Uma formação em análise pode preencher a lacuna entre a TI e o negócio?

Por que as empresas buscam profissionais especializados em dados? Foi a pergunta que fiz ao Dr. Helmut Schneider, da Universidade Estadual da Louisiana (LSU), que disse que é tudo questão de preencher a lacuna entre negócio e TI.

Há algumas semanas, a LSU anunciou o programa de Mestrado de Ciências em Análise (MSA), que começa esse mês para o ano letivo 2012-2013. O programa de 10 meses, que já tem 20 alunos matriculados, substitui o programa de mestrado focado em business intelligence, que teve apenas nove formandos em 2012, de acordo com Schneider, diretor do Departamento de Sistemas de Informação e Ciência da Decisão.

O antigo programa focava em tópicos de gestão de informação, como integração e limpeza de dados, e tarefas de business intelligence, incluindo relatórios de desenvolvimento de painéis. A nova formação cobre aspectos-chave do programa anterior, mas acrescenta estatísticas, análises preditivas e pesquisas de operações ensinados pelo Departamento de Estatística Experimental da LSU. O curso foca também no treinamento aplicado em áreas como detecção de fraudes, gerenciamento de risco, mineração de texto e aprimoramento de processos.

A LSU sabia que precisava focar em análises e o fez com o guia acadêmico do Instituto para Pesquisas de Operações e Ciências de Gestão, assim como também recebeu um software gratuito, treinamentos e apoio financeiro do SAS. Para ter melhor visão do universo comercial, no ano passado, a LSU formou um conselho consultivo especialmente para o programa de mestrado, inspirando-se em grandes negócios da região de Baton Rouge. Esse grupo auxiliou o MSA com diversas instruções focadas em negócios.

?Três empresas estão nos explicando o motivo pelo qual seus departamentos de negócios e de TI não conseguem se entender?, disse Schneider. ?Elas buscam pessoas que compreendam o lado do negócio, mas que também compreendam o que a TI e as estatísticas podem fazer para solucionar problemas da companhia.?

O conselho consultivo analítico inclui a fornecedora de serviços de saúde, Amedisys; a seguradora Blue Cross/Blue Shield; a telco Century Link; a empresa de engenharia e construção, Shaw Group; entre outras grandes empresas da Louisiana. O Departamento de Sistemas de Informação e Ciência da Decisão da LSU é parte da escola de negócios, por isso Schneider diz que tem a vantagem de trazer professores de marketing e outras disciplinas de negócio para aulas no programa do MSA.

Além de doar o software, o SAS apoiou o novo programa de MSA, da LSU, com US$ 1 milhão, e também está contribuindo com um especialista em educação, que será parte do conselho consultivo. O novo programa da universidade é muito parecido com o programa MSA da Universidade Estadual da Carolina do Norte, fundado há quatro anos, com apoio financeiro do SAS.

?Com tantos cortes orçamentais nas universidades estaduais, trabalhamos com lentidão no desenvolvimento de novos programas de formação, mas a infusão de capital do SAS nos deu mais estímulo?, disse Schneider. É claro que é de interesse do SAS que futuros profissionais analíticos estejam familiarizados com o software da empresa, mas Schneider disse que muitos instrutores e alunos também utilizam ferramentas analíticas em código aberto. De qualquer forma, insiste, a instrução não é sobre ferramentas.

?Temos apenas 10 meses, então queremos ensinar sobre o assunto ? que fazemos de fato ? e não sobre a tecnologia que usamos?, disse.

O objetivo da LSU é ter 50 alunos matriculados no programa de mestrado dentro de dois anos. O preço do programa de 10 meses é US$ 12 mil.

Dado o atual interesse por big data, perguntei a Schneider se a LSU estaria considerando formar ?cientistas de dados?, um campo que mescla habilidades em estatísticas, matemática aplicada e ciência de computação para analisar grandes conjuntos de dados. Schneider vê tal formação como mais apropriada para uma faculdade de ciência da computação tradicional. ?Nós abordamos o aspecto de qualidade de dados ao lidar com grandes conjuntos de dados, o que é parte de análise, mas o outro aspecto, que é escrever algoritmo para converter big data em informação útil, é uma disciplina de ciência da computação?, explicou.

Tem havido muito debate sobre o que se qualifica como analítico e como chamar ? análise avançada, análise de negócio, análise preditiva e outros. Qualquer que seja o rótulo, o principal ponto para Schneider e futuros empregadores é que análise deve começar com a compreensão da necessidade do negócio.