Ciência dos dados: montando o novo puzzle

Na verdade, num mercado em mudança acelerada, em que os intervenientes internacionais mais importantes têm fortes equipas de análise de dados, qualquer empresa que pretenda ter condições para competir em paridade terá de ter uma tal equipa, ainda que embrionária. E, infelizmente, não é uma função de que possa ser feito simplesmente o “outsourcing”, como se de um projeto limitado no tempo se tratasse. O grande desafio que se coloca este ano é como mover a ciência dos dados da periferia da empresa para o centro dos processos de decisão.

Desengane-se quem pense que a questão fica resolvida apenas com a adoção de uma ferramenta de análise e visualização de dados. Para além da formação aos utilizadores – e que é mais vasta do que a boa utilização da plataforma adotada – será necessário integrar os mecanismos de decisão baseados em machine learning nos processos da empresa. Esse é um desafio considerável, porque em muitas organizações as disciplinas de DevOps estão ainda em fase de relativamente baixa maturidade – e a ciência dos dados está, normalmente, associada à preparação de dados para decisão com base em relatórios, quando a integração nos processos das empresas pressupõe que estas criem mecanismos em que a decisão é tomada em tempo real.

Por outro lado, e tal como acontece hoje com a cloud, em que muitas empresas adotaram uma estratégia “multicloud”, onde procuram as melhores componentes entre os diversos fornecedores, também a ciência dos dados será cada vez mais a conjugação de peças num puzzle complicado. Também esta modularidade tem de ser planeada – a única forma, como se sabe, de assegurar um crescimento sem sobressaltos.