Diagnóstico do transtorno dos dados: Por que a competência em dados é essencial para as empresas modernas?

Os dados, sejam fatos, opiniões ou experiências, desempenham um papel crucial na formação de interações e na facilitação da compreensão entre indivíduos e grupos. Ela serve como base para a interação humana em vários contextos e o faz desde o início. 

A automação de dados, por outro lado, pode ser rastreada desde a década de 1890, quando um sistema de tabulação mecânica foi desenvolvido e introduzido por Herman Hollerith para tabular dados do censo dos EUA. Essa inovação reduziu significativamente o tempo necessário para compilar os resultados do censo, de anos para meses, e estabeleceu as bases para desenvolvimentos futuros em processamento e automação de dados. 

Como prática, o processamento de dados eletrônicos só existe desde a década de 1950, com o advento dos computadores eletrônicos. Na década de 1970, a introdução de microprocessadores e a evolução dos computadores pessoais democratizaram ainda mais o acesso ao processamento de dados eletrônicos.  

Como discutimos anteriormente nesta série, o principal objetivo da DataOps é agilizar o fluxo de dados. Abordamos como a automação de DataOps alimenta insights e tendências, como ajuda a reduzir erros de dados e como um datacenter combina o valor operacional das equipes de ciência de dados, engenharia de dados e análise. Também falamos sobre como o uso perspicaz de recursos de dados pode apoiar a liderança e por que isso oferece um valor enorme para a empresa. Neste blog, examinaremos melhor os talentos necessários para apoiar esses resultados vencedores. 

Por que a competência de dados agora é um conjunto de habilidades essenciais para sua organização  

O DataOps é uma profissão relativamente nova que se tornou indispensável rapidamente. O que mudou? Um desenvolvimento impactante recente é a introdução da AI. Os dados se tornaram primordiais para o sucesso de qualquer implementação de AI. Além da AI, há três elementos que estão levando o comportamento dos dados para novos domínios e que exigem ainda mais expertise. Essas forças são como uma tempestade perfeita no gerenciamento de dados: uma combinação de eventos que não são prejudiciais individualmente, mas que, quando ocorrem juntos, podem produzir um resultado profundamente destrutivo.   

Três áreas que criam a ameaça de dados: 

1. Os quatro Vs do Big Data (volume, variedade, velocidade e veracidade) são como um furacão, dificultando a localização, a entrega e o acesso aos dados. Além disso, a variedade infinita de dados (não estruturados, estruturados, em lote, em tempo real e streaming, nuvem, IoT, etc.) contribui para o caos, e todos esses dados devem ser racionalmente definidos para que possam ser confiáveis e protegidos contra pessoas que possam danificá-los, usar indevidamente ou roubá-los. Os dados estão em constante mudança, criando uma magnitude de complexidade exclusiva da era digital. 
2. Há um esforço tecnológico incessante para encontrar dados em novos dispositivos e estabelecer estruturas para transformá-los, entregar, catalogar, analisar, monitorar, proteger, compactar e arquivar.  
3. Os dados em si estão ganhando vida própria. A definição de dados pode ser bastante simples: “informações factuais (como medições ou estatísticas) usadas como base para raciocínio, discussão ou cálculo.” Mas agora vivemos na era da economia da informação, introduzida na terceira onda por Alvin Toffler em 1980. Os usuários bem-sucedidos desse modelo de negócios incluem Google, Meta e outras empresas de mídia social, onde os dados em si são uma fonte de resultados financeiros e também alimentam produtos e serviços adicionais. Outros exemplos incluem plataformas como a Uber Technologies, que não possui veículos, ou a Airbnb, que não possui propriedades. No setor de videogames, uma série de ativos foi criada aproveitando a automação de dados e processos. Esses exemplos de empresas orientadas por dados criaram uma “realidade virtual” e agora reconhecemos os dados como um ativo. Os dados não são mais apenas informações factuais. 

É nesse terceiro elemento que os dados não são mais apenas sobre a sua empresa, mas sim sobre a sua empresa. Você pode pensar no fluxo de dados que opera em toda a sua empresa, como o sangue que flui pelas veias da empresa para fornecer energia vital a todos os sistemas, e os profissionais de DataOps são seus cardiologistas.  

Vamos considerar, por exemplo, outra profissão que já teve centenas de anos para transformar suas práticas em uma profissão e competência bem definidas.   

A estrutura de competências do contador de gestão global certificado (CGMA, Chartered Global Management Accountant) define cinco áreas de conhecimento que os profissionais de finanças precisam para impulsionar o sucesso da organização. As categorias de habilidades usadas pelo CGMA em alto nível também podem ser adaptadas e aplicadas a uma competência efetiva de dados corporativos nas mesmas cinco categorias de habilidades, como segue:  

1. Habilidades técnicas. As habilidades técnicas para os principais profissionais de gerenciamento de dados incluem proficiência em análise, planejamento e design de dados e governança, bem como conhecimento de métodos estatísticos e bibliotecas de análise. Os profissionais de dados devem ser adeptos da visualização de dados, familiarizados com processos ETL e arquitetura de dados e entender o gerenciamento de banco de dados. Habilidades em Machine Learning, estruturas de AI e tecnologias de Big Data são essenciais para gerenciar e analisar grandes conjuntos de dados. 
2. Habilidades de negócios. As habilidades de negócios ideais para profissionais de dados incluem o desenvolvimento do domínio, além da perspicácia organizacional para conectar insights à estratégia e interpretar dados contextualmente, a educação financeira para relacionar descobertas à receita e a capacidade de aproveitar dados para influenciar decisões organizacionais de longo prazo.  
3. Habilidades pessoais. As habilidades de comunicação são essenciais para profissionais de dados, facilitando a colaboração efetiva em ambientes orientados por dados. Isso ajuda a influenciar as partes interessadas não técnicas, fornecendo insights complexos de maneira clara e promovendo a cooperação com equipes multifuncionais.  
4. Habilidades de liderança. As habilidades de liderança permitem que os profissionais de dados influenciem a mudança organizacional. Três tipos de habilidades de liderança, como colegas, funcionais e estratégicas, ajudam os profissionais de dados a gerar resultados, fortalecer equipes, gerenciar mudanças e impulsionar o desempenho. Além disso, os profissionais de dados podem desempenhar um papel fundamental no gerenciamento de mudanças ao promover a adoção de novas ferramentas. 
5. Habilidades digitais. Embora possam parecer se sobrepor às habilidades técnicas necessárias para profissionais de dados, as habilidades digitais, como categoria, refletem os avanços na tecnologia moderna de maneira mais geral e não podem ser ignoradas. As principais habilidades incluem proficiência em ferramentas digitais, como Excel e software de BI, familiaridade com segurança de dados, governança e privacidade, conhecimento básico de automação e scripts, além de fortes habilidades de criação de conteúdo, além de habilidades de comunicação digital. 

Como você pode ver, o DataOps é certamente uma ferramenta que pode neutralizar ameaças de dados à sua empresa, mas apenas quando você tem a experiência e a competência necessárias em vigor. No próximo blog, analisaremos mais detalhadamente os “dados como um ativo” e por que eles são um capital valioso ao abastecer seu modelo de negócios.