5 desafios comuns de ciência de dados e soluções eficazes

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Ciência de dados é o processo de estudar dados para extrair insights úteis para a tomada de decisão. Ela engloba de estatística e matemática a inteligência artificial e engenharia de computação.

Por mais importante que a ciência de dados seja, vários obstáculos dificultam que as empresas liberem todo o seu potencial. Neste artigo, você vai conhecer cinco desafios principais de ciência de dados que precisa superar para tirar o máximo proveito da análise de dados e fortalecer a tomada de decisão no negócio.

1. lidar com múltiplas fontes de dados

Encontrar os dados certos para análise é uma tarefa desafiadora, especialmente quando você acessa informações de várias fontes. Por isso, para uma ciência de dados eficaz, consolidar dados de múltiplas origens é indispensável.

No entanto, unificar dados de fontes variadas e semiestruturadas é um processo complexo e demorado.

Uma solução rápida para esse desafio é usar ferramentas de integração de dados ou um sistema de gerenciamento de dados, como Informatica e Oracle. Esses softwares ajudam a coletar e agregar dados de várias fontes e a filtrá-los para facilitar o acesso.

Eles funcionam como uma plataforma centralizada que se integra às origens dos dados. O resultado é uma visão holística de todas as suas informações, permitindo gerar insights mais precisos e relevantes.

Você também pode usar soluções de IA para negócios para analisar dados rapidamente e sugerir decisões estratégicas. Embora existam riscos na IA generativa, como alucinações, eles podem ser mitigados com contramedidas como checagem de fatos.

2. falta de profissionais qualificados

O mundo depende cada vez mais da ciência de dados para decidir. Nada menos que 59% das empresas usam ciência de dados de diferentes formas para melhorar seu desempenho. Isso gerou uma demanda alta por profissionais qualificados, maior do que a oferta. Para você ter uma ideia: há três vezes mais vagas abertas em ciência de dados do que buscas por essas vagas.

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E não é só isso. Mesmo alguns cientistas de dados em atuação ainda não têm as habilidades atualizadas para lidar com dados no mundo atual. A forma tradicional de trabalhar com dados não se aplica mais por causa de tecnologias emergentes como a IA generativa. Além disso, há dois outros movimentos que exigem capacitação ou requalificação: a explosão de dados e o avanço da capacidade de computação.

A capacitação e requalificação dos profissionais de ciência de dados não se limita às habilidades técnicas. Eles também precisam aprimorar raciocínio analítico e comunicação. Com o volume massivo de dados disponível, surgem novos desafios e problemas a resolver.

As soluções precisam ser comunicadas adequadamente aos times e à liderança, que podem ou não ter autonomia para interpretar dados. Vamos explorar isso em mais detalhes adiante.

Para lidar com a escassez de talentos diante da alta demanda, destaque-se como empregador e atraia profissionais desse pool. Ofereça salários e benefícios competitivos. Segundo a Glassdoor, a remuneração base de cientistas de dados nos EUA é de US$ 146.422. Se puder oferecer mais, melhor.

Contratando cientistas de dados ou já tendo profissionais na casa, invista em workshops e treinamentos. Isso garante que as habilidades do seu time acompanhem as práticas e padrões atuais do setor.

3. privacidade e segurança de dados

A migração para ambientes em nuvem contribuiu para o aumento de violações de segurança de dados no século 21. Estima-se que 60% dos dados corporativos fiquem na nuvem. Só em 2020, o FBI recebeu mais de 2.000 denúncias diárias de crimes cibernéticos. Ransomware, ataques a sistemas e roubo de dados são algumas formas comuns de violação.

Como resultado, as empresas têm contratado especialistas em cibersegurança, incluindo hackers éticos que usam ChatGPT para hacking, para manter os dados de clientes seguros. Essa prática ajuda a identificar riscos potenciais e corrigir problemas de forma preventiva.

Com tantos dados suscetíveis a uso indevido, entidades como a União Europeia também agiram.

O Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR), em vigor desde 2018, protege os dados de pessoas na UE. Ele impõe penalidades e multas que podem chegar a milhões de euros para organizações que violem seus padrões de privacidade e segurança.

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Como empresa, você precisa garantir segurança e privacidade não só da sua organização, mas também dos consumidores.

Para proteger esses dados de forma eficaz, primeiro é essencial saber quais dados você tem e onde eles estão, processo conhecido como descoberta de dados. Use ferramentas automatizadas como Tableau e IBM Cognos Analytics para identificar rapidamente dados sensíveis.

Depois, escolha uma solução confiável de armazenamento para atuar como uma camada extra de segurança. Além disso, faça backup periódico para facilitar a recuperação em caso de perda ou corrupção.

Implemente controles de acesso granulares. Seja qual for o seu negócio, não faz sentido dar o mesmo nível de acesso a todos.

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Considere uma empresa de software como exemplo. Os dados de que o time financeiro precisa no dia a dia são bem diferentes do que o marketing usa para executar estratégias de marketing SaaS. Da mesma forma, vendas e suporte ao cliente exigem conjuntos de dados distintos para performar.

