Diante do entusiasmo que empresas de diferentes segmentos despertam em relação ao uso do BigData para ampliar negócios e rentabilidade, é natural que muitos executivos se perguntem: não seria o caso de internalizar esse esforço com a formação de um departamento de análise de dados?
Apesar de promissora, a análise de grandes bases de dados demanda um esforço específico e pode sair cara. É verdade que os softwares de armazenamento e processamento de dados se multiplicam e sofrem barateamento, tendo como finalidade ser operados cada vez mais pelo público final, digamos, leigo em Ciência de Dados. Ainda assim, o custo da licença de uma plataforma capaz de processar grandes quantidades de informações cruas, que não podem ser facilmente organizadas e interpretadas manualmente e é o caso da maioria das empresas mesmo de médio porte –, pode ser bastante elevado.
O alto custo de um software adequado, no entanto, não é o único obstáculo para empresas que buscam a internalização do processo de DataMining. A principal questão reside na operação do software e na posterior análise dos dados. Ora, mais do que possuir um software, é necessário saber operá-lo e nem sempre isso pode ser solucionado com um treinamento dado pelo fabricante. Aplicar os algoritmos mais adequados, limpar os dados extraídos, ler estatísticas e, sobretudo, interpretar as informações processadas demanda um conhecimento específico agregado por analistas ou cientistas de dados, muito além da análise de sistemas.
Perfil do Analista de Dados
Profissionais dessa área são capacitados para identificar padrões consistentes entre grandes quantidades de dados, assim como regras de associação ou sequências temporárias, em busca de clusters compostos por relacionamentos sistemátios entre variáveis e que tenham, sobretudo, relação com o desafio/problema que motivou a análise. O cientista de dados, na verdade, é um grande solucionador de problemas reais por combinar conhecimentos de estatística, engenharia e economia, além de estar habilitado a programar códigos informáticos.
“Então, por que não contratar um profissional assim para minha empresa?”, você deve se perguntar. Dependendo do tamanho da empresa, do volume de dados a ser interpretado rotineiramente ou da complexidade dos problemas a serem solucionados, apenas um cientista de dados pode ser insuficiente para a função. Ocorre que, ao criar uma equipe, o custo não apenas aumenta, mas também é preciso justificar a atuação constante de profissionais tão capacitados. Enquanto isso, a configuração de softwares de DataMining e mesmo uma análise de dados geralmente é algo pontual, que as empresas costumam necessitar uma ou duas vezes por mês. Assim, sua equipe de cientistas de dados provavelmente não terá trabalho associado ao BigData todos os dias, inviabilizando sua contratação.
Composição e retenção de equipe
Mais do que especializada, a equipe de análise de dados precisa ter alta retenção. Obviamente, ao ter acesso a dados confidenciais de uma empresa, não é positivo que esses profissionais mudem de emprego a cada seis meses ou um ano. Portanto, se a saída for terceirizar o serviço de análise de dados, a taxa de retenção de analistas da prestadora de serviços deve ser, preferencialmente alta. A alta rotatividade dos profissionais mais jovens e o mercado aquecido para o setor de serviços torna a retenção de analistas de dados algo cada vez mais raro e, por isso, valorizável.
A terceirização da análise de BigData, porém, pode soar como uma standardização do processo. Afinal, quem saberia analisar os dados de uma determinada indústria sem conhecer profundamente o segmento? Cientistas de dados são formados e selecionados pelo mercado de acordo com sua capacidade de rápida aprendizagem. A compreensão do problema que um CEO tem em mãos é fator fundamental para o direcionamento do trabalho, que necessitará, igualmente, de certa familiaridade com a natureza do negócio associada ao distanciamento saudável, ao olhar não viciado do cientista para identificar soluções.
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