A informação é o petróleo do século 21 e a análise é o motor de combustão.[1]” – Peter Sondergaard
Na era dos dados, em que volume, variedade e velocidade há muito não são os únicos aspectos com os quais os profissionais precisam lidar todos os dias, as diversas funções que vêm evoluindo e se destacando ainda causam confusão. Termos novos surgem para denominar atuações cada vez mais requisitadas pelo mercado, em que os especialistas precisam superar os desafios de variabilidade, veracidade, validade, vulnerabilidade, volatilidade, visualização, valor e muitos outros V’s[2].
Muito além de obter informações, é preciso mantê-las disponíveis, atualizadas e extrair e comunicar bem seu significado. A seguir, alguns dos principais profissionais que tornam toda a narrativa dos dados possível:
Cientista de Dados
A Ciência de Dados tem se destacado bastante devido aos avanços em recursos e técnicas de análise computacional automatizada. As variadas abordagens analíticas possíveis são utilizadas para assessorar a tomada de decisões por meio da transformação de dados brutos em intuições valiosas. Assim, o cientista de dados realiza estudos avançados para extrair valor dos dados, desde a análise descritiva à preditiva, por meio de métodos que podem ser aplicados para detecção de padrões ou anomalias.
O dia a dia envolve entendimento e resolução de problemas, com aplicações em múltiplas áreas e exigindo conhecimento em fundamentos da ciência da computação e programação, incluindo a experiência com linguagens e tecnologias de banco de dados de diferentes tamanhos e formas. Entre as principais habilidades e funções, esse profissional precisa conhecer e dominar metodologias de limpeza e processamento de dados, visualização e storytelling, trabalhar com análises estatísticas, identificação de perguntas, modelagem preditiva e aprendizado profundo e de máquina.
Engenheiro de Dados
Em geral, há confusão entre a atuação de cientistas e engenheiros. Enquanto a atuação dos primeiros se concentra mais em explorar as informações e descobrir princípios, descrevendo fenômenos e relacionando diversas partes do conhecimento, os outros são mais voltados a aplicar os princípios estabelecidos para desenvolver soluções de natureza técnica. Logo, os engenheiros de dados são os profissionais que preparam a infraestrutura, projetando, construindo, integrando e gerenciando dados de vários recursos, trabalhando para garantir que sejam facilmente acessíveis e tudo funcione sem problemas e com desempenho otimizado.
A função também inclui garantir a integração segura e direta dos serviços relacionados, com ferramentas adequadas para ingestão, validação, limpeza, transformação e saída dos dados, criando e implementando soluções que atendam aos requisitos corporativos. Desta forma, os engenheiros de dados devem provisionar e configurar tecnologias de plataforma de dados locais e na nuvem, protegendo e gerenciando o fluxo de dados, estruturados ou não, de diversas fontes. Em resumo, sua ação possibilita o trabalho do cientista de dados por meio da devida reunião e/ou estruturação das informações. E em conjunto ao analista de dados, garante o acesso às diversas fontes que auxiliam na otimização de modelos em data lakes ou data warehouses[3].
Analista de Dados
Esse profissional é responsável por realizar a criação de perfil, limpeza e transformação de dados, incluindo a elaboração de modelos de dados escalonáveis e eficientes, bem como a implementação de análises e relatórios, por meio da compreensão básica de algumas habilidades estatísticas e de leitura, visualização e análise exploratória de dados. Assim, também torna possível identificar as melhores ações para a empresa a partir da transformação dos dados brutos em intuições significativas e relevantes.
Enquanto o trabalho do cientista de dados se concentra principalmente em examinar os dados para identificar as perguntas que precisam de respostas e desenvolver hipóteses e/ou experimentos, o analista de dados atua auxiliando a geração de relatórios e visualização das informações. Além disso, os analistas de dados devem gerenciar as informações e trabalhar com engenheiros e administradores de bancos de dados para verificar o acesso às fontes adequadas necessárias, processos de coleta e demais procedimentos.
Arquiteto de Dados
A Arquitetura de Dados descreve como as informações são processadas, armazenadas, organizadas, integradas e utilizadas em um sistema, fornecendo critérios para operações de processamento a fim de possibilitar o design e controlar o fluxo de dados por meio da definição de padrões, visão e modelos do funcionamento de suas interações. O arquiteto de dados preocupa-se em atender as necessidades estratégicas da empresa, descrevendo as estruturas de dados utilizadas, enquanto o engenheiro de dados se preocupará se a infraestrutura tem a qualidade e a robustez que a empresa precisa.
Com a função de implementar medidas para garantir a precisão e acessibilidade dos dados, o arquiteto deve colaborar com o time de TI no desenvolvimento de estratégias de dados, criando uma visão completa de como as informações fluirão através da organização, incluindo a integração de sistemas com a estrutura existente, e avaliando as tecnologias de gerenciamento, oportunidades de aquisição e inventários de dados.