Mais importante ainda, controles de acesso granulares evitam acessos não autorizados e reduzem o risco de violações de privacidade e segurança dos clientes. Isso é essencial, pois organizações e especialistas em dados precisam equilibrar a confidencialidade dos dados dos clientes com o compartilhamento das informações necessárias com os times relevantes. Considere usar um catálogo de dados para restringir informações sensíveis enquanto garante aos especialistas acesso aos conjuntos pertinentes.

4. limpeza de dados

Remover dados indesejados dos seus conjuntos é um dos principais desafios. Dados de má qualidade custam caro para as empresas, com perdas que podem chegar a US$ 12,1 milhões por ano. É o pesadelo de qualquer cientista de dados trabalhar com informações imprecisas, duplicadas, inconsistentes ou inadequadas. Isso pode levar a conclusões erradas e decisões equivocadas.

Como empresa, é fundamental conhecer os quatro Vs do big data para apoiar a limpeza de dados. São eles:

• Velocidade – é a rapidez com que os dados são transferidos. Como a transferência ocorre em tempo real, você também precisa analisar esses conjuntos em tempo real.
• Veracidade – escolha os dados relevantes para o seu negócio para que as pessoas confiem nas decisões que deles derivam.
• Volume – a troca de dados cresce dia após dia. Isso exige tecnologia para dar conta do recado.
• Variedade – você vai lidar com muitas formas de dados: estruturados, não estruturados e semiestruturados. Definir um formato padronizado ajuda a lidar com a variedade.

Dado o grande volume e a variedade de informações, limpar dados inconsistentes pode levar horas.

Considere adotar governança de dados como forma de resolver esse ponto. Trata-se dos processos definidos pela empresa para gerenciar seus ativos de dados. Há ferramentas modernas de governança que ajudam a limpar, formatar e manter a precisão dos seus conjuntos. IBM Data Governance, OvalEdge e Collibra são bons exemplos.

Além disso, contrate profissionais de dados responsáveis por zelar pela qualidade em cada área. Isso garante conjuntos de alta qualidade, economizando tempo e dinheiro.

5. apresentação para stakeholders não técnicos

Ampliar a capacidade de uma organização de tomar decisões informadas é um grande objetivo da ciência de dados. Essas decisões devem estar alinhadas ao plano de negócios. Só assim a empresa atinge suas metas.

Já comentamos isso rapidamente. Como a ciência de dados é altamente técnica, pode ser difícil comunicar descobertas a gestores e executivos que não falam a linguagem técnica. Muitos líderes não estão familiarizados com as ferramentas e os modelos de machine learning usados na área.

Além disso, algumas organizações não têm termos de negócio e KPIs claramente definidos. Isso complica a vida do time de dados na hora de reportar. Se cada departamento interpreta termos de forma diferente e usa métricas distintas para calcular KPIs, os cientistas de dados terão muito trabalho.

Eles precisarão explicar o impacto do trabalho em relação aos KPIs específicos de cada área. Como resultado, pode ser difícil chegar a uma decisão holística que beneficie a organização como um todo.

Qual a solução? Uma delas é requalificar e capacitar seus cientistas de dados para aprimorar suas habilidades de comunicação. Treine-os em data storytelling para facilitar a visualização e compreensão dos achados. O data storytelling torna a análise mais acessível e ajuda a convencer a audiência de que a decisão tomada faz sentido.

Outra solução é dar aos profissionais não técnicos — a audiência do cientista de dados — uma boa base em ciência de dados.

Defina claramente os KPIs da organização e garanta que todas as áreas tenham um entendimento comum dos termos de negócio. Isso facilita a comunicação dos insights pelos cientistas de dados.

Uma forma de assegurar essa consistência é, novamente, usar um catálogo de dados. Ele funciona como fonte única da verdade para termos e KPIs, garantindo que todos interpretem da mesma forma.

conclusão

Em resumo, muitos desafios de ciência de dados continuam surgindo à medida que as empresas adotam tecnologia para fazer mais e melhor. Fontes múltiplas ou não confiáveis dificultam a extração de insights acionáveis a partir de grandes volumes. Há também uma lacuna de talentos que torna difícil encontrar especialistas com experiência prática.

Questões de privacidade e segurança seguem complicando o acesso aos dados necessários para análise. A limpeza de dados consome tempo e dinheiro enquanto as organizações tentam identificar e descartar informações ruins. Por fim, pode ser desafiador apresentar resultados a stakeholders não técnicos, já que a área é altamente técnica.

Para resolver esses desafios, ofereça salários competitivos para atrair cientistas de dados em um mercado aquecido. Capacite e requalifique seus profissionais para acompanhar as mudanças tecnológicas e as novas demandas. Treine outros colaboradores para que tenham noções de ciência de dados. E considere também o uso de ferramentas como catálogos de dados e softwares de governança.

Siga essas recomendações para liberar todo o potencial da ciência de dados no seu negócio e descobrir ótimas oportunidades.