Bigdata para Profissionais Non-Tech - Bigdata é o combustível do século XXI, Analytics é o motor! - por Fabiano Castello

"Bigdata é o combustível do século XXI, Analytics é o motor". E Analytics é, sem dúvida nenhuma, um dos maiores diferenciais que qualquer profissional pode ter nos dias de hoje. Podemos definir Analytics como a capacidade de saber obter e manipular dados para ter insights (capacidade de compreender algo de forma intuitiva) e usá-los como vantagem competitiva. É uma nova competência profissional, e existem dois caminhos possíveis para quem quiser desenvolver-se nela. 

O primeiro caminho é tornar-se um cientista de dados, um especialista no assunto. É uma carreira bastante interessante e, segundo Tom Davenport, guru de TI desde sempre, é a "carreira mais sexy do século XXI". Para se tornar um cientista de dados existem muitos livros e cursos, tanto no Brasil quando no exterior.

O segundo caminho possível, que é o foco da Inova Business School quando falamos de bigdata, é usar Analytics como uma competência adicional a todas as competências que você já tem. Isto significa que você vai continuar sendo um profissional de finanças, de RH, de suprimentos ou da área comercial, mas com uma diferença: vai saber como usar Analytics como um diferencial no seu trabalho e na sua carreira. É uma competência que vale para executivos experientes, para analistas e para quem está começando a carreira. Para quem trabalha em megacorporações e para quem opera pequenas e médias empresas.

Há cerca de 10 anos, quando começamos a ouvir falar em bigdata e algoritmos de predição, o assunto estava restrito basicamente às áreas de TI, e fazia sentido: como ninguém ainda entendia muito o que era, na dúvida devia ser TI, já que se tratavam de dados, e dados ficam armazenados em computadores.

De lá para cá os computadores ficaram cada vez mais potentes e mais baratos, bem como mais dados estão disponíveis e existe memória barata para armazená-los. Some-se a isso programas para visualização de dados facílimos de usar e muito acessíveis, que foram desenvolvidos para usuários finais, e não para programadores, e que permitem desde interagir com os dados de forma gráfica até algumas funcionalidades mais avançadas, como clusterização e técnicas de predição.

Qualquer lista de como será o profissional do futuro inclui esta competência, e obtê-la passa pelo desenvolvimento de quatro pilares:

1. Saber os conceitos básicos de Analytics de forma conhecer seu potencial e como planejar soluções usando técnicas de, por exemplo, machine learning;

2. Utilizar visualização de dados - DataViz - no seu dia a dia, melhorando de forma significativa sua capacidade de explorar dados e de comunicar resultados.

3. Conhecer o perfil dos cientistas de dados para saber contratá-los e tirar o máximo proveito do trabalho deles

4. Gerenciar projetos de Analytics, conhecendo os aspectos específicos de projetos desta natureza; e

Nas próximas colunas vamos explorar cada um destes pilares em detalhes. Até lá!

Glossário
Em todas as colunas traduzimos um termo técnico em uma definição mais simples de ser entendida. Se você tem algum para sugerir mande para mim em [email protected]. O termo de hoje atende a pedidos feitos por alguns leitores.
Internet das Coisas (do inglês, Internet of Things, ou IoT - lê-se "aiôtí") é uma rede de objetos físicos, veículos, prédios e câmeras, entre muitos outros, que possuem sensores e estão conectados com a internet. Cada vez mais IoT estará presente, trazendo facilidades e comodidade para nossas vidas. Há, no entanto, uma grande preocupação em relação a proteção dos dados individuais das pessoas. Uma câmera de segurança pode ser invadida por um hacker, que terá acesso a informações que não deveriam ser públicas.