O Data Citizen se tornou uma opção mais proveitosa e econômica para empresas porque ele preenche a lacuna entre o self-service analytics convencional e os métodos utilizados por um cientista de dados na arquitetura do data analytics.
A maioria das organizações desejam ter um especialista de dados em sua equipe, a fim de aperfeiçoar ainda mais o data analytics porque eles são os profissionais especialistas em engenharia e análise profunda das informações.
Entretanto, diante de tantas ferramentas e consultorias especializadas à disposição das empresas que querem ser data-driven, é, de fato, necessário contar com um cientista de dados para alavancar as análises e gerar insights acionáveis para os negócios? Qual a diferença entre ele e um data citizen? Acompanhe para entender.
O que é o data citizen?
De acordo com o Gartner, a figura do data citizen como um profissional que gera modelos para alavancar análises avançadas ou capacidades preditivas e prescritivas, mas que sua função principal está fora do campo da análise.
Apesar de as pesquisas dos pesquisadores do Gartner destacarem que o data citizen é elementar para os cientistas de dados, eles também enfatizam que esses usuários trazem suas habilidades e conhecimento de negócios para aumentar a descoberta de dados e simplificar o trabalho de análise.
Os data citizens ganharam destaque no mercado relacionado ao data analytics , devido ao crescimento do autoatendimento em análise big data. Em linhas gerais, eles são profissionais que podem fazer tarefas moderadas de análise de dados.
Eles utilizam recursos de software mais simples, como ferramentas de arrastar e soltar, a fim de organizar, processar e analisar dados de modo simplificado. Diferentemente do cientista de dados, que exerce uma função mais complexa.
O que é o data scientist?
Cientistas de dados são encarregados de coletar e filtrar uma ampla gama de informações, para depois analisá-las e resolver problemas comerciais. Os dados, neste processo, vão desde os estruturados (aqueles que são organizados em uma estrutura rígida e previamente definida) até os não estruturados (que não possuem estruturas bem definidas, alinhadas e padronizadas).
Eles têm um background técnico e conhecimento mais profundo em engenharia e ciência de dados. A maioria deles são responsáveis por construir os algoritmos que são utilizados na análise big data.
Os cientistas de dados também usam ferramentas externas e complexas para analisar grandes conjuntos não estruturados, como texto dentro de e-mails ou respostas a pesquisas. Isso requer a realização de pesquisas de palavras e frases específicas, a fim de executar o data analytics.
A ciência dos dados tem altas barreiras de entrada e níveis de conhecimento. Sendo assim, a maioria das empresas exige experiência com linguagens de programação estatística, como Python, além de conhecimento profundo em plataformas de big data analytics.
Por que esses profissionais se tornaram tão importantes para as empresas?
Cada vez mais as empresas buscam implementar a cultura data-driven e a inteligência de dados para otimizar processos, aperfeiçoar a operação, aprimorar a tomada de decisão e elevar os resultados.
Neste contexto, tanto o data citizen quanto o cientista de dados são imprescindíveis para elevar a análise de big data e estratégias de negócios das empresas, pois o trabalho deles se complementam.
No caso do data citizen, cuja função principal é resolver problemas e responder a questões comerciais, eles podem utilizar os resultados que os cientistas de dados produziram em sua atividade de forma única e atestada.
Eles também são mais flexíveis e costumam trabalhar com dados que são importantes a nível departamental dentro de uma organização. Além disso, esses profissionais têm um entendimento mais profundo das necessidades dos setores em relação ao cientista de dados.
O cientista de dados é mais exigente e criterioso ao escolher os projetos em que deseja trabalhar e, muitas vezes, isso impacta em um custo mais elevado para a empresa, o que dificulta a acessibilidade da função em todos os departamentos.
Na Era Data Driven, as duas figuras são cruciais para as empresas. Os data citizens porque requalificam a equipe existente em analistas de Big Data, para permitir que a empresa tome decisões verdadeiramente mais certificadas.
E o cientista de dados para realizar toda a arquitetura do data analytics dentro da empresa e fornecer informações precisas sobre os altos volumes de informações que as empresas coletam.
Qual o mais adequado, então? Esta é uma resposta subjetiva. A escolha pelo profissional mais adequado passa por um estudo interno da empresa, a fim de identificar suas necessidades.
Entretanto, hoje, a organização pode contar com uma empresa parceira especialista em dados, tanto para ajudar a entender em que contexto ela está na cultura data-driven quanto para gerar mais valor de seus dados no self-service analytics.
Como a MG Info pode te ajudar?
A MG Info é verdadeiramente especialista em dados e está há mais de dez anos ajudando seus clientes a construir a cultura de dados e analytics em sua operação, por meio de soluções ágeis, flexíveis e desenvolvidas sob medida para cada um deles.
Nosso compromisso é contribuir para a transformação e desenvolvimento dos negócios das empresas por meio da cultura data-driven com a nossa expertise. Dispomos de serviços para elevar o self-service analytics, identificar e corrigir os erros de análise dentro da empresa.
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