A Ciência de Dados em 2016

A Ciência de Dados em 2016

A Ciência de Dados em 2016

O ano de 2015 vai chegando ao fim. O ano que parecia não acabar nunca, vai dando seus últimos suspiros e 2016 vem aí trazendo mais 365 oportunidades.

E fazer previsões é sempre algo arriscado. Se você acerta, começa a pressão para que acerte sempre. Se você erra, começam a dizer que você não sabe o que está falando. Mas vou me arriscar, com base em tudo que vi ao longo de 2015 e fazer algumas previsões. A Ciência de Dados em 2016.

E para começar, a frase de Michael Dell, fundador e presidente da Dell:

 “ Big Data Analytics é o próximo mercado de 1 trilhão de dólares!

Esta frase foi proferida por Michael Dell, em um artigo recente na revista Forbes, uma das mais respeitadas no mundo. E se parece otimista demais ou não, o tempo vai dizer, mas uma das coisas que mais me chamou atenção ao longo de 2015, foi exatamente o movimento dos gigantes da tecnologia: IBM, Microsoft, Oracle, Dell, Google, etc….em direção à Ciência de Dados e todas as tecnologias que cercam este conceito, como Big Data, Analytics, Internet das Coisas e muito mais. Estas empresas investem bilhões de dólares em pesquisa e desenvolvimento e se elas estão se movimentando para criar soluções relacionadas a Data Science, é bem provável que elas estejam seguindo na direção certa.

Mas não são apenas as gigantes da tecnologia que estão atentas ao volume de dados gerado no planeta. Muitas Startups foram lançadas em 2015, ligadas a Data Science, Big Data e principalmente a Internet das Coisas. No Brasil o movimento ainda é pequeno, mas na América do Norte e na Europa, as startups avançam de forma espantosa. Já existe startup de Internet das Coisas, criada em Israel, vendendo soluções no Brasil. E como as startups são mais ágeis, inovadoras e em seu DNA está a essência da experimentação e riscos, elas conseguem gerar em pouco tempo, soluções que já estão fazendo diferença na vida das pessoas. E esta disrupção provocada pela transformação digital afetará de forma mais intensa e bem mais rápido a maioria das empresas, muitas das quais ainda estão um pouco relutantes em reconhecer este cenário.

Analytics

O Analytics convencional exige que os analistas primeiro formem uma hipótese – uma pergunta – e, em seguida, consultem os dados em busca da resposta para essa pergunta. A fim de chegar a resultados precisos, este modelo pressupõe que 1) o analista sabe as perguntas certas que precisam ser feitas e 2) a hipótese e os insights resultantes são livres de preconceito. Mas, é claro, ambos os objetivos são impossíveis de alcançar. Os seres humanos não podem saber todas as perguntas certas e, por nossa própria natureza, essas perguntas são carregadas com viés, influenciadas por nossas presunções, seleções e aquilo que intuitivamente esperamos ver.

Em 2016, veremos uma forte mudança no conceito de Analytics, pois a aprendizagem de máquina vem avançando rapidamente e em breve poderá substituir o ser humano na tarefa de descobrir padrões nos dados, elaborando as questões corretas, sem limitações ou viés.

Segundo as principais publicações ligadas a Data Science, haverá uma explosão de soluções analíticas baseadas em nuvem projetados para alcançar o mercado de médias e pequenas empresas.

Aprendizado de Máquina

O aprendizado de máquina (Machine Learning), vai revolucionar o mercado de soluções de analytics. Mas o próprio aprendizado de máquina passará por mudanças significativas no próximo ano. No aprendizado avançado da máquina, as Redes Neurais Profundas (DNN) se movimentam além da computação clássica e da gestão da informação, criando assim sistemas que podem se tornar capazes de perceber o mundo de maneira autônoma. Quando as múltiplas fontes de dados e a complexidade da informação se tornam inviáveis e não rentáveis para a classificação e análise manual, as DNNs acabam automatizando essas tarefas e possibilitando a abordagem de desafios-chave relacionados com as tendências.  As DNNs são uma forma avançada de aprendizado de máquina, que é particularmente aplicável a conjuntos de dados grandes e complexos, fazendo com que equipamentos inteligentes pareçam inteligentes de fato. Elas também permitem que sistemas de hardware, ou baseados em software, aprendam sozinhos todos os recursos disponíveis em seu ambiente, desde os menores detalhes até classes abstratas. Esta área está em constante evolução e as organizações precisam aprender a aplicar as tecnologias para obter uma vantagem competitiva.

