Duncan Bain lidera um time de 15 cientistas de dados no setor de varejo de energia do Reino Unido, na Scottish Power. O varejo de energia no Reino Unido é muito complexo e extremamente competitivo, e o time de ciência de dados precisa gerar os insights que orientam as decisões de negócio para manter a Scottish Power na disputa.
Há quatro anos, a Scottish Power centralizou seu time de dados para responder mais rápido aos desafios do negócio, reunindo várias disciplinas: ciência de dados, engenharia de dados, relatórios e insight do cliente e pesquisa de mercado.
Desafios de ciência de dados no varejo de energia do Reino Unido
O time de ciência de dados apoia o restante da organização de varejo — incluindo vendas, atendimento, marketing e produtos adicionais como seguro de caldeira — entregando modelos para tudo, de churn a geração de leads e atribuição de causa raiz.
Uma das iniciativas em foco é a preparação organizacional em ciência de dados para o programa de medidores inteligentes do Reino Unido. O governo britânico adotou IoT e determinou a instalação de medidores inteligentes em todas as residências e pequenos negócios até o final de 2020, e são as empresas de varejo, não as operadoras de rede, as responsáveis pela implementação. Os consumidores podem solicitar um medidor inteligente gratuitamente, mas cabe às empresas varejistas de energia convencer o consumidor a escolhê-las em vez da concorrência.
“Temos cerca de 80 concorrentes diretos de vários tamanhos e todos vendemos a mesma commodity principal. Então, enfrentamos desafios de negócio muito parecidos com os de operadoras de telefonia móvel ou de um banco de varejo.”
Existem vários desafios de ciência de dados no programa de medidores inteligentes:
- Otimização de rotas: o time de ciência de dados ajuda a definir o uso eficiente de engenheiros e instaladores contratados de medidores inteligentes, que estão distribuídos geograficamente.
- Restrições técnicas: localização geográfica e a configuração física do imóvel impactam se um medidor inteligente pode ser instalado e funcionará como esperado.
- Segmentação de marketing: o time de ciência de dados trabalha com o marketing na segmentação de campanhas para maximizar o retorno.
- Gestão de instalações: o prazo do programa de medidores inteligentes de 2020 está chegando rápido e a Scottish Power pode sofrer multas se não atingir a meta de instalações até o final do ano.
O desafio de capacitar um time diverso
O time de ciência de dados é formado por profissionais com níveis variados de experiência e habilidades técnicas. Há colaboradores com formações tão diversas quanto astronomia e física quântica.
“Uma coisa da qual tínhamos consciência era não criar uma câmara de eco. O desacordo é positivo, porque é assim que a gente avança.”
A Scottish Power recrutou intencionalmente pela diversidade porque valoriza opiniões diferentes para estimular a inovação. Mas enfrenta o desafio de acelerar a capacitação de novas contratações e estabelecer uma base sólida de competências em um time em crescimento.
DataCamp é uma solução de treinamento flexível e escalável
Como o varejo de energia no Reino Unido é tão competitivo, o time de ciência de dados quase não tem tempo ocioso — estão sempre construindo modelos para gerar insights de negócio. Eles só conseguem investir em aprendizagem contínua nos intervalos, enquanto aguardam builds entre sprints. A DataCamp permite que cada pessoa aprenda quando for mais conveniente.
“A mudança de ritmo é muito rápida e o desenvolvimento também, então é difícil reservar um horário fixo para treinamento. O grande benefício é a flexibilidade. Trata-se de dar a eles a possibilidade de se desenvolver na disciplina e, no fim, se tornarem mais valiosos.”
Duncan mede o sucesso do time com base na produtividade, no feedback e na evolução individual. Agora que o time cresceu, ele planeja criar trilhas personalizadas na DataCamp para acelerar a integração de novos membros.
O time considera a DataCamp extremamente útil para construir habilidades essenciais em ciência de dados. Eles têm encontrado muito valor especialmente nos nossos cursos de Python, onde estão ganhando uma base consistente em técnicas de machine learning e redes neurais.
“A DataCamp está ajudando meu time a migrar algumas habilidades em SQL, SAS e R para Python e para o que estamos construindo na nuvem.”
Duncan pretende apresentar a DataCamp ao time de engenharia de dados em breve. Eles estão em uma jornada semelhante à do time de ciência de dados, já que muitos vêm de ambientes tradicionais de data warehousing e precisam desenvolver habilidades e experiência em tecnologias mais novas, como Python.
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