5 Fatores Que Definem o Futuro da Ciência de Dados

Para ajudar as empresas a se preparar para o futuro da Ciência de Dados, descrevemos os cinco fatores principais a seguir que moldam o setor de Data Science.

  1. Tornar os dados acionáveis para a Ciência de Dados

Dados mal preparados são um dos maiores obstáculos ao sucesso da Ciência de Dados. Para acelerar projetos de Data Science e reduzir falhas, os CIOs e CDOs (Chief Data Officers) devem se concentrar na melhoria da qualidade dos dados e no fornecimento de dados para as equipes de Ciência de Dados que sejam relevantes para os projetos em questão e sejam acionáveis.

  1. Escassez de talentos em Ciência de Dados

Embora a Ciência de Dados continue sendo uma das áreas de maior crescimento para os recém-formados, a necessidade excede em muito a oferta disponível. A solução é procurar meios alternativos de acelerar o processo de Ciência de Dados e democratizar o acesso à Ciência de Dados para outros profissionais qualificados em outras áreas.

  1. Acelerando o “tempo para valorizar”

A Ciência de Dados é um processo iterativo. Envolve criar uma “hipótese” e testá-la. Essa abordagem envolve vários especialistas – desde Cientistas de Dados a especialistas em áreas de negócio e analistas de dados. As empresas devem encontrar maneiras de acelerar o processo de Ciência de Dados para tornar esse processo de “tentativa, teste e repetição” mais rápido e previsível, gerando valor o mais rápido possível.

  1. Transparência para usuários corporativos

Uma das maiores barreiras à adoção de aplicativos de Ciência de Dados é a falta de confiança por parte dos usuários corporativos. Embora os modelos de aprendizado de máquina possam ser muito úteis, muitos usuários de negócios não confiam em processos que eles não entendem. A Ciência de Dados deve encontrar maneiras de facilitar a explicação dos modelos de Machine Learning para os usuários corporativos a fim de aumentar a confiança desses usuários e consequentemente a adoção de soluções baseadas em Ciência de Dados.

  1. Melhorando a operacionalização

Outra barreira ao crescimento da adoção da Ciência de Dados é o quão difícil ela pode ser operacionalizada. Os modelos que geralmente funcionam bem no laboratório não funcionam tão bem em ambientes de produção. Mesmo quando os modelos são implantados com sucesso, o crescimento contínuo e as alterações nos dados de produção podem impactar negativamente os modelos ao longo do tempo. Isso significa que ter uma maneira eficaz de “ajustar” os modelos de Machine Learning – mesmo depois que eles estão em produção – é uma parte crítica do processo.

Veremos uma explosão na busca por Cientistas de Dados e profissionais qualificados (como Engenheiros de Dados, Analistas de Dados, Engenheiros de Machine Learning e Engenheiro de IA) nos próximos anos, à medida que mais empresas adotam uma cultura data-driven e compreendem que as decisões tomadas com base em dados serão fundamentais para que a empresa se mantenha competitiva em um mundo cada vez mais digital.

Referências: Future of data science: 5 factors shaping the field

Sobre Ramires, F. A. Borja

Proficiência em Regras de Negócios e Tecnologia da Informação
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