Qual é a maturidade do mercado brasileiro, para receber a ciência de dados como cultura nas empresas?
No cenário atual, nós estamos vivendo a 4ª revolução industrial, com a automação de processos utilizando inteligência artificial, produção enxuta sob demanda, e a Internet das Coisas (IoT). Estamos passando por uma reformulação completa no processo de produção. Esse cenário é o que faz a área de dados ser tão promissora. Na verdade, é apenas uma das coisas! Outro fator que contribui muito para o crescimento do setor da ciência de dados, é a facilidade de armazenamento e coleta dos mesmos, na medida que o mundo fica cada vez mais conectado.
Talvez você já tenha visto essa sigla em algum lugar: VUCA. É assim que o mundo é compreendido por muitos especialistas. “O mundo está cada vez mais VUCA!” é o que afirmam, e não é difícil de comprovarmos isso. A cada ano, o mundo está mais Volátil, Incerto, Complexo e Ambíguo. Com essa realidade, tomar decisões tem demonstrado ser uma tarefa cada vez mais complexa. E por esse motivo, errar rápido é quase uma lei na administração de empresas, para que se possa aprender e mudar tão rápido quanto é a inovação do mercado. Os ambientes hostis de intolerância ao erro estão sendo substituídos por ambientes corporativos onde o erro é permitido, desde que haja reconhecimento da falta cometida e ação para a sua correção. Dessa forma, sai na frente quem se adapta mais rápido às mudanças. E é nesse ponto que a ciência de dados fica cada vez mais em evidência, impactando consideravelmente nas decisões das empresas.
Qual é o papel de um cientista de dados numa empresa?
Eu já vi pessoas confundirem o papel do cientista de dados na empresa como um novo gestor. Porém, o verdadeiro papel é ser uma ferramenta que auxilia a gestão para reduzir tempo de decisão e de processos, reduzir custos e compreender a melhor forma de alocar recursos. E num cenário em que errar rápido é importante, a decisão com base em dados é o caminho mais eficaz para realizar essa nova gestão.
Por cultura, pensamos que a alocação de recursos está ligada apenas às finanças, equipamentos e máquinas. Mas já há empresas que compreendem a importância de realizar alocação de recursos humanos, conforme a demanda dos projetos que estão sendo desenvolvidos. Essa é uma forma muito inovadora de pensar, quando se trata de administração.
Será que todo o mercado está capacitado para receber essa inovação tecnológica?
Algo que é fato: quem não estiver pensando em dados hoje, amanhã não estará mais no mercado. Toda a cadeia de produção do agronegócio, da indústria e do setor de serviços e comercio, estão apontando para a mesma direção, a Inteligência Artificial. Dificilmente há alguém que não se beneficia com a I.A. no mundo de hoje. Se você está conectado de alguma forma (smartphone, computador, tablet, etc.), os algoritmos de I.A. estão presentes na sua vida, sem você perceber isso. O ponto que quero chegar nesse artigo, é exatamente a velocidade de inovação e na velocidade de adaptação. Talvez haja hoje, muito mais tecnologia disponível do que utilização prática dessa tecnologia. Claro que há casos em que o custo de implementação dificulta a funcionalidade que podemos criar, estando conectados. Mas há muitos recursos que não são utilizados, que muitas vezes é distribuído de forma gratuita, mas o modo de pensar das pessoas ainda está preso à métodos arcaicos de registro e compartilhamento da informação, preso as vezes por uma burocracia complexa.
A aplicação da ciência de dados é importante para qualquer empresa, de qualquer setor. Mas o custo da mudança em desprender-se dos velhos métodos, dos velhos comportamentos, das burocracias complicadas, talvez seja o principal fator que se apresenta como uma barreira para evoluir tecnologicamente. O mercado brasileiro precisa mudar o foco, direcionar esforços para alcançar um nível de maturidade na forma de lidar com a informação e estabelecer estratégias com essa nova perspectiva de gestão. Dessa forma o mercado terá maior poder competitivo e alcançará resultados mais promissores.
Muito bom esse artigo. Difícil mudar o mindset das pessoas e a cultura de organizações, mas esse é o desafio. Mostrar como os dados e informações são necessários para tomada de decisões mais assertivas e como é possível antever alguns problemas bom base em análise de dados.