Autora: Vanessa Loiacono
Agora vamos aos porquês!
Eu divulgo vagas todos os dias da semana de dados, hoje há vagas em todas as posições e na sua maioria para analista e engenheiros de dados, mais de 44 mil vagas de dados no Brasil com uma pesquisa burra no Linkedin, sendo que 2 mil delas são remotas ou dizem que são.
Nesse ponto eu estou observando que aumentou muito a contratação de times de dados e tenho perguntado bastante sobre maturidade pra algumas pessoas de empresas específicas, então chego a conclusão que as contratações tem 2 objetivos, um deles é: atender pastelaria diária!; o outro é: Falar que tem ciência de dados no time de dados, mas só falar mesmo, não fazer algo a respeito!
Primeiro ponto é que para a gente ter produtos de dados seja ele de Machine Learing ou Inteligência Artificial precisamos primeiro de tudo ter uma ÓTIMA qualidade de dados, para essas máquinas ou inteligência ter uma boa fonte de dados, porque a gente sabe que criança que vive sem uma boa educação tem muito menos chance de dar um bom resultado e é o mesmo para esses produtos, se você não oferece uma boa base não tem como gerar um bom resultado e eu conheço o cenário mundial garantindo que 90% das empresas não tem uma boa governança de dados para criar produto de dados confiáveis.
Outro ponto aqui é que para criar produtos de dados (sim IA é um produto! rss) precisa de produteiros! (gênio! 😎 )
As vagas não aumentaram desse tipo de profissional, que é a minha área, então estamos em um cenário de vários cientistas, engenheiros e analistas codando e analisando dados sem orientação alguma ou sem direcionamento/visão de produto, o que leva sempre ao resultado de que produto de dados não vão pra frente, basicamente porque você acha que um produto feito sem produteiro vai ter alguma adoção pelo usuário? Com mágica quem sabe? Mas adoção se faz com muita estratégia e trabalho que não sai de pessoas que não são produteiros de dados.
Outro ponto aqui que eu vejo é a pastelaria que mencionei, o que ela traz a longo prazo? Nada! Porque a pastelaria deveria ser atendida por quem pede, hoje a maturidade desses 90% de empresas é que não sabe como fazer o próprio dashboard ou consultar os dados existentes ou mesmo gerar dados consistentes da sua própria aplicação.
Então como vamos fazer uma IA se as pessoas nem conseguem fazer uma linha de select ou até fazer uma média no excel? Pra seguirmos no conceito de Data Product ou gerar boas IAs, temos que passar por “data driven” e “data as a product” antes.
Se o seu modelo de ML não está dando certo ou não consegue implementar uma IA me chama pra conversar! Sou cientista de dados? Nãooo, sou a pessoa que sabe colocar processos para ter um produto de dados de sucesso na sua empresa e ainda olhar para maturidade de dados como um todo e falarmos de Data Mesh, plataforma, organizar um equipe de dados, etc..
Fonte: https://www.linkedin.com/in/valoiacono/
