• Roberto Thomazette

Como reconhecer e reduzir a falta de habilidades em Business Analytics



Eu li em um recente relatório que um dos mais valorizados profissionais do século 21 é o cientista de dados.  Apenas uma pequena fração da raça humana tem as habilidades para isso, não espanta por que é tão valorizado: estatística, análise de negócios, design gráfico, programação, modelagem e habilidades de comunicação.  Cansei só de escrever. Existirá uma grande procura por esses profissionais, com pouca oferta de pessoal capacitado.


O advento do Big Data é parcialmente responsável por isso. Ao tempo em que cresce o volume de dados, as oportunidades de gerar insights cresceram também.  Com o data analytics servindo como um acelerador para a vantagem competitiva, tanto fornecedores de soluções quanto clientes precisam se planejar para um futuro no qual os cientistas de dados serão escassos.  Como as empresas podem se beneficiar da análise avançada de dados sem um time de cientistas de dados? O que estão fazendo os fornecedores de solução para ajudá-las?


Muitos fornecedores de soluções de analytics têm respondido a essa situação por meio da criação de softwares básicos, que são amigáveis, mas não têm condições necessárias para analisar grandes conjuntos complexos de dados. As empresas estão à procura de soluções que combinam o poder de um Porsche, com a utilidade e facilidade de uso de um Honda.



A saída é por aqui



Você conhece um carro chamado Tesla S? É um dos veículos mais avançados atualmente, mas parece um sedan para a família. Qualquer um consegue dirigir, mas um engenheiro elétrico ou mecânico o curtiria mais. Qual é o Tesla do business analytics? Eu escolheria o TIBCO Spotfire.


Acessível e poderoso, o Spotfire tem a habilidade de diminuir a distância entre o usuário médio de negócios e a elite dos cientistas de dados. Vamos abrir o capô, calibrar os pneus e dar uma volta para ver como isso pode ser feito.




Olhando o que está por baixo do capô


As três funcionalidades a seguir tornam a análise avançada de dados acessível para a maioria dos usuários e ajuda a reduzir a diferença entre as habilidades de análise de dados de cada um:


Recomendações: É exatamente o que o nome diz. Recomenda visualizações que melhor se enquadram no seu conjunto de dados. Elimina a adivinhação na escolha de uma visualização, de forma a possibilitar o início da análise de forma mais rápida. Na interface do usuário é só apontar e clicar. Analistas e cientistas de dados também usam as recomendações e tendo os usuários de negócios aprendido por si sós, eles poderão seconcentrar em análises mais complexas.


Funcionalidades estatísticas:As funcionalidades estatísticas ficam na mão dos usuários, permitindo, por exemplo, que eles apliquem um algoritmo avançado em um conjunto de dados, simplificando a visualização resultante para reconhecê-los e entendê-los mais facilmente.  Uma vez criada, uma análise pode ser exportada e usada na criação de outras mais complexas.


Análise preditiva: Permite tanto os analistas quanto os cientistas de dados criar aplicativos e visualizações que permitam que os usuários de negócios possam antecipar eventos e agir sobre eles. A análise de dados históricos permite aos usuários prever oportunidades futuras e reduzir a perda de clientes, por meio da análise de padrões e tendências que são apresentadas nas visualizações. As análises exportadas ficam disponíveis para analistas e desenvolvedores, que podem incorporá-las em aplicações para os usuários de negócios e outros usuários de diferentes níveis de conhecimento, reduzindo a distância que existe atualmente entre os usuários finais e os cientistas de dados.



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