Ilustração: Cecilia Marins/Mobile Time
Um dos principais desafios para o segmento de dados e analytics é a falta de material humano, como pontua André Frederico, general manager da Semantix na América Latina. Em conversa com Mobile Time nesta terça-feira, 4, o executivo explica que os últimos três anos de pandemia do novo coronavírus trouxeram o efeito da “juniorização”, ou seja, os profissionais jovens que estavam começando a galgar na carreira de dados foram efetivados para posições sênior, pleno e até de gestão pela necessidade de digitalização.
Isso provoca a redução da maturidade no setor de dados e dificuldades em avançar com projetos mais complexos, algo que a Semantix quer colaborar. Em um exemplo mais prático, João Paulo Tavares, head de retail na empresa de dados e analytics, explicou que “subir dados em um data lake, qualquer um faz”, mas utilizar os dados extraídos de uma base com inteligência, poucos fazem.
Frederico não é o primeiro executivo a apontar isso para Mobile Time. Desde o começo de 2022 profissionais dos setores de telecomunicações, consultoria de TI, marketing e leilão digital alertaram para o problema da juniorização pela necessidade de digitalização.
Vale lembrar, a Brasscom apontou um déficit de 800 mil profissionais ao todo no setor de TI brasileiro. Além disso, a associação apontou perda de profissionalização para um segmento que está muito pulverizado.
Mão de obra
Ana Lúcia Rodriguez, head de TI da F1RST (Santander), concorda que o principal desafio do segmento de dados é a falta de profissionais: “Precisamos de gente capacitada para nos ajudar nessa jornada. Quando olhamos para o perfil de um cientista de dados, engenheiro de plataforma, não se cria do dia para a noite”, disse em palestra no evento Semantix Data Summit nesta terça-feira.
Seu colega, Alexandre Minato, head de data e analytics do F1RST, afirmou que, além da dificuldade técnica, também há o problema do analista de dados ter a visão do negócio e de como seu trabalho impacta no todo da empresa: “O maior desafio é como criar esse time em uma visão enterprise. O conhecimento e a estratégia precisam se conversar. Podemos contratar 500 pessoas, mas se elas não sabem o que fazer e por que estão fazendo, fica difícil”, disse Minato. “Hoje, nós explicamos como a pessoa vai fazer para estar conectada com os desafios do banco”, completou.
Rafael Coronel, diretor de big data, analytics e inteligência artificial da Claro, acredita que o “grande desafio” é “convencer um cientista de dados a buscar fontes de conhecimento que não estão na tecnologia” e que falta curiosidade para muitos: “Às vezes a falta da tomada de decisão é uma linha de jornal que estava na frente. Mas ele prefere procurar na curva de dados”, pontuou.
