[DEMANDA] A difícil escolha de terceirizar analytics

Fonte: InformationWeek

Caros, antes de lerem a reportagem, gostaria de colocar meu ponto de vista. Ou os estatísticos começam a encarar a análise e estudo de dados das grandes corporações como uma área extremamente promissora, ou infelizmente iremos ver grandes players criando ferramentas mais e mais inteligentes (estes algoritmos criados, vão servir para as áreas mais imutáveis da organização) por falta de GENTE!!!

Acho isso uma inversão de valores incrível, pois reclamamos que ganhamos pouco e quando temos uma oportunidade fantástica de mercado, não há qualificação, isso ocorre em muitas áreas, mas quando vejo colegas simplesmente ignorando isto, só posso achar que é burrice.

Fiquem com a reportagem.


"Provedores de Business Intelligence e analytics estão respondendo à falta de cientistas de dados oferecendo o recurso como um serviço na nuvem. Essas companhias, tanto provedores existentes como startups, aderiram à nuvem nos últimos anos e apostam nesse novo modelo de negócio.
Mas as empresas com dados complexos e em grande volume podem encontrar respostas vitais ao negócio dessa maneira? As opiniões divergem.
Na Teradata, consumidores frequentemente procuram os serviços de consultoria da empresa para comprar um dos sistemas de bancos de dados para armazenamento ou aplicações de analytics.
“Nosso diferencial é ter o conhecimento de como implementar algoritmos em um ambiente da Teradata”, diz o executivo de análises da empresa, Bill Franks. Alcançar esse tipo de otimização de uma plataforma específica, nessa escala, vai além dos analistas “de butique”, ele explica.
Franks também sugere que esses analistas são muito focados em uma única especialidade, como análise dos dados de tráfego para o varejo, podem não obter sucesso uma vez que as empresas fazem as próprias análises ou precisam encaixar vários tipos de dados.
O CTO da provedora de softwares Actian, Mike Hoskins, acredita que o mundo entrou em um novo período, o qual, será muito maior e mais desestabilizado do que as mudanças nos bancos de dados relacionados em 30 anos.
“Google e Facebook são companhias de dados, não de softwares”, atesta Hoskins. “Eles coletam dados, os processam e os alugam de volta para o mundo com extensões de alto valor.
As empresas que adotaram essa metodologia rapidamente – ou seja, se tornam coletores de dados que agregam muito mais valor às informações capturadas – representam o que será comum a todas empresas daqui a algum tempo, prevê Hoskins.
A Actian aumentou suas capacidades na nuvem com a compra, em fevereiro, da Pervasive Software, por US$ 162 milhões – o que tem puxado o software de integração de dados para a nuvem e Big Data utilizando as plataformas Data Cloud e DataRush. Em abril, a companhia adquiriu ParAccel, uma companhia que oferece o banco de dados de Processamento Paralelo Massivo (MPP na sigla em inglês).
A curto prazo, Hoskins defende uma abordagem própria da Actian para capacitar o aprendizado da máquinas em aplicações tradicionais utilizando bibliotecas de plug-ins que podem ser chamados de programas SQL. A companhia atualmente reivindica de 500 a 600 desses plug-ins avançados para o SQL.
Enquanto isso, uma startup vê uma oportunidade de fazer um trabalho melhor, utilizando novas ferramentas para extrair conhecimento das informações contidas em sistemas de negócios, incluindo sistemas de arquivos.
“Acreditamos que os dados devem ser analisados no seu local de origem”, pontua o presidente e co-fundador da DataGravity, John Joseph. A startup, que espera lançar seu primeiro produto em 2014, atualmente está focada em prover meta informação sobre dados desestruturados de empresas, como estatísticas sobre sua história, propriedade e mudanças ao longo do tempo.
A ferramenta da DataGravtiy irá fortalecer administradores de TI de pequenas e médias empresas, com objetivo de tranformá-las “de apenas um recipiente de dados para uma provedora de inteligência dos dados armazenados”, atesta Joseph.
Joseph percebe que há um abismo entre grandes companhias, capazes de contratar ou treinar cientistas de dados, e PMEs (público-alvo da DataGravity) que estão ficando para trás.
A longo prazo, análises são tão estratégicas, que as empresas precisarão se render ao seu design, planejamento e estratégia, diz Franks.
Terceirizar a execução desses planos ainda pode ser necessário, mas a ideia para o futuro é “ser proprietário”, pontua Franks, e observa que a Teradata impulsiona a troca de conhecimentos – o código, um relatório explicativo e qualquer recomendação – quando isso cria um plano para o cliente.
“Na maioria dos casos, o cliente tem algum talento dentro da empresa para ser transferido”, coloca Franks.
Hoskins, entretanto, vê um futuro diferente, logo, não é tão frenético quanto à lacuna da ciências de dados.
Enquanto alguns cenários pesam contra a análise baseada na nuvem (questões como a velocidade do tráfego de dados disponíveis, governança, segurança e privacidade.), Hoskins está bastante otimista com as máquinas altamente iterativas que farão um trabalho melhor ao prever o futuro.
“As pessoas estão céticas com análises terceirizadas, mas digo que elas estão enganadas”, adiciona Hoskins relembrando de avaliações precipitadas sobre os serviços de integração de dados na nuvem”.
“Regressão linear, quando imatura, é muito promissora”, diz Franks, adicionando que ele foi “superconfiante” sobre análises ser um serviço consumível, feita na nuvem."
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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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