Big Data

O Big Data foi usado nos últimos anos como um apelo de venda, para que grandes pacotes de software pudessem ser vendidos, mesmo sem a tecnologia e conceito estarem devidamente maduros. As empresas foram informadas de que tudo que elas precisavam fazer é comprar e implementar esta ou aquela nova tecnologia e magicamente, elas teriam surpreendentes novos resultados de seus negócios. Infelizmente, como qualquer inovação tecnológica que o precedeu, Big Data é apenas um facilitador, intensificador e amplificador. Se os seus processos de negócio ou abordagens de gestão são ruins, Big Data irá torná-los muito piores.

Em 2015 começou o movimento das empresas saindo do mundo de ilusão e percebendo que para colher os frutos de uma solução de Big Data, seria necessário primeiro arrumar a casa e compreender o conceito de Big Data. Big Data não é apenas a criação de relatório ou dashboards visualmente atrativos. Big Data é a oportunidade de organizar as fontes de dados e utilizá-las para obter insights que permitam mudanças substanciais na forma como a empresa opera seu negócio. Agora que o conceito de Big Data amadureceu, já podemos ver como ele está mudando e impactando positivamente a vida das pessoas. No fim, é para isso que toda tecnologia deveria ser usada.

E 2016 será o ano da consolidação do Big Data. Por que? A competitividade é cada vez maior e a empresa precisa olhar seus processos por outras perspectivas. Precisa compreender o que os dados estão dizendo, cruzar as informações, personalizar a experiência do cliente e continuar gerando lucros. Métodos tradicionais já não funcionam mais. O Big Data vai permitir uma revolução na forma como uma empresa opera o negócio no dia a dia.

A prova que o Big Data começa a se consolidar, foi a criação do primeiro padrão para a tecnologia. A União Internacional de Telecomunicações (UIT), agência das Nações Unidas que trabalha para promover a cooperação global em uma variedade de áreas técnicas, anunciou recentemente seu primeiro padrão para Big Data.

Big Data vai continuar a estar no topo das prioridades para os líderes de TI, em 2016.

Internet das Coisas

A Internet das Coisas é o buzz do momento. Depois de alguns anos falando sobre isso, as empresas começar a se mexer. A Oracle lançou um portal de IoT (Internet of Things), a IBM criou um centro de desenvolvimento de novos negócios em IoT e muitas startups estão sendo lançadas com soluções nesta área. A Internet das Coisas surgiu no momento que a tecnologia está preparada para coletar, armazenar e analisar os dados gerados pelas coisas. Que coisas? Seu carro, geladeira, relógio, cachorro (sim, seu cachorro não é uma coisa, mas quando ele receber uma coleira com chip, será possível conhecer melhor seu comportamento J). O conceito de Big Data será multiplicado alguns milhares ou milhões de vezes, quando todas as coisas começarem a gerar dados. Casas inteligentes já são realidade, carros com mais de 100 sensores geram dados sobre vida útil de seus componentes e comportamento de seus motoristas. Com o advento da conectividade (Wi-Fi, celular, Bluetooth, etc), as máquinas podem transmitir seus dados e informações de operação para outras máquinas, que por sua vez podem ser outros equipamentos que trabalham em conjunto com esta máquina, ou computadores que analisam os dados e tomam decisões de controle, as vezes auxiliadas por interação do ser humano. Até 2020 serão 50 bilhões de coisas conectadas.

