Quem deve integrar a equipe de Analytics de uma organização baseada em dados?

No último artigo, abordei um pouco da formação e das características de um cientista de dados. Como pudemos observar, exige uma formação específica, experiência com estatística, elevada expectativa de entrega de resultados. Então, ele é a andorinha que sozinha faz verão, certo? Errado.

Ele faz parte de uma equipe multidisciplinar nova, que não existia há cinco anos, mas também não deve existir nos próximos cinco. Parte da dinâmica cada vez mais acelerada de nosso mundo.

E quem são as pessoas que completam a estrutura de uma equipe de Analytics dentro de uma empresa líder ou com aspirações maiúsculas na transformação de seu negócio com base em dados?

Classificamos os perfis de profissionais desta equipe em dois grandes grupos, o grupo funcional (no qual inserimos o cientista de dados) e o grupo de entrega.

No grupo funcional, temos o cientista de dados que tem como grande papel liderar a descoberta de dados e seus processos de inovação, além de identificar soluções potencialmente baseadas em dados. Além dele:

• Expert em privacidade: com maior uso de informação, concentração de elementos de dados e facilidade e acesso a dados, riscos de vazamento, acessos indevidos e usos inapropriados crescem vertiginosamente. Este profissional é responsável por definir e garantir os níveis corretos de privacidade de dados em todo ciclo de vida da informação, sem limitar ou impactar o desempenho das atividades dos demais membros da equipe;

• Arquiteto de Tecnologia e Dados: com maior variedade de formatos, fontes, tecnologias e técnicas de armazenamento e consumo de dados, torna-se vital o entendimento das melhores arquiteturas e organização de dados. Este profissional é responsável pelo desenho das soluções de dados e tecnologia para atender os requisitos de negócio, técnicos e dos usuários;

• Expert de Negócio e/ou Funcional: iniciativas de Analytics só geram benefício real se são criadas para resolver problemas de negócios. Estes profissionais tem a função de conectar os demais membros da equipe, com profundo conhecimento de negócio e/ou dos processos funcionais sendo atacados e tratados pelas soluções de análise;

• Curador de Dados: monitora e reforça qualidade dos dados entre sistemas e domínios funcionais por meio da resolução de problemas de integridade, referências e disponibilidade, além de validar que problemas nos dados tenham sido resolvidos bem como treina os consumidores da informação.

Na equipe de entrega concentram-se as funções responsáveis pela implantação e industrialização dos elementos das soluções de análise que complementam os modelos descritivos, preditivos e prescritivos. Nesta equipe, consideramos:

• Expert em Visualização: responsável pelo desenvolvimento de ferramentas avançadas de visualização para manipular conjuntos de dados complexos em formatos simples e intuitivos;

• Analista de Fornecimento de Dados: responsável pela identificação das melhores fontes para determinadas informações, pelo fornecimento destas informações e construção de processos industrializados para coleta e distribuição de dados para análise, além de tratar a qualidade destes dados e seu eventual arquivamento;

• Modelador: desenvolve modelos analíticos específicos para funções de negócio ou problemas pré-definidos (como modelos de retenção de clientes, análise de sentimento, identificação da melhor oferta, etc.);

• Engenheiro de Dados: filtra, identifica, consolida, organiza, agrega e normaliza dados a serem usados para análises, visualização, modelagem e tomada de decisão. Em alguns casos, implanta procedimentos de limpeza e tratamento de dados;

• Líder de Entrega: coordena de forma integral a entrega de todas as capacidades de análise, desde identificação de fontes, modelagem de dados, modelagem analítica, visualização e identificação de necessidades de análise;

• Analista de Negócio: responsável pela coleta, priorização e estruturação de requisitos de negócio para identificação de necessidades de análise.

Em organizações com elevada maturidade para o tema de análises, esta equipe está sob coordenação de um papel cuja denominação está se tornando cada vez mais difundida: o Chief Data Officer (ou Chief Analytics Officer), que tem como principal atribuição a definição das necessidades de análises e Big Data, e atua como o grande “tradutor” e integrador entre as equipes funcionais e de entrega.

Já em organizações que estão almejando se tornar mais competititivas, alavancadas por dados e análises, está se tornando cada vez mais necessário um novo perfil de profissional: o arquiteto de transformação analítica.

Ele é o condutor das oportunidades de transformação, orquestrando um plano de transformação entre diversas áreas e processos nas organizações. Necessita ter visão estratégica, para defender e priorizar iniciativas com o maior valor possível à organização e ainda ser capaz de influenciar a camada de gestão mais sênior da empresa.

Precisa também ter conhecimentos de arquitetura de soluções, de forma a construir modelos de entrega com relevância ao negócio e apelo técnico e comercial, sendo capaz de aportar conhecimento técnico para consolidar múltiplas capacidades de análise, gestão de dados e processos de negócio.

Por último, tem que possuir um forte senso de determinação na jornada de mudança, com habilidades de orquestrar o plano de capacitação analítica na empresa toda, oferecer orientação e formar os novos arquitetos de transformação.

Com esta variedade de papéis, responsabilidades e desafios; o recado é um só: mexa-se!

(*) Daniel Lázaro é diretor executivo para Tecnologias de Analytics da Accenture na América Latina

Site: CIO
Data: 12/07/2016
Hora: 16h46
Seção: Tecnologia
Autor: Daniel Lázaro
Foto: ——
Link: http://cio.com.br/tecnologia/2016/07/12/quem-deve-integrar-a-equipe-de-analytics-de-uma-organizacao-baseada-em-dados/