Profissionais relacionados
Outros profissionais atuam em estreita relação com especialistas de dados. Dentre eles, há o Administrador de Banco de Dados, que deve monitorar e gerenciar a integridade geral de um banco de dados e o hardware no qual ele reside, incluindo questões de segurança e acesso.
Já com atuação similar à do analista de dados, o Analista de Inteligência de Negócios (ou BI, na sigla em inglês) atua mais próximo à empresa para entender as necessidades de relatórios e, em seguida, coletar requisitos, projetar e construir soluções, tendo como especialidade interpretar dados provenientes da visualização.
Outro perfil que atua na área e que pode transitar entre as funções anteriormente descritas é o do Estatístico. Com conhecimentos teóricos de métodos estatísticos, também atua na aplicação de ferramentas para coleta e análise de dados com o objetivo de resolver problemas aplicados e fornecer intuições para entender e direcionar as atividades corporativas.
Visão e Previsão
Em estudo realizado pela rede social LinkedIn divulgado em janeiro de 2020[4], dentre os cargos em alta demanda no Brasil identificadas pelo relatório, 13 dos 15 elencados estão ligados aos setores de Tecnologia da Informação (TI) e Internet. Os profissionais de Ciência e Engenharia de Dados figuram em posições elevadas nessa lista, devido aos avanços em Big Data e técnicas de análise, tais como as baseadas em Aprendizado Profundo e de Máquina e Inteligência Artificial.
De acordo com o Bureau of Labor Statistics[5], havia 27.900 Cientistas da Computação e Pesquisadores da Informação empregados nos Estados Unidos em 2016, e a projeção segundo o órgão é de que, de 2016 a 2026, o emprego para esses profissionais crescerá 19%, uma taxa muito maior que a média para outras profissões. A posição de Cientista de Dados, por exemplo, tem sido consistentemente classificada como um dos 50 melhores empregos na América, de acordo com a Glassdoor, que aponta o aumento na demanda por profissionais altamente qualificados para atuar com tecnologias emergentes projetadas para crescer e dimensionar negócios, tais como inteligência artificial, aprendizado de máquina e automação.
Dados do relatório Jobs of Tomorrow de janeiro de 2020 publicado pelo Fórum Econômico Mundial[6] indicam a previsão de que serão criados 133 milhões de novos empregos no período de 2018-2022; destes, as profissões emergentes do futuro analisadas serão responsáveis por 6,1 milhões de oportunidades globalmente em 2020–2022. Se as tendências atuais de crescimento se mantiverem, essas profissões emergentes fornecerão 1,7 milhão de novos empregos em 2020 — esse número verá um aumento significativo de 51% para 2,4 milhões de oportunidades em 2022. No total, nos próximos três anos, 37% das oportunidades de emprego projetadas em profissões emergentes, 16% serão em Dados e IA e 12% em Engenharia e Computação em Nuvem, declara o texto.
Por sua vez, em documento de outubro de 2020[7], o Fórum apontou a aceleração dessas áreas, devido à combinação da chamada Quarta Revolução Industrial e o início da recessão relacionada à pandemia de 2020: “As rupturas tecnológicas que estavam em sua infância […] estão atualmente aceleradas e ampliadas juntamente com a recessão COVID-19. […] As empresas estão preparadas para acelerar a digitalização dos processos de trabalho, aprendizagem, expansão do trabalho remoto, bem como a automação de tarefas dentro de uma organização.” O relatório identifica como um resultado da pandemia a urgência cada vez maior para lidar com a ruptura em curso, apoiando e retreinando os trabalhadores deslocados e monitorando o surgimento de novas oportunidades no mercado de trabalho.
“A questão mais relevante para empresas, governos e indivíduos não é até que ponto a automação e o aumento do trabalho humano afetará o número de empregos atuais, mas em que condições o mercado de trabalho global pode ser apoiado para um novo equilíbrio na divisão do trabalho entre trabalhadores humanos, robôs e algoritmos. […] Enfrentar os desafios atuais colocados pelo COVID-19, em conjunto com a ruptura representada pela mudança tecnológica, requer inovação renovada do serviço público para o benefício dos trabalhadores afetados em todos os lugares.”, afirma o órgão.
Referências:
[1] “Information is the oil of the 21st century, and analytics is the combustion engine.”
[3] Data lakes e data warehouses são utilizados para armazenamento de dados de forma segura e de fácil acesso, em quantidades elevadas e de forma flexível. O primeiro consiste em um repositório para abrigar qualquer tipo de informações (dados brutos de diferentes categorias); o segundo armazena dados tratados, padronizados e higienizados.
[6] http://www3.weforum.org/docs/WEF_Jobs_of_Tomorrow_2020.pdf
[7] http://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_2020.pdf
