Como o Cientista de Dados é importante para o mundo moderno.
A Estatística e a Computação que são duas ciências que para muitos não possuem qualquer relação, possuem no contexto empresarial dos dias atuais um papel crucial para definir se uma estratégia comercial ou no caso de instituições financeiras uma estratégia de risco de crédito será bem sucedida ou não.
Com inúmeros dados e informações sobre clientes, mercados e empresas, executivos e profissionais atrelados a tomadas de decisão passaram a enxergar novas possibilidades de fazer negócio e de alavancá-lo. A integração de informações vindas de diversas fontes, como redes sociais e bancos de dados internos das companhias, traz a possibilidade de entender melhor os consumidores e fornecer produtos mais próximos aos seus desejos e necessidades.
Ou seja: Ao fazer uma compra usando o cartão de crédito ou débito; ao clicar em uma página na internet para ler uma notícia ou ver um produto, postar nas mídias sociais, assistir, baixar ou publicar fotos e vídeos; ou simplesmente ao deixar o sinal do GPS de seu celular ligado: você está gerando informação que pode ser identificada.
Diariamente, operações desse tipo produzem 2,5 quintilhões de bites de dados no mundo. Para ter uma ideia, 1 quintilhão de bites equivale a 220 bilhões de músicas ou 153 milhões de filmes. Colocar ordem nesse caos gerado por todos nós todos os dias, a todo momento, e fazer disso algo lucrativo tornou-se prioridade para muitas empresas.
Para criar e tratar grandes volumes de informação dessa magnitude, em uma variedade tão diversa de fontes e plataformas, quase que instantaneamente, surgiu o big data, um novo conceito de previsão de acontecimentos e hábitos de consumo a partir de informações analisadas com o uso de modelos matemáticos complexos e softwares sofisticados.
É neste contexto que o Ciêntista de Dados exerce seu papel. “Um cientista de dados é alguém que é curioso, que analisa os dados para detectar tendências”, disse recentemente Anjul Bhambhri, vice-presidente de Produtos Big Data da IBM. “É quase como um indivíduo renascentista, que realmente quer aprender e trazer a mudança para uma organização.”
Não é uma pessoa fácil de achar e em decorrência da escassez de profissionais, a área de TI não tem agido de forma proativa neste conceito. Na verdade muitos CEOs expressam sua frustração com TI em relação a Big Data e uma frase de John Harris, chairman do Corporate IT Forum, organização que reúne altos executivos no Reino Unido, é muito interessante. Segundo ele, os CEOs sabem onde está o ouro e não entendem porque TI não o extrai lá. Eles, CEOs, sentem que os gestores de TI não são geólogos que sabem onde extrair ouro. E faz uma comparação muito interessante com os técnicos que trabalharam na decifração da quebra dos códigos de comunicação dos alemães na Segunda Guerra Mundial. Eles eram matemáticos e linguistas que pensavam de forma criativa. Na opinião dele, os cientistas de dados devem ser os profissionais que conhecem profundamente o negócio e tenham imaginação e criatividade para fazer as perguntas certas. E não necessariamente serão encontrados no setor de TI.
O trabalho de um cientista de dados foi exemplificado na Harvard Business Review, versão online em outubro de 2012. No texto, os autores mencionam o trabalho de um pesquisador da Universidade Stanford, que percebeu que a rede social LinkedIn estava monótona e que as pessoas realizavam poucas interações sociais. O pesquisador então sugeriu a criação de um algoritmo que apresentasse sugestões de amizades para os usuários da rede, também conhecido como ‘People You May Know’, o que foi um sucesso e ajudou com que a rede social se tornasse uma das mais utilizadas no mundo. O algoritmo proposto por Goldman utilizava as informações disponibilizadas nos perfis dos usuários da rede como, por exemplo, o colégio onde o usuário cursou o Ensino Médio. Comparando com os outros usuários, o algoritmo poderia sugerir pessoas que também estudaram no mesmo colégio, fazendo assim que as pessoas aumentassem seu número de conexões, proporcionando maiores interações sociais pela rede.
Este é um dos exemplos de como o Cientista de Dados utiliza as análises de dados do Big Data. Em outras postagens comentarei com mais detalhes o papel do Ciêntista de Dados e como a combinação entre Estatística e Computação definirão o rumo de muitas atividades no mundo moderno.
