Big Data: empresas revelam estratégias para contratar profissionais

Não é segredo nenhum que profissionais que lidam com Big Data
são difíceis de serem encontrados. A consultoria McKinsey & Co.
prevê que em 2018 os Estados Unidos podem enfrentar uma escassez de mais
de 1,5 milhão de especialistas necessários para capturar, armazenar,
gerenciar e analisar Big Data. Cientista de dados é uma carreira
emergente, mas um dos profissionais mais difíceis de serem localizados.
Foi considerado pela revista Harvard Business Review o emprego mais sexy
do século 21.

Nos Estados Unidos, há alguns meses, o governo Obama desembolsou 200
milhões de dólares para iniciativas de pesquisa e desenvolvimento
(P&D) em Big Data. Parte do valor tem como objetivo expandir a força
de trabalho necessária para desenvolver e utilizar tecnologias que
lidam com grande quantidade de dados.

Mas especialistas do mercado não esperam que a situação melhore em
breve, um problema para empresas que tentam utilizar Big Data para
garantir vantagem competitiva. Afinal, como elas estão lidando com a
escassez de talentos? Entrevistas com especialistas em Big Data e
empregadores revelam que as organizações estão usando alguns, se não
todos, dos seguintes métodos:

• Tentando encontrar e contratar um top cientista de dados, e
  tornando essa pessoa responsável pela construção de uma equipe de Big
  Data na empresa.
• Trabalhando com a equipe atual para identificar
  os funcionários que contam com habilidades para lidar com grandes
  quantidades de dados, desenvolvendo-os por meio de treinamento interno
  ou externo, e criando novas posições para eles.
• Tirando vantagem de novas ferramentas criadas para permitir que os funcionários manipulem Big Data sem formação especializada.

“Todo mundo, nesse momento, já entendeu que profissionais já
empregados têm um bom trabalho e não têm interesse em deixa-lo”, explica
Josh Wills, diretor sênior de ciência de dados da Cloudera. Wills
considera-se uma espécie de estrela de Big Data. Ele trabalhou na Google
antes de ingressar na Cloudera, que vende e oferece suporte ao software
de gerenciamento de Big Data.

Contratando um superstar

Mesmo que uma empresa possa encontrar um cientista de dados para
contratar, ela provavelmente não encontrará todas as habilidades de que
precisa em uma única pessoa.

O profissional precisa saber de programação, ser capaz de criar
modelos estatísticos de dados, ter o conhecimento e domínio apropriado
de negócios, compreender as diferentes plataformas de Big Data e como
elas funcionam, e ter excelentes habilidades de comunicação para
explicar o significado dos dados em termos de negócios.

“A mistura de todas essas características é algo muito raro”, diz
Brian Hopkins, analista da Forrester Research. É difícil até saber onde
estão cientistas de dados. Algumas empresas buscam esses talentos em
escolas onde podem encontrar doutores recém-formados em estatística,
processamento de linguagem natural ou linguagem de máquina. Outros
tentam atrair cientistas de outras de empresas com grandes programas de
análise, que têm o DNA em redes sociais, como o LinkedIn, ou em busca,
como a Google.

Empresas que são capazes de contratar essas pessoas normalmente optam
por construir sua própria equipe de dados dentro da empresa, tanto por
contratação externa como por formação interna.

Hopkins descreve essa abordagem híbrida, que busca proliferar grandes
habilidades de dados em toda a empresa, como um sistema de “hub e
spoke”. O cientista de dados serve como hub, conectando pessoas
diferentes que têm diferentes habilidades para que possam colaborar em
iniciativas que lidam com grandes quantidades de dados.

O analista da Forrester conhece uma grande companhia de seguros que
segue esse modelo. Ela criou o cargo de vice-presidente de análise, que
reporta-se ao chefe de operações e fiscalização de um pequeno grupo de
cientistas de dados.

Originalmente, a empresa criou o time para analisar os dados
operacionais gerados no escritório, como administração de políticas,
explica. Em seguida, percebeu que a equipe poderia também apoiar
projetos em várias linhas de negócios, como preços de subscrição e
fraude. Esse time não está dentro da TI, mas, eventualmente, à medida
que projetos de Big Data crescem, TI geralmente é chamada para apoiar a
infraestrutura e, por vezes, a plataforma de aplicativos, detalha
Hopkins.

A Wolters Kluwer Corporate Legal Services criou um sistema
semelhante. A empresa contratou Sandeep Sacheti no início deste ano para
ocupar o cargo recém-criado de vice-presidente de pesquisas com
consumidores e excelência operacional.

Sacheti, que se reporta ao presidente do grupo e CEO e mantém uma
“relação simbiótica” com TI, é responsável pela identificação de
tendências, dirigindo o desenvolvimento de produtos e melhorando as
operações em toda a empresa. Faz parte de suas tarefas ainda criar e
liderar uma equipe para identificar oportunidades a partir de Big Data
na indústria de serviços jurídicos.

É quase impossível encontrar pessoas que saibam tanto de Bid Data
como de questões legais, diz Sacheti. Então, ele está contratando
cientistas de dados e depois alinha esses talentos ao pessoal do setor
jurídico. “Promovemos a aprendizagem de ambos os lados”, diz. “Para nós,
essa é a fórmula mágica.”

Hopkins diz que ouviu falar de salários de 300 mil dólares a 500 mil
dólares para cientistas de dados muito experientes, especializados e
qualificados. Mas, para conquistar os melhores profissionais, as empresas
têm de oferecer mais do que apenas um salário atraente.

