As principais tendências em ciência de dados para os próximos anos englobam as rápidas transformações na dinâmica da sociedade e, sobretudo, nas relacionadas com o consumo – de produtos, serviços e informação.
Neste conteúdo, vamos abordar quais ganham mais destaque e como elas serão trabalhadas e aproveitadas, tanto pelo próprio segmento quanto por profissionais de TI que buscam outras oportunidades de trabalho.
Qual o cenário da ciência de dados atualmente?
O mais recente estudo da área no país, State of Data Brazil 2022, realizado em conjunto pela Data Hackers e Bain & Company, analisou, entre 10 de outubro e 28 de novembro de 2022, o panorama do setor até então. Para isso, entrevistou 4.271 participantes, os quais responderam a um questionário responsável por estruturar um relatório completo com diferentes indicadores, como:
- Os relacionados com o perfil demográfico de profissionais da área;
- Formação e atuação no setor;
- Remuneração, rotatividade e fatores de satisfação no ambiente de trabalho, incluindo o impacto do trabalho remoto nas preferências profissionais, entre outros aspectos.
Compilamos os insights mais relevantes da pesquisa, que nos orientam sobre o cenário do segmento:
- “Em relação à edição de 2021, aumentou a diversidade de cursos de ensino superior dos profissionais de dados, indicando maior migração de profissionais de outras áreas para a área de dados, bem como o surgimento de novas posições relacionadas com dados nas empresas.”
- “O percentual de profissionais abertos a novas oportunidades aumentou de 40,2%, em 2021, para 64,9%, em 2022.”
- “O modelo preferido de trabalho dos profissionais de dados consolidou-se como o híbrido, com dias flexíveis, com 52,6% de preferência, seguido pelo modelo 100% remoto (39%).”
- “A remuneração dos profissionais de dados aumentou, em média, cerca de 4% entre 2021 e 2022.”
- “A falta de diversidade entre os profissionais de dados é um tema relevante, com vários grupos de gênero, cor/raça/etnia e portadores de deficiência sub-representados em relação à população.”
👉 Leia a pesquisa State of Data Brazil 2022 na íntegra.
O relatório corrobora a percepção da crescente importância da ciência de dados, uma área que, além de abrir novas vagas, contribui para uma postura preditiva de empresas e de soluções que operam identificando as demandas do mercado e dos usuários de maneira antecipada, com foco na satisfação e na experiência desses agentes.
A ciência de dados é uma das principais responsáveis por utilizar métodos sistematizados para, por meio de coleta, organização, análise e interpretação de grandes conjuntos de dados, extrair insights e conhecimentos valiosos que podem ser aplicados a todas as áreas da vida humana.
De forma geral, é no desenvolvimento dessa ciência que as decisões das empresas se tornam cada vez mais assertivas e estratégicas, além de voltadas para a resolução efetiva de problemas ou para que eles sejam evitados.
Quatro principais tendências em ciência de dados para os próximos anos
1) Sistemas Inteligentes (SI)
Objetivamente, a inteligência artificial (IA) é um dos campos da ciência da computação que se concentra no desenvolvimento de sistemas e algoritmos capazes de analisar uma quantidade de dados bastante grande e, com isso, identificar padrões, aprender, tomar decisões e reproduzir respostas automatizadas.
Por meio desses mecanismos, a IA consegue, de maneira ágil, aplicar o conhecimento adquirido de bancos de dados diversos na melhoria de processos e experiências, em diferentes frentes – saúde, marketing, entretenimento, transporte etc.
As abordagens de utilização são inúmeras, como redes neurais; o próprio machine learning, reconhecido instrumento das marcas de consumo; e-commerce e streaming; algoritmos genéticos, entre outros.
Como tendência da área de ciência de dados relacionada com a IA está a profissionalização dos elementos que envolvem essa tecnologia, como o desenvolvimento de uma regulamentação específica para isso, bem como a continuidade dos esforços para a estruturação de processos de transparência e ética no trabalho com os dados. Há também a preocupação com a melhoria dos recursos de interpretabilidade.
Atualmente, a IA está presente em chatbots; nas recomendações de conteúdo; no reconhecimento de voz e na tradução simultânea; em veículos autônomos; nas análises de dados e padrões; em jogos e simulações; na medicina e no diagnóstico, entre outros exemplos, e a estimativa é que ela continue crescendo e, cada vez mais, seja incorporada ao cotidiano popular.
Não só é uma aposta como uma realidade de mercado.
👉 O que é inteligência artificial e como ela é a realidade do momento
2) Ética e privacidade de dados
Principalmente depois das leis de regulamentação do tratamento de dados espalhadas pelo mundo, como a GDPR e a LGPD, a pauta ética, transparência e privacidade ganhou ainda mais destaque no meio corporativo. Agora, além de as empresas se preocuparem com as adequações normativas relacionadas com o tema, os usuários estão mais conscientes do valor de seus dados.
Por isso, uma das principais tendências da ciência de dados para os próximos anos é a estruturação de setores responsáveis por políticas sérias de transparência, consentimento e a adequação às leis de tratamento e segurança de dados.
3) Big data ainda mais aprofundado
Atualmente, o big data não só é implementado como tem o seu potencial amplamente reconhecido nas empresas de todo o mundo. Aquelas que investem em inovação e no trabalho com dados superam a concorrência e conseguem driblar o constante desafio de interpretar as necessidades e expectativas de clientes que mudam cada vez mais rápido.
O imbróglio, para a maior parte dos negócios, não é mais lidar com o grande número e a geração constante de dados, mas, sim, desvendar a equação acima (comportamento do consumidor) e sair na frente da forte/plural concorrência, além, claro, do enfrentamento das questões de segurança.
Assim, uma das principais tendências de ciência de dados nesse sentido está associada à integração da área com a de DevOps. As práticas ágeis de desenvolvimento; automação de processos; controle de versão e implantação contínua; incidentes sobre bancos de dados expressivos contribuirão para um ciclo de vida veloz dos projetos de dados das organizações.
Outro exemplo de tendência é a aplicação mais incisiva de big data em áreas do marketing, por exemplo, para que as empresas tracem um perfil completo dos seus clientes, cada vez mais conectados à realidade omnicanal de consumo.
4) Internet das Coisas (IoT)
A Internet das Coisas se interliga diretamente com as demais tendências em ciência de dados. Conceitualmente, a IoT se refere ao sistema de dispositivos que são interconectados e, por meio disso e da internet, trocam e analisam dados. O objetivo dessa tecnologia é permitir que objetos físicos se comuniquem e interajam uns com os outros, bem como com os usuários, por meio de sensores, redes e tecnologia de comunicação. Nesse contexto, a estimativa é que o recurso forneça cada vez mais integração e seja mais acessível com o passar do tempo.
Hoje em dia, a IoT desempenha um papel fundamental no desenvolvimento de cidades inteligentes; no monitoramento e na manutenção preditiva, com a otimização de processos de logística, por exemplo; na saúde conectada, quando dispositivos médicos e sensores wearable (usados no corpo) são utilizados para monitorar sinais vitais; nas atividades físicas; nos padrões de sono e muito mais, entre outras possibilidades.
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Acompanhar as tendências em ciência de dados pode ser o primeiro passo para o profissional de TI que quer se especializar em alguma de suas vertentes e amplificar suas possibilidades de trabalho.
O segundo é investir nas melhores capacitações do mercado.
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