Veja 4 razões para confiar sua estratégia de negócios aos Data Analysts

 

Nos últimos anos, o número de Data Scientists (cientistas de dados) deu um salto. Há várias definições para descrever o que esses profissionais fazem, mas um dos impactos mais notáveis no mercado tem sido como essa função tem mudado a percepção de outro valioso tipo de função: o analista de dados (data analyst). Com base em meus dez anos no setor de Análise de Dados e Ciência de Dados, veja por que a crescente popularidade da função de cientista de dados não deve impactar a forma como vemos a função de analista de dados.

O futuro da Análise de Dados x Ciência de Dados

Na Criteo, faço parte do Global Analytics and Data Science Council, composto de líderes de toda a empresa com o objetivo de moldar o futuro dessas duas funções internamente. Como parte da iniciativa, lidamos com a ascenção da especialidade “Ciência de Dados”, além dos muitos neologismos e palavras da moda que acompanham o termo.

Externamente, mantenho contato com experts de start-ups disruptivas e inovadoras, bem como de empresas em expansão. Todos parecem ter uma preocupação em comum: como o crescimento da função de cientista de dados tem marginalizado a importância do analista de dados.

Ainda existe confusão entre as duas funções, mas, em geral, o cientista de dados é percebido como um upgrade e uma versão melhorada do analista de dados. Uma das consequências mais lastimáveis é o fato de que aqueles que exercem funções de analistas de dados sentem-se pressionados a serem renomeados como cientistas de dados, como se o cargo de analista já estivesse ultrapassado. Esses dois perfis às vezes se sobrepõem em termos de competências, mas há algumas diferenças fundamentais. Embora ambas as funções ocupem lugar de destaque nas organizações orientadas por dados, precisamos esclarecer alguns pontos.

Os analistas de dados não são simplesmente os antecessores dos cientistas de dados.

Com base no debate atual, podemos ter a impressão de que os analistas de dados são os antecessores dos cientistas de dados, os quais foram deixados para trás na evolução natural do mercado. Mas essa visão não está correta. Veja por quê:

1. A distinção tem forte relação com os tópicos e palavras da moda.

Depois da era do Big Data, veio o Machine Learning, e agora “Inteligência Artificial” é o termo da vez. O “cientista de dados” vem nesse embalo.

Muitas empresas tentam surfar na onda atraindo analistas brilhantes que oferecem supostamente capacitação em Ciência de Dados. O título pode fazer bonito. Uma rápida olhada em vagas no LinkedIn revela um número 3x maior de cientistas de dados que de analistas de dados.

2. A análise de dados tem sido equivocadamente depreciada.

Apesar de ambas as funções demonstrarem um conjunto parcialmente comum de competências, a missão de cada uma pode ajudar a diferenciá-las. Não se espera que esses dois especialistas usem e desenvolvam as mesmas habilidades.

Os analistas de dados têm como foco insights imediatos e acionáveis. Eles são mais próximos dos tomadores de decisão e trabalham sob prazos restritos. Sua função é ajudar a tomar decisões estratégicas, lidando com as mesmas restrições que os líderes de negócios enfrentam: questões com ciclo de vida menor, ambientes altamente competitivos, reuniões online ao vivo com o cliente, pressão em relação à receita e muito mais.

Isso não significa que não possam trabalhar com questões de longo prazo, mas não é nessa área que esses profissionais agregam mais valor.

3. Os analistas de dados conhecem o ecossistema do setor, os produtos e os números do mercado.

Na verdade, se o seu sonho é tornar-se um executivo de negócios, é preciso ter vasta experiência como analista de dados. Não se trata apenas do que você pode ou não fazer: a questão é o impacto que você quer ter.

Os analistas de dados estão em uma posição mais confortável para comunicar-se com equipes interdisciplinares e ajudá-las a entender e detalhar as descobertas. Eles podem facilmente adaptar o vocabulário e o pitch dependendo de quem está na sala.

4. Muitos executivos veem os analistas de dados como consultores de negócios.

Por muitos anos ocupei cargos de liderança em outras empresas nessa área, que chamamos de Análise de Dados” ou “Ciência de Dados”. Eu sei, por experiência própria, que os cientistas de dados agregam um enorme valor quando devidamente aproveitados: em análises detalhadas e preditivas, por exemplo.

No entanto, eles não substituirão os analistas de dados quando a questão é influenciar a estratégia e a visão do negócio. Os executivos de negócios querem cada vez mais trabalhar lado a lado com analistas, por considerá-los consultores valiosos.

Analistas de dados e cientistas de dados são mais fortes quando evoluem juntos.

A ascensão da categoria “Ciência de Dados” tem me ajudado a repensar as diferentes competências e esclarecer o valor agregado tanto pelo analista de dados quanto pelo cientista de dados. Esta é a oportunidade perfeita para reiterar a importância do analista de dados e aproveitar para dar destaque às suas funções. Vida longa aos analistas de dados!

Kemal Moktari

Kemal é Diretor Sênior de Analytics e supervisiona a divisão Publisher Business Development da Criteo. Ele é responsável por monitorar e otimizar a performance dos publishers nas Américas, na APAC (Ásia-Pacífico) e na região EMEA (Europa, Oriente Médio e África). Kemal ingressou na Criteo em 2010 na equipe de dados, encarregado da otimização de campanhas. Além disso, criou a organização de gestão de crises globais da Criteo.