Montando times analíticos

Recomendação de livro: Building analytics Teams, de John Thompson. Ele é head of advanced analytics and artificial intelligence na CSL Behring, uma companhia farmacêutica.

Assisti a uma palestra do autor na Informs de 2018, em Chicago, e suas ideias ajudaram a montar o meu próprio time.

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Separei abaixo alguns insights que correspondem à minha própria percepção da evolução do Analytics.

“Aplicações de Advanced Analytics e IA irão mudar todos os aspectos do trabalho e operações, se as companhias tiverem a força para contratar e engajar times analíticos.”

“Mais de uma década depois que o conceito de big data se tornou parte do vocabulário, apenas uma minoria das empresas se tornou organizações orientadas por insights analíticos.”

“Os times de cientistas de dados começaram artesanalmente. Hoje, há a migração para o modelo de fábrica, com times internos e externos.”

Qual a diferença entre um “Advanced Analytics” e simplesmente “Analytics”? Normalmente, coloca-se uma série de serviços analíticos, começando de dashboard, automações, relatórios, análise descritiva, prescritiva, simulação, otimização. O “Advanced” seria começando da análise prescritiva, que é o ponto a partir da qual grande valor começa a ser gerado para a companhia.

“Gerenciar profissionais analíticos é similar a gerenciar um grupo de profissionais criativos. É um time que necessita de uma direção, mas não de microgerenciamento.”

“Existem poucas e preciosas pessoas numa organização que entendem os requisitos de negócios, tem capacidade técnica e habilidade para desenvolver soluções.”

(eu complemento dizendo que é difícil contratar, treinar e manter essas poucas e preciosas pessoas)

Analytics não é TI. A TI tradicional tem a visão mais transacional. Já projetos analíticos são a ponta de lança da mudança na companhia, têm um viés de inovação e devem ser moldados para o negócio.

“Projetos de Analytics Avançado não são os mesmos de Tecnologia da Informação, porque não são lineares. Eles são iterativos, marcados por grandes sucessos e pontuados por becos sem saída, erros e hipóteses que não se confirmam.”

“O papel do Chief Analytics Officer é de extrair e entregar valor e impacto econômico com a utilização de analytics, data science e inteligência artificial.”

“Nunca antes na história tivemos a combinação de matemática, volumes de dados diversos e prontamente acessíveis e o poder de computação que temos hoje, nas pontas dos dedos.”

“Não é uma questão de big data, mas muitos small data.”

“Por experiência própria, não há falta de projetos analíticos para a equipe realizar.”

Por fim, uma constatação mais geral:

“Nenhuma revolução jamais aconteceu com o apoio do establishment.”

Há alguns vídeos do autor no Youtube:

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