[TALENTOS]Como preencher rapidamente a lacuna de talentos para Big Data

Fonte: CRNBrasil


Pare de se preocupar tanto com o tão falado déficit de competências para Big Data e comece a explorar opções de treinamento e recrutamento. Especialistas são treinados, não nascem sabendo. Uma pergunta que você precisa responder é se está procurando por um perito técnico ou por um especialista em dados. A primeira opção é o que é necessário para iniciar o desenvolvimento de bancos de dados NoSQL ou clusters Hadoop. Já a outra é necessária para tirar proveito de técnicas de mineração de dados e texto, previsões e aprendizagem. De qualquer forma, vamos começar com a suposição de que desenvolver talentos internamente é a sua primeira e melhor escolha.

A pesquisa “2012 Big Data and Analytics Staffing”, produzida pela InformationWeek EUA, mostra que a maioria das empresas planeja fazer uma mistura de reciclagem, contratação e terceirização para preencher a falta de talentos. Mas conseguir aprovar novos salários, trabalhar com os recrutadores e entrevistar e colocar os candidatos para dentro do time é um processo demorado. Além do mais, os profissionais internos, presumivelmente, têm um bom conhecimento sobre o seu negócio, suas fontes de dados, suas análises atuais e, muito provavelmente, o que você está esperando extrair das análises avançadas de Big Data.

Se o seu problema é a falta de conhecimento técnico, confie que seus DBAs, desenvolvedores de banco de dados e profissionais de data warehouse possam aprender novos truques. Sair de um banco de dados convencional para uma plataforma de processamento paralelo massivo (MPP, da sigla em inglês), por exemplo, não é um salto enorme para o seu talentoso DBA, e a pessoa certa será energizada pelo novo desafio.

Fabricantes invariavelmente têm opções de treinamento e certificação de baixo custo. A HP, por exemplo, acaba de anunciar módulos de curso e exames de certificação para sua plataforma MPP HP Vertica Analytics. O curso é dado ao longo de três dias, em salas de aula HP ExpertONE em todo o mundo. Há também uma opção para formação virtual, que é entregue ao longo de quatro dias. “É um treinamento técnico de produto sobre como configurar o software e obter o máximo dele, e é voltado para todos, de DBAs aos cientistas de dados”, diz Chris Selland, VP de marketing da HP.

O Big Data é marcado pela variedade de dados, e o volume extremo tem sido, principalmente, tratado em novas plataformas como o Apache Hadoop e bancos de dados NoSQL. Muitas empresas sem experiência prévia estão recebendo clusters Hadoop em produção em menos de cinco meses, de acordo com John Schroeder, presidente da MapR, fornecedor de treinamento e suporte de software para a plataforma. “Há agora uma disputa por talentos, pois existem mais projetos que pessoas, mas o número de profissionais formados em Hadoop está crescendo quando comparado ao que vimos em 2010 e 2011″, diz Schroeder.

Tanto a MapR quanto seus concorrentes, Cloudera e Hortonworks, oferecem uma abundância de cursos de formação. No caso da MapR, eles são, normalmente, de dois a três dias via internet no MapR Academy, e conta com cursos presenciais sobre temas como princípios básicos da administração cluster; hands-on Hive, treinamento de MapReduce e programação HBase. A Cloudera University oferece cursos online e em sala de aula, já, globalmente, a Hortonworks University oferece cursos presenciais em grandes cidades, além de contar com ofertas in-company.

Supõem-se que, com essas opções de formação, você terá um administrador de sistema competente e desenvolvedores que poderão lidar com novas tecnologias, mesmo que não sejam tão familiares. No caso de cursos mais avançados de análises de dados, como o “Introdução à Ciência de Dados – Construindo Sistemas de Recomendação”, (oferecido pela Cloudera University), o público-alvo é de engenheiros de software, analistas de dados e profissionais de estatísticas com conhecimento básico e proficiência em Hadoop.

Se a sua equipe de gerenciamento de dados não está atualizada com tópicos de análise avançada de dados, como a mineração de texto e projeções, você deve considerar a contratação de um desses programas de mestrado listados acima. O de menor duração pode ser concluído em 10 meses, mas é em tempo integral, por isso, provavelmente não é apropriado para um funcionário atual, a menos que eles possam tirar um ano sabático. Há opções mais flexíveis e online que levam cerca de dois anos, no mínimo.

Nós desenvolvemos o nosso conjunto de opções de mestrado, principalmente, como um recurso para candidatos a alunos, mas se você está com pressa para preencher uma lacuna de talentos, olhe para esses programas como um recurso de recrutamento. A vantagem de lidar com programas de mestrado é que a maioria dos estudantes tem três ou mais anos de experiência corporativa. A maioria das escolas vai ficar muito contente em receber novos empregadores em seus programas, especialmente se eles são de empresas maiores, que têm uma procura constante de novos funcionários.

Algumas escolas até fazem pesquisas conjuntas com patrocínio de empresas, professores em transformação e equipes de estudantes de graduação que se perderam dentro dos desafios do mundo empresarial real. Esse é o caso do Instituto da Carolina do Norte para análises avançadas, e do Centro do MIT para Digital Research. Procure por centros ou institutos de pesquisa afiliados, com programas de graduação em análises ou Big Data.

Se você está à procura de profissionais muito seniores, a tarefa será, sem dúvida, mais difícil. Mas antes de comprar a ideia histérica de “Eu consigo encontrar talentos”, determine suas necessidades, desenhe o tamanho das opções de treinamento e inicie um relacionamento com uma universidade local.


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Sobre Grimaldo Oliveira

Mestre pela Universidade do Estado da Bahia (UNEB) no Curso de Mestrado Profissional Gestão e Tecnologias Aplicadas à Educação (GESTEC) com o projeto “GESMOODLE – Ferramenta de acompanhamento do aluno de graduação, no ambiente virtual de aprendizagem(MOODLE), no contexto da UNEB“. Possui também Especialização em Análise de Sistemas pela Faculdade Visconde de Cairu e Bacharelado em Estatística pela Universidade Federal da Bahia. Atua profissionalmente como consultor há mais de 15 anos nas áreas de Data Warehouse, Mineração de Dados, Ferramentas de Tomada de Decisão e Estatística. Atualmente é editor do blog BI com Vatapá. Livro: BI COMO DEVE SER - www.bicomodeveser.com.br

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