As tarefas relacionadas com data science serão automatizadas em 40% em 2020, algo que terá um impacto direto na otimização da produtividade no seio das organizações
A Gartner identifica os citizen data scientist como os responsáveis pela criação de modelos que utilizam analítica avançada de diagnóstico, ou preventiva, mas cuja área de atuação se situa maioritariamente fora da organização, em terreno estático. Estes profissionais conseguem, segundo a analista, fazer a ponte entre a analítica self-service dos colaboradores das empresas e a analítica avançada dos data scientists. Com a automatização da gestão de dados, a analítica avançada estará disponível a todos os colaboradores, mesmo que não sejam especialistas em dados. A data science a emergir continuamente enquanto um fator diferenciador poderoso entre as indústrias, e quase todos os fabricantes de software de gestão de dados e analítica estão agora focados em simplificar as plataformas a torná-las cada vez mais automáticas. “Tornar os produtos de data science mais simples para os citizen data scientists utilizarem deverá aumentar o alcance dos fabricantes às organizações, enquanto colmata o gap de capacidades existente”, refere Alexander Linden, research vice president, Gartner. “A chave para simplificar é a automação de tarefas que são repititivas, intensivas manualmente e que não requerem grande especialização em data science”. De acordo com o research vice president, o aumento da automação deverá também levar a melhoramentos significativos em relação aos data scientists, que serão necessários em menor volume e serão capazes de realizar a mesma quantidade de trabalho. “Muitas das organizações não têm data scientists suficientes disponíveis de forma consistente envolvidos no negócio, mas têm bastantes analistas de informação especializados que se poderão tornar em citizen data scientists”, refere João Tapadinhas, research director da Gartner. “Equipadas com as ferramentas certas, conseguem intercetar analítica de diagnóstico e criar modelos que alavanquem a analítica preventiva. Isto permite-lhes ir mais além do alcance natural da analítica entre os utilizadores tradicionais e processar os dados numa maior escala de profundidade”. Deste modo, a Gartner refere o acesso a um maior volume de fontes de dados como uma consequência da automatização. Além de um maior número de fontes de dados, deverá também haver uma série de capacidades de analítica mais sofisticadas. “O acesso a data science é atualmente desequilibrado, devdo a uma falta de recursos e à sua capacidade - nem todas as organizações serão capazes de impulsionar esta questão”, adianta joão Tapadinhas. “Para algumas organizações, os citizen data scientists serão uma solução mais simples e rápida- o caminho mais rápido para a analítica avançada”. |