[MUDANÇA] Três jornadas para a liderança em Analytics


Fonte: CIO



Nos últimos dois anos, organizações em todos os tipos de indústrias criaram centenas de novos papéis executivos na área de análise de dados. Os empregadores estão à procura de líderes que não só compreendam as enormes quantidades de dados à sua disposição, mas que também sejam capazes de identificar as ameaças e oportunidades que surgem à medida que a paisagem analítica evolui.
De acordo com a empresa de pesquisa Gartner, o papel de chefe de dados (CDO) é novo para a maioria das organizações - mais de 80% acrescentou o papel nos últimos dois anos; 60% das posições CDO atuais foram criados em 2015. Então, quem são esses profissionais se encarregaram das iniciativas de análise e como suas experiências profissionais as levaram a seus novos papéis?
Para descobrir, estudamos as trajetórias de carreira de 38 executivos da área de Analytics que foram nomeados nos últimos dois anos Com títulos como Chief Data Officer, head of Global Analytics, vice-presidente de Big Data e vice-presidente sênior de Insights e Análises, o grupo incluiu homens e mulheres de várias faixas etárias e experiências abrangendo várias indústrias.
Mapeamos todos os movimentos de carreira dos executivos, identificando a primeira função de gestão de cada um deles e, em seguida,  todas as mudanças de trabalho antes de suas nomeações mais recentes. A pesquisa mostra que esses executivos chegaram a suas posições atuais a partir de três trajetórias de carreira: linear, não-linear e de forma inesperada (o u seja, aqueles que  "caíram de paraquedas" na nova função).

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1. Linear 
Dez dos 38 executivos progrediram por um caminho linear - um movimento ascendente dentro da função analítica. Eles podem ter seguido uma progressão natural de estatística ou aprendizado de máquina para análise de dados, por exemplo. Pessoas nesta categoria tinham permanecido tipicamente em uma organização ao longo de suas carreiras.

Cinqüenta por cento desses executivos tinham mestrado em áreas como Ciência da Computação, Estatística ou Analytics. Os pontos fortes comuns incluíam expertise em insights do cliente, Data Warehousing e Machine Learning.
2. Não linear 
Dezessete dos 38 líderes passaram a ocupar cargos executivos na área de Analytics através de carreiras não-lineares, o que significa que anteriormente haviam ocupado cargos em outras disciplinas. Eles normalmente se moviam dentro e entre as áreas analíticas e funcionais, como TI, Marketing e Contabilidade. Neste grupo, 56 por cento tinham ganho os graus mais altos disponíveis em suas áreas de estudo e 38 por cento haviam feito MBAs.

Os pontos fortes comuns daqueles que seguiram caminhos não-lineares incluem a capacidade de abordagens multifuncionais para problemas e especialização em arquiteturas corporativas, estratégia de TI, Marketing Digital e geração de demanda.

3. Paraquedistas
Onze dos 38 executivos que estudamos haviam "caído de paraquedas" em suas posições de liderança analítica - o que significa que não tinham nenhuma experiência prévia em Analytics. As pessoas nesta categoria tinham ocupado posições em engenharia e TI. Os pontos fortes comuns entre os executivos paraquedistas incluem o conhecimento de Computação em Nuvem, gerenciamento de projetos, sistemas móveis, Telecomunicações e Segurança. Além disso, esse grupo é aquele com maior grau de profissionais com doutorado.

Traços comuns 
O que esta pesquisa mostra é que há mais de uma maneira de passar para uma posição de liderança analítica. Independentemente da rota, todos os executivos deste estudo apresentavam três características em comum: conhecimento de gestão, capacidade de identificar valor potencial e visões holísticas de suas organizações.


(*) Murugan Anandarajan é chefe de departamento de Ciências de Decisão e MIS na Universidade de Drexel e Diana Jones é assistente de direção do LeBow Business Analytics Solutions Center
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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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