Margarida Bento em 2019-10-17

EVENTOS

Reportagem

Data Science: uma nova oportunidade para o Canal

Decorreu nos dias 19 e 20 de setembro a segunda edição da DSPA Insights, orientada para o desenvolvimento da data science em Portugal – setor que, por estar em rápido crescimento, apresenta novas oportunidades de negócio

A área da data science está em rápida expansão, com cada vez mais organizações a adotarem soluções de analítica, IA e machine learning para otimizar os seus processos, reduzir custos e criar valor. Em Portugal, isto ainda não é tão expressivo. Mesmo em países como os Estados Unidos, apesar da tecnologia já ter muita capacidade, o mercado está longe de estar consolidado, e em Portugal isto é particularmente sentido.

Foi neste contexto que, em 2018, a Data Science Portuguese Association (DSPA) foi fundada. Com a missão de atuar como mediador do ecossistema de data science no país, a DSPA tem vindo a procurar dar resposta aos desafios que condicionam a adoção e a consolidação do mercado português de data science ao coordenar diferentes stakeholders e oferecer uma plataforma de partilha de ideias e experiências. A segunda edição da sua conferência internacional DSPA Insights reuniu na Nova SBE 49 oradores e quase 500 representantes do setor empresarial, da indústria e da academia em dois dias dedicados ao que já foi, está e terá de ser feito para que as organizações portuguesas possam tomar pleno partido da data science.

18 meses depois: o panorama português

Fernando Matos, Diretor da Data Science Portuguese Association, cita que, apesar do primeiro ano e meio de trabalho da Associação ter sido um “começo positivo”, com forte adesão da parte da indústria e academia, ainda existe muita “falta de investimento” na data science por parte das empresas, e falta de preparação por parte daquelas dispostas a investir na área.

Esta tração resulta não só da cultura e tecido empresariais portugueses e da relativa falta de maturidade da tecnologia, mas também da falta de consolidação da área em termos de standards, guias, formação, mercado de trabalho e estruturas organizacionais. A própria profissão de data scientist – que, por si só, não é uma profissão mas sim um skillset aplicável a diferentes profissões – não está de todo consolidada o suficiente para dar resposta às necessidades das empresas. Não existem ainda – pelo menos em Portugal – as frameworks necessárias para a formação e integração destes profissionais no mercado e dentro das organizações. Parte do trabalho da DSPA enquanto entidade de mediação é o atual desenvolvimento de uma framework de acreditação que atue como “manual” dos skillsets necessários para as diferentes funções desempenhadas pelos profissionais de data science, e a partir daí oferecer uma plataforma para os certificar aos olhos do mercado.

Nunca esquecendo o IT

A data science comporta uma grande variedade de dimensões, desde do IT “puro” até às questões éticas e sociais associadas à adoção generalizada de tecnologias como a inteligência artificial, passando pela gestão e processamento de dados, políticas internas, data governance, processos de implementação. É, em suma, uma área de caráter multidisciplinar – e, mesmo sendo uma área mais do domínio dos sistemas de informação do que das tecnologias de informação, o IT é parte intrínseca de qualquer sistema de analítica, IA, machine learning ou business intelligence.

Isto refletiu-se na abordagem da DSPA Insights 2019: focada, sim, nas ferramentas de analítica, nos dados e nas suas aplicações, mas sem descorar o “backstage” que permite que tudo isto possa operar devidamente. Todas estas soluções acartam uma componente de IT significativa. Não só é necessário – no caso de aplicações de IoT – infraestruturas específicas para a captação e transmissão de dados – como a simples componente de processamento, armazenamento e gestão de dados requer muitas vezes uma reestruturação significativa do ecossistema de IT da organização. A cloud, em particular a multicloud, torna-se instrumental em garantir que os dados são tratados, processados e analisados onde o devem ser para que as ações necessárias sejam tomadas em tempo útil. Para que possa ser devidamente integrada no processo de negócio, a data science requer uma contextualização e gestão centralizada dos dados e, muitas vezes, edge computing, o que acarreta uma componente de orquestração complexa.

Nas palavras de Paulo Maurício, Tech Manager, Analytics and Cognitive, da Delloite, “não basta apenas construir bons modelos”. Foi precisamente esta uma das poucas apresentações do foro do IT na DSPA Insights 2019, dedicada ao papel do uso e orquestração de containers no machine learning.

O uso de kubernetes, explica, facilita este processo e a sua integração nas operações de negócios, com uma estrutura modular que lhe confere escalabilidade e portabilidade, facilitando assim a automação.

“Os kubernetes trazem muita estrutura ao machine learning – facilita em muito a automação e governance”, conclui Paulo Maurício.

Novas oportunidades para o Canal

Enquanto muitas empresas já dispõem de uma infraestrutura de IT adequada – e, em muitos casos, a implementação específica pode não requerer um overhaul dos recursos existentes – a verdade é que, inevitavelmente, um mercado consolidado de data science vai requerer um forte envolvimento dos Parceiros tecnológicos – abrindo uma nova avenida para o Canal de IT.

Tomando como exemplo o SAS, que em analítica tem maior expressão no mercado português, a empresa desenvolveu, ao longo do seu quarto de século no país, uma extensa rede de Parceiros no Canal de IT, não só para a implementação de infraestruturas de IT como também para a prestação de serviços de valor acrescentado, com diversos Parceiros especializados em verticais específicos. Nem mesmo um vendor de grande dimensão e maturidade tem a capacidade de dar resposta a todas as necessidades de implementação de um projeto.

A própria rede pode comportar um enorme projeto por si só, especialmente no que toca à IoT, com a necessidade de conectar e integrar sensores, switches e gateways, micro data centers e data centers de Edge, tudo em zonas geograficamente dispersas, com a cloud da empresa.

Pensar na vertical

A DSPA Insights 2019 refletiu também a vasta quantidade de setores nos quais a data science pode e está a ser aplicada – o que apresenta, por seu lado, uma oportunidade de negócio na especialização vertical.

Disto não faltaram exemplos, desde a business intelligence na transformação digital nas empresas (abordada pela BI4All) até à analítica aplicada ao setor público, com um projeto da Nova SBE que poderá revolucionar a forma como os centros de emprego processam casos, bem como o painel “The Future of Cities and Data Science”, dedicado à utilização da data science para melhorar o serviço ao cidadão, o funcionamento dos serviços públicos e a qualidade de vida nas cidades.

A indústria é, naturalmente, uma área de grande relevo, sendo aquela na qual se está a ver um crescimento mais forte. A Closer foi figura de proa deste tema, com uma apresentação dedicada à forma como a incorporação inteligência artificial, cloud computing e IoT nos vários níveis da cadeia de produção podem impactar a indústria ao prevenir falhas dispendiosas, aumentar a eficiência, e melhorar a gestão de stocks ao ponto de, um dia, o uso de armazéns se poder vir a tornar obsoleto.

Também não faltou a representação da banca e serviços financeiros, com intervenções por parte da SIBS, Revolut, e o painel “Data – The New Gold (That’s Not in The Balance Sheet or Bank Vaults)”, no qual representantes do BPI, Millenium, Caixa Geral de Depósitos e Novo Banco debateram a forma como os dados podem servir de plataforma para trazer novos serviços e valor acrescido ao cliente ao mesmo tempo que melhoram as operações.

 

O IT Channel foi Media Partner da DSPA Insights 2019.

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