Sacheti, que anteriormente era diretor de análise de risco financeiro do
UBS Wealth Management, diz que ficou intrigado com a oportunidade de
transformar o setor jurídico por meio da utilização de uma grande massa
de dados. “Acreditamos que temos uma oportunidade e sermos pioneiros
nesse segmento”, observa. “Há a ideia de que as empresas precisam ter
um cientista de dados com lugar na mesa da diretoria”, avalia.
“Precisamos ter impacto sobre as decisões que realmente importam.”

Dar peso aos dados é uma das práticas que as empresas podem utlizar para realmente atrair cientistas de dados, diz Wills, da Cloudera. “Esses
profissionais querem trabalhar em algum lugar onde os dados são
considerados estratégicos. E isso se reflete numa posição de nível hierárquico alto.” Wills, por exemplo, deixou seu emprego de engenheiro de
software na Google para ocupar o cargo de diretor sênior de ciência
de dados da Cloudera porque sentiu que era uma oportunidade de trabalhar em
algo “interessante e importante”.

Desenvolvimento de talentos dentro de casa

Além de contratar pessoas de fora, as empresas estão reavaliando suas
equipes atuais para identificar aqueles com interesse e aptidão para o
trabalho em Big Data.

Essas pessoas poderiam vir de áreas como engenharia, desenvolvimento
de software, análise de negócios ou até mesmo marketing ou finanças –
desde que estejam confortáveis com os dados, tenham um intelecto curioso
e criativo, e boa capacidade de comunicação. Na verdade, pessoas com
essa combinação de qualidades estão sob os holofotes do mercado, diz
Wills. “Vejo uma mudança no valor que as empresas estão atribuindo a
essas pessoas.”

E, para as pessoas certas, uma mudança para o mundo de Big Data será
tremendamente gratificante. Uma verdadeira oportunidade de crescimento.
“Para alguém que tem a mistura certa de habilidades, é como
autorealização”, assinala Wills.  

Ferramentas de Big Data para todos

Enquanto as corporações buscam novos talentos e desenvolvem pessoal
interno, fornecedores como Datameer, Karmasphere, Tableau e KXEN estão
tentando preencher a lacuna com um novo software que torna mais fácil
para os novatos no tema extrairem insights de negócios a partir de Big
Data. “Seu lema é: você não precisa ser um cientista de dados para usar
nossas ferramentas”, diz Hopkins.

Por exemplo, a Zvents, agregador de listagem de eventos online e
distribuidor que foi adquirida pela StubHub ano passado, adotou o
Datameer para ajudar analistas de negócios e de outros grupos, e
examinar as informações de que necessitam para o seu trabalho.

A equipe de Big Data da empresa foi uma das primeiras a adotar o Hadoop,
utilizando a plataforma para criar um grande banco de dados, diz Amit
Nithianandan, que lidera o time de pesquisa e análise da empresa. Em
cima disso, a organização construiu um sistema que gera relatórios
resumidos para os clientes.

Mas Zvents queria algo no meio para uso interno. Os analistas de
negócios precisavam de informações mais detalhadas do que os relatórios
de clientes. No entanto, contar com a equipe de desenvolvimento para
voltar aos dados brutos para o Hadoop e gerar relatórios personalizados
ia consumir muito tempo e recursos.

Agora, os analistas de negócios, bem como as pessoas de conteúdo da
empresa e grupos de pesquisa, usam ferramentas Datameer para fazer seus
próprios relatórios personalizados. “Nossos analistas não têm
antecedentes de trabalho com Big Data”, explica Nithianandan. “Isto lhes
dá acesso a grandes conjuntos de dados de forma que eles entendam o que
está à sua frente.”

Alguns fabricantes do mercado afirmam que seus produtos poderiam
resolver a escassez de talentos por eventualmente eliminar a necessidade
de especialistas de dados, contribuindo para que unidades de negócio
façam mais com sua própria análise.

Laura McLellan, analista do instituto de pesquisas Gartner,
recentemente previu que, em 2017, diretores de marketing vão gastar mais
em TI do que os CIOs, observa Jack Phillips, CEO do International
Institute for Analytics (IIA), empresa de pesquisa. “Acredito que a
previsão se tornará realidade, principalmente porque as ferramentas
estão se tornando mais fáceis de usar”, observa.

Hopkins, no entanto, não acredita no mesmo. As novas ferramentas têm
limitações. Ao reduzir as coisas para o menor denominador comum, que é
uma maneira rápida de começar a trabalhar com Big Data, diz ele,
perde-se um monte de pontos interessantes. “Big Data é dar um passo além
dos limites da linguagem de consulta estruturada e entender como fazer
as coisas com dados que podem nunca ser acessíveis via SQL.”

Enquanto isso, empresas de consultoria e grandes fornecedores de
plataformas de Big Data plataforma, incluindo Cloudera, IBM e EMC, estão
oferecendo programas de treinamento em Hadoop e outras especialidades
em Big Data. E as universidades estão se preparando para oferecer mais
cursos de pós-graduação para atender a necessidade do mercado, avalia
Hopkins.

D.J. Patil, cientista de dados da Greylock Partners, companhia de
capital de risco, acredita que muitas empresas podem efetivamente
desenvolver e treinar suas equipes de cientistas de dados. Segundo ele,
pequenas empresas podem começar com apenas uma pessoa que faz um pouco
de tudo. Então, conforme a organização cresce, ela pode expandir suas
capacidades, adicionando o pessoal necessário para fazer tudo funcionar.

E, finalmente, a formação e a educação vão começar a preencher a
necessidade de cientistas de dados, diz Gail Ennis, CEO da Karmasphere.
“No início há sempre a falta de especialização, mas eu estou vendo isso
tornando-se um processo suave e previsível”, finaliza.