Em 2016 as empresas terão que olhar para a Internet das Coisas, não mais como uma tecnologia distante, mas como uma forma de criar novos produtos e mudar a experiência com o cliente. Sabemos até onde chegaremos com IoT? É difícil imaginar. O próprio Tim Barnes-Lee, o inventor da Internet, disse: “Eu jamais imaginei o que iria ser criado devido a invenção da Internet”. E, se o que veio depois da invenção da Internet, que objetivava um sistema simples de troca de e-mails e documentos, é uma previsão do que vai vir após a definição e padronização de sistemas IoT, teremos que nos preparar para uma revolução nunca vista no universo digital.

Ciência de Dados

A Ciência de dados vai finalmente chegar no setor bancário, prevê Mike Weston, CEO da Profusão, consultoria em Data Science. “O setor financeiro é um dos pioneiros de técnicas de ciência de dados”, escreve ele. “No entanto, a adoção de ciência de dados está longe de ser uniforme em todos os serviços bancários. Em 2016 eu espero que essa imagem possa mudar. Melhor utilização de dados e personalização de serviços vai passar de mercados financeiros até as redes de varejo. Ela terá um profundo impacto sobre marketing, atendimento ao cliente e desenvolvimento de produtos. “. Eu concordo plenamente com Mike. Ainda não vimos a Ciência de Dados aplicada ao setor bancário, área com grande volume de dados, que permitirão personalizar a experiência do cliente.

Análises em tempo real é outro tema quente no próximo ano. O Apache Kafka (do ecossistema Hadoop) vai se tornar um ponto de integração de infraestrutura de dados da empresa, facilitando a criação de sistemas inteligentes, distribuídos. Kafka e outros sistemas de streaming como Spark e Storm irão complementar bancos de dados como peças críticas para o gerenciamento de dados entre aplicativos e data centers.

Percebeu? Tecnologias que não existiam poucos anos atrás, agora estarão no centro de tomadas de decisões das empresas.

Carreira

A revista CIO publicou um artigo (clique aqui) com as 7 carreiras mais quentes na área de TI até 2020, sendo 4 ligadas à Ciência de Dados, Big Data, Analytics e Internet das Coisas.

O IDC projeta que 40 zettabytes (ZB) de dados terão sido gerados em 2020. Cada setor da indústria agora reconhece o potencial de ambos os dados não estruturados e estruturados. O IDC projeta ainda, que em 2015 as organizações terão aumentado seus gastos com Big Data em US $ 16,9 bilhões. Se o mercado continuará aquecido em 2016, os números serão ainda mais impressionantes.

Para a maioria das organizações, Big Data Analytics vai emergir como uma prática core business. Sem a ajuda de insights apoiados em dados, prevê-se que as empresas vão começar a perder sua vantagem e poder dentro do mercado. Como os dados continuam a crescer a uma taxa tão grande e assume tal valor dentro das empresas, é possível prever que muito em breve haverá algum tipo de análise de dados em qualquer função dentro da empresa. Isto significa que para aqueles que têm habilidades de análise de dados, o seu crescimento no mercado de trabalho, será praticamente ilimitado.

Já em 2015, previa-se a falta de profissionais qualificados em Ciência de Dados. Se todas as previsões se confirmarem, poderá haver simplesmente um colapso. Muitas empresas buscando profissionais e poucos profissionais qualificados disponíveis.

Conclusão

Nós ainda não vimos nada. As mudanças estão apenas começando e já mostrando seus impactos. Nos próximos anos não reconheceremos muitas das empresas atuais e muitas delas simplesmente deixarão de existir. A questão para seus executivos é decidir hoje se querem ser sobreviventes ou não.

E você, de que lado quer estar? Dos profissionais que serão responsáveis por estas mudanças ou do outro lado? Pense nisso!

E Feliz 2016!

David Matos

4 comments

  1. Excelente post. Tem-se um gap entre a oferta de trabalhos e profissionais qualificados. É uma grande oportunidade para quem quer ganhar o mercado.

  2. Boa tarde David, se possível gostaria de ter um bate papo informal sobre a sua opinião da mudança de carreira que não são da mesma área. Publicidade x Analista de dados. Se pudermos conversar, ficarei lisonjeada.
    Best,

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