hype é maior que a entrega.

Mas afinal de contas, o que faz um cientista de dados e qual deveria ser seu papel nas organizações?

Antes de mais nada, precisamos parar de achar que estamos falando de um profissional. Você já parou pra pensar que absolutamente todo mundo, de empresas, governo, instituições a pessoas, possuem ou geram dados? Dialogar com todas essas áreas não é tarefa fácil e a comunicação é imprescindível para resolver problemas com dados. Afinal de contas, as soluções desenvolvidas apoiam a tomada de decisão –e quem decide são as áreas de negócios.

A partir do momento em que entendemos que a informação não é pertencente a uma área específica e que ela é insumo e subproduto de todas as ações e decisões da organização, podemos entender que existe muito mais do que números, código e ferramentas de dashboards envolvidos neste processo. Ela funciona como um espelho e nos ajuda a ser mais transparentes em relação a tudo que está acontecendo, guiando decisões mais conscientes e melhores.

Que viagem Letícia, não tô acompanhando.

Pensa assim, você é dono de uma padaria. Seu atendimento e seu produto são bons, logo, sua padaria cresce e você abre mais 3 padarias nas cidades vizinhas.

Começamos olhando pelos dados internos que você possui: controle de produção de pão, qualidade do pão, vendas, fluxo de caixa, previsão de pedidos, pessoas contratadas, produtividade dessas pessoas, controle e relacionamento com fornecedores, contratação para eventos, gastos fixos e variáveis.

Agregamos a isso dados de clientes: você viu potencial nas redes sociais e em compras para eventos e fez um pequeno site. Agregamos interações em redes sociais (curtidas, comentários, compartilhamentos, dados de navegação) e informações sobre os clientes regulares do seu programa de benefícios.

Temos dados de mercado: crescimento previsto para o próximo ano, novos concorrentes e os preços que eles cobram, promoções, dias de comemorações e eventos especiais... cansou?

Agora transforma essa sua padaria em um supermercado. Não, numa rede de supermercados. Não, em uma rede de supermercados que foi comprada por um site de e-commerce. Esse aglomerado de dados gerados em velocidade, variedade e volume, é o famoso Big Data. Doidera né?

Mas e aí, eu te pergunto:

Quem deveria olhar para essas informações?

Quem ajuda a compreender como melhorar e sustentar a empresa a longo prazo lendo esses dados da melhor forma possível?

Quem pensa novas formas e soluções de consumo dessas informações?

Quem pensa em quais informações precisamos guardar e quais não precisamos?

Quem mapeia as necessidades e perguntas de negócio das diferentes áreas, gerando novas descobertas que podem dar ideias para o negócio?

Quem ajuda a disseminar a informação para todas as áreas da empresa?

Quem ajuda a quebrar mitos construídos baseados na percepção das pessoas provando que os dados mostram algo diferente?

Quem busca os melhores métodos matemáticos e estatísticos para realizar as análises com o menor grau de incerteza?

O cientista de dados? NÃO NECESSARIAMENTE.

Mas é o cientista de dados que deveria auxiliar as áreas de negócio e de tecnologia a aplicar o método para que isso aconteça da melhor forma possível.

Este é o profissional que deveria estar preocupado com a estratégia de dados da organização, acima de tudo. Imagine que existe uma nova área na empresa, que requisita um novo perfil de profissional para tirar o melhor proveito dela, ou vários!

Antes de pensar em alguém que resolva todas essas questões, precisamos pensar em pessoas que resolvam da melhor forma as questões mais relevantes. E para isso, temos profissionais com perfis mais de desenvolvimento, mais matemático/estatístico, mais criativo e mais de negócios. Como em qualquer outra área, quanto maior e mais complexo o problema, maiores são as habilidades e competências requisitadas. E achar que encontramos isso somente em um profissional é tanto simplificar demais quanto complicar demais o trabalho a ser realizado.

Assim, nasceu o termo cientista de dados unicórnio. Já viu unicórnio por aí? Cientista de dados unicórnio é aquele que sabe de todas as áreas que se acreditam ser possíveis sobre isso, em profundidade.

Dá uma busca no LinkedIn por "cientista de dados" e me diz se você conhece alguém assim. É óbvio que não conhece e dificilmente vai conhecer. Uma utopia que o mercado e as empresas tem criado, que só traz frustrações para os dois lados.

Isso quando os perfis estão requisitando pessoas tão técnicas que geram soluções que não são úteis no dia a dia, pois elas não sabem as necessidades da equipe de negócios.

Como contornar? Não sei, estamos descobrindo. Somos a primeira geração de cientistas de dados e tudo depende muito da configuração das empresas e dos desafios das áreas.

A cada dia surge uma nova fonte de dados, com um novo desafio. E este é meu intuito com o blog! Vou compartilhar o que estamos aprendendo convivendo com estes diferentes perfis profissionais, de forma simples e acessível. Não tem como fugir: assim como o e-commerce, o cientista de dados veio para ficar. Mas, se puder te dar alguma dica, prefira times em formação, curiosos e com perfis complementares. Desencana de achar o unicórnio, tá?