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5 meios para lidar com a escassez de cientistas de dados

Com criatividade e persistência, organizações podem resolver essa lacuna de talentos repensando a si mesmas.


Organizações em todo mundo vêm estabelecendo culturas centradas em dados para guiar e garantir mais assertividade às suas tomadas de decisão e planejamentos. Isso acaba por intensificar a importância dos cientistas de dados e reforça a escassez escandalosa desses profissionais no mercado de trabalho.

Para lidar com a falta de mão de obra, as empresas estão reciclando, repensando, reorganizando abordagens para encontrar e obter o máximo possível dos poucos cientistas disponíveis, e retê-los a qualquer custo.

O grande impasse é que as empresas não conseguem preencher esses cargos com rapidez, criando lacunas sérias em seus processos analíticos.

Contudo, isso não significa que eles não possam adquirir os tipos de habilidades que os cientistas geralmente possuem. Acompanhe o poste e conheça 5 meios para lidar com a escassez de cientistas de dados.

Como lidar com a escassez de profissionais de dados?

Com criatividade e constância, organizações podem lidar com essa carência de diversas maneiras. Confira a seguir 5 meios para lidar com a escassez de cientistas de dados.

1) Democratização dos dados

O primeiros dos 5 meios para lidar com a escassez de cientistas de dados é a democratização das informações.

Como há uma grande possibilidade de existir talentos desconhecidos dentro das próprias organizações, dar a oportunidade de explorar, praticar e desenvolver essas habilidades é crucial.

A empresa pode oferecer o suporte de ferramentas estratégicas que reúnem relatórios diários ou painéis informativos, como os das áreas de merchandising, marketing, operações analíticas, dentre outras. Assim, permite que os dados reunidos sejam analisados, considerando desafios e oportunidades de negócios.

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2) Automação dos sistemas

As tecnologias de automação são eficientes meios para lidar com a escassez de cientistas de dados, já que reduz a complexidade de tarefas como a construção de algoritmos, identificação de fontes de dados, mescla de informações, validação da qualidade informativa, dentre outros.

Modernas plataformas de automação já permitem que empresas implantem, operem e mantenham processos de ciência de dados em produção, com o mínimo de esforço, ajudando a maximizar seus investimentos em IA e ML.

3) Formação de equipes multifuncionais

Outra dos 5 meios para lidar com a escassez de cientistas de dados é a formação de equipes multifuncionais.

Essas equipes podem ajudar as organizações a contornar falhas de dados fragmentados, lidar com obstáculos técnicos internos, organizar a coleta de dados e o seu processamento analítico, e assim por diante.

4) Treinamento interno

Uma prática indispensável nesse processo de escassez de mão de obra é a oferta de treinamentos internos de capacitação.

Identificados os profissionais com maior potencial para o trabalho e que tenham vontade de se desenvolver na área da ciência de dados, as empresas devem estruturar cursos e mentorias de qualificação.

Essa é uma estratégia que só traz benefícios, já que esses treinamentos podem explorar habilidades específicas de seus novos cientistas de dados e cultivá-las conforme necessidade e demanda da organização.

5) Construção de centros de excelência

Ensinar também é um dos 5 meios para lidar com a escassez de cientistas de dados. Muitas organizações possuem cientistas de dados experientes, que podem ajudar a formar novos profissionais da área, por meio do compartilhamento desse conhecimento.
Mentorias profissionais especializadas podem guiar essas equipes e alavancar o funcionamento interno do negócio. O foco deve estar em formar profissionais que escrevam e programem algoritmos e entendam a sagacidade do negócio.

Além disso, essas equipes em formação de excelência reúnem indivíduos com uma mentalidade diferenciada, que costumam desafiar uns aos outros a explorar suas principais habilidades. Isso é vantagem a mais para a organização.

A falta mão de obra qualificada para ocupar o cargo de cientista de dados, com habilidades para lidar com data science, visualization, big data, inteligência artificial e machine learning é uma realidade em todo mundo.

Como essa análise de dados é crucial para a sobrevivência de diferentes setores da economia, desde a logística até a análise de comportamento do consumidor, organizações precisam se reinventar.

Com esses 5 meios para lidar com a escassez de cientistas de dados, os seus clientes também poderão reestruturar a sua comissão de inteligência de dados e desenvolver estratégias com criatividade e eficiência.

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