Cientista-de-Dados

Cientista-de-Dados

No grupo funcional, temos o cientista de dados que tem como grande papel liderar a descoberta de dados e seus processos de inovação, além de identificar soluções potencialmente baseadas em dados. Além dele:
Expert em privacidade: com maior uso de informação, concentração de elementos de dados e facilidade e acesso a dados, riscos de vazamento, acessos indevidos e usos inapropriados crescem vertiginosamente. Este profissional é responsável por definir e garantir os níveis corretos de privacidade de dados em todo ciclo de vida da informação, sem limitar ou impactar o desempenho das atividades dos demais membros da equipe;
Arquiteto de Tecnologia e Dados: com maior variedade de formatos, fontes, tecnologias e técnicas de armazenamento e consumo de dados, torna-se vital o entendimento das melhores arquiteturas e organização de dados. Este profissional é responsável pelo desenho das soluções de dados e tecnologia para atender os requisitos de negócio, técnicos e dos usuários;
Expert de Negócio e/ou Funcional: iniciativas de Analytics só geram benefício real se são criadas para resolver problemas de negócios. Estes profissionais tem a função de conectar os demais membros da equipe, com profundo conhecimento de negócio e/ou dos processos funcionais sendo atacados e tratados pelas soluções de análise;
Curador de Dados: monitora e reforça qualidade dos dados entre sistemas e domínios funcionais por meio da resolução de problemas de integridade, referências e disponibilidade, além de validar que problemas nos dados tenham sido resolvidos bem como treina os consumidores da informação.
Na equipe de entrega concentram-se as funções responsáveis pela implantação e industrialização dos elementos das soluções de análise que complementam os modelos descritivos, preditivos e prescritivos. Nesta equipe, consideramos:
Expert em Visualização: responsável pelo desenvolvimento de ferramentas avançadas de visualização para manipular conjuntos de dados complexos em formatos simples e intuitivos;
Analista de Fornecimento de Dados: responsável pela identificação das melhores fontes para determinadas informações, pelo fornecimento destas informações e construção de processos industrializados para coleta e distribuição de dados para análise, além de tratar a qualidade destes dados e seu eventual arquivamento;
Modelador de dados: desenvolve modelos analíticos específicos para funções de negócio ou problemas pré-definidos (como modelos de retenção de clientes, análise de sentimento, identificação da melhor oferta, etc.);
Engenheiro de Dados: filtra, identifica, consolida, organiza, agrega e normaliza dados a serem usados para análises, visualização, modelagem e tomada de decisão. Em alguns casos, implanta procedimentos de limpeza e tratamento de dados;
Líder de Entrega: coordena de forma integral a entrega de todas as capacidades de análise, desde identificação de fontes, modelagem de dados, modelagem analítica, visualização e identificação de necessidades de análise;
Analista de Negócio: responsável pela coleta, priorização e estruturação de requisitos de negócio para identificação de necessidades de análise.
Em organizações com elevada maturidade para o tema de análises, esta equipe está sob coordenação de um papel cuja denominação está se tornando cada vez mais difundida: o Chief Data Officer (ou Chief Analytics Officer), que tem como principal atribuição a definição das necessidades de análises e Big Data, e atua como o grande “tradutor” e integrador entre as equipes funcionais e de entrega.
Já em organizações que estão almejando se tornar mais competititivas, alavancadas por dados e análises, está se tornando cada vez mais necessário um novo perfil de profissional: o arquiteto de transformação analítica.
Ele é o condutor das oportunidades de transformação, orquestrando um plano de transformação entre diversas áreas e processos nas organizações. Necessita ter visão estratégica, para defender e priorizar iniciativas com o maior valor possível à organização e ainda ser capaz de influenciar a camada de gestão mais sênior da empresa.
Precisa também ter conhecimentos de arquitetura de soluções, de forma a construir modelos de entrega com relevância ao negócio e apelo técnico e comercial, sendo capaz de aportar conhecimento técnico para consolidar múltiplas capacidades de análise, gestão de dados e processos de negócio.
Por último, tem que possuir um forte senso de determinação na jornada de mudança, com habilidades de orquestrar o plano de capacitação analítica na empresa toda, oferecer orientação e formar os novos arquitetos de transformação.
Com esta variedade de papéis, responsabilidades e desafios; o recado é um só: mexa-se!
Comente em qual desses papéis de cientista de dados você se identifica ?