Porque você deveria ser fluente em dados - Parte I

Aqui no Brasil, em meados de 2016, quem era ligado no LinkedIn viu uma explosão de conteúdo sobre Ciência de Dados (Data Science, em inglês). Isso aconteceu em grande parte por causa dos altos salários pagos a profissionais da área, decorrente principalmente da escassez de profissionais versados nessa “nova linguagem”. Mas havia muito mais coisa por trás desse fenômeno. A importância dos dados para os negócios já “estava anunciada” desde 2011, com o surgimento do termo Big Data. Empresas começaram a enxergar a necessidade de criar ambientes data-driven, e as ferramentas para domar os grandes volumes de dados vinham evoluindo muito. Entretanto, por volta de 2018, o mundo (Brasil incluso) começa a perceber que “não tem Big Data, sem muito Data Science”.

Passada a primeira onda da corrida pelo ouro, que era encontrar ou formar Cientistas de Dados, hoje vemos uma dispersão das habilidades analíticas e preditivas em várias outras áreas. Profissionais de áreas como Marketing, Financeiro, Planejamento, Operações... todos têm se beneficiado de uma maior fluência em dados.

Qual é a importância da fluência em dados?

Bem, no caso de precisar tomar uma decisão muito importante, digamos de vida ou morte... você prefere saber exatamente o que está acontecendo, qual é o contexto, os resultados anteriores, as suas chances de sucesso... ou prefere arriscar um palpite?

Vivemos em uma era exponencial, produzimos zilhões de dados a todo instante (você pode ter uma noção dos números, aqui). Sem ferramentas e conhecimento para analisar pelo menos uma fração dessa informação, pessoas e empresas viveriam no escuro.

Data Literacy é uma habilidade fundamental para tomar decisões baseadas em dados, responder as mais diversas perguntas e conseguir os insights que geram transformação em uma velocidade cada vez maior.

O mundo está ficando mais data-driven

Já assistiu ao documentário Dilema das Redes, ou Privacidade Hackeada? Os algoritmos estão dominando o mundo, e, aparentemente, isso é uma coisa ruim. Esses códigos são grandes exploradores de dados, que tentam encontrar padrões, prever tendências e influenciar comportamentos. E estão conseguindo.

Mas nem tudo é maldade ou conspiração. A Netflix e o Spotify são uma fonte inesgotável de entretenimento graças aos algoritmos e dados. No meu caso, trabalhando com E-commerce e Varejo, a concorrência pela preferência dos clientes está cada vez mais acirrada. Através de soluções baseadas em dados, temos gerado melhores experiências para nossos clientes e tempos de entrega cada vez menores.

Já deu pra entender o que isso tem a ver com a gente? Nós somos, ao mesmo tempo, os usuários dessas tecnologias e os profissionais trabalhando para construir ou dar suporte às experiências. Muitos de nós não vão escrever os algoritmos, mas precisamos entender as métricas da empresa, atingir resultados, OKRs e resolver os problemas do cliente.

Então surge o termo Fluência de Dados, ou Data Literacy. A capacidade de extrair sentido dos dados, e de se comunicar em um novo idioma universal baseado em linhas, colunas e gráficos.

Não é preciso ser cientista para ser fluente em dados

Apesar dos gráficos estarem ficando mais complicados, com diferentes formatos e cores, não é preciso ser cientista para entendê-los. A diferença entre o Data Scientist e o profissional de qualquer outra área que seja fluente em dados é que o cientista vai compilar as informações que serão apresentados para a empresa. Ele ou ela deve entender os algoritmos, dominar estatística, treinar modelos de Machine Learning entre outras coisas. As demais pessoas vão acompanhar o material produzido, e ajudar com os insights e tomadas de decisão mais assertivas, a partir dele.

E daqui pra frente, vai ser cada vez mais assim: reuniões em torno de informações, não de argumentos acalorados ou achismos. Pelo menos no ambiente profissional.

A série sobre Data Literacy

Esse é o primeiro artigo de uma série com quatro textos sobre Data Literacy. Ao longo dos próximos artigos vamos explorar os conceitos e as ferramentas que irão te iniciar na jornada da fluência de dados.

Acompanhe o meu instagram (@allbravos) para ver mais conteúdo sobre dados.

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Allan Bravos

Estrategista de Dados, líder de times de Advanced Analytics, Data Science e Data Engineering, criador de conteúdo, professor.

Atualmente Sênior Data Manager no James Delivery, do Grupo Pão de Açúcar.

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