Por Stefano Carnevalli
A previsão no cenário global é que a quantidade de dados gerados continuará crescendo exponencialmente, impulsionada pelas novas tecnologias de inteligência artificial. Nesse contexto, as habilidades necessárias para ser fluente em dados tornam-se essenciais para profissionais de diversas áreas.
Desde a tomada de decisões estratégicas até a otimização de processos operacionais, a capacidade de interpretar e utilizar dados de maneira eficaz pode ser um diferencial competitivo significativo.
No contexto empresarial, isso implica tornar a organização fluente em dados.
Para alcançar esse nível, é essencial desenvolver as habilidades das equipes, capacitando os profissionais para ampliarem sua literacia em dados. As organizações obtêm mais vantagens competitivas quando cada profissional possui a capacidade e confiança para
entender, interpretar e usar os dados com proficiência.
“A fluência de dados significa que os profissionais de uma organização entendem e extraem um significado mais profundo dos dados em suas respectivas funções.” (Carnevalli, S., Elisabeth, S., & Gonçalves, O. F. Fluência em Dados: Inovação e Convergência. DS Press, 2024).
Habilidades técnicas, contexto de negócios e comunicação
Isso envolve não apenas habilidades técnicas, como estatística e programação, mas também a capacidade de comunicar insights de forma clara e impactante, além de entender o contexto de negócios em que os dados são aplicados.
Para trilhar um caminho de fluência em dados, não basta apenas desenvolver habilidades com entendimento dos números. É necessário saber como manipulá-los, analisá-los e comunicá-los de forma clara e impactante. Isso envolve uma combinação de conhecimentos técnicos, habilidades analíticas e uma compreensão profunda do contexto de negócios.
Para ser fluente em dados, é fundamental ter uma base sólida em estatística, programação e ferramentas de análise de dados. Isso inclui o entendimento de conceitos básicos de probabilidade, distribuições estatísticas e testes de hipóteses.
Além disso, conhecer linguagens de programação pode ser um diferencial, bem como ferramentas de visualização de dados como Tableau, Qlik, Power BI ou semelhantes.
A manipulação e limpeza de dados são etapas críticas no processo de análise.
Técnicas de limpeza de dados, transformação e normalização, e tratamento de dados ausentes são habilidades indispensáveis. Além disso, a modelagem de dados e o uso de algoritmos de machine learning, tanto supervisionados quanto não supervisionados, são essenciais para criar modelos preditivos eficazes. A validação e avaliação desses modelos garantem a precisão e a confiabilidade dos resultados.
Por fim, a análise de dados e a visualização desempenham um papel vital na comunicação de insights. Técnicas de análise exploratória de dados (EDA), criação de dashboards e relatórios, e storytelling com dados são habilidades importantes. Além disso, o conhecimento de negócios e habilidades de comunicação são necessários para apresentar insights de forma clara e impactante.
A ética e governança de dados, incluindo princípios de ética em ciência de dados, privacidade e proteção de dados, e compliance, são fundamentais para garantir o uso responsável dos dados.
Desenvolver habilidades em dados é essencial para profissionais de qualquer área que desejam avançar em suas carreiras. A capacidade de interpretar e utilizar dados de maneira eficaz não só melhora a tomada de decisões, mas também abre portas para novas oportunidades e funções mais estratégicas dentro das organizações. Com o crescente uso de tecnologias de inteligência artificial, a fluência em dados se torna ainda mais relevante, permitindo que os profissionais aproveitem ao máximo essas ferramentas inovadoras para gerar insights valiosos e impulsionar o sucesso de suas empresas.
A fluência em dados será essencial para todas as áreas no futuro próximo
Além disso, a fluência em dados capacita os profissionais a se adaptarem rapidamente às mudanças no mercado e a se destacarem em um ambiente cada vez mais competitivo. As novas ferramentas de inteligência artificial estão transformando a forma como trabalhamos, e aqueles que dominam essas tecnologias estarão melhor posicionados para liderar projetos inovadores e contribuir significativamente para o crescimento e a inovação de suas organizações.
Investir no desenvolvimento dessas habilidades é um passo crucial para qualquer profissional que busca se manter relevante e competitivo no cenário atual.
Stefano Carnevalli é Data Storyteller, autor, professor, consultor e palestrante. Facilitador em fluência e alfabetização em dados (literacia em dados), fundador do Datastorytelling.com.br. Atua com serviços relacionados a Business Intelligence, Transformação Digital, Insigth Driven, IA e inteligência ativa. CDAO do grupo Data Bio Tec, atua com análise e desenvolvimento de dados desde 2023, integrando soluções digitais e visualização de informações e obtenção de insights. Colunista EA “Literacia em dados.”
linkedin.com/in/stefanocarnevalli
Fale com o editor
