Fundações de projetos de análise avançada para a indústria__

Este artigo foi escrito por Edson Antonio, Global AI e Data Science Manager da Vale especialmente para a ebdi.

Como é começar um projeto de análise avançada para o setor?

Devo me importar com outliers? Seleção de recursos? Qual metodologia devo usar?

Todos esses são bons tópicos a serem abordados, mas antes de mais nada, você deva entender que os projetos de Análise Avançada são sempre uma combinação de três áreas de conhecimento:

Ciencia da Computação, Estatística/Matemática e Conhecimento do Negócio.

O cientista de dados

No passado, as pessoas costumavam dizer que o Cientista de Dados era aquele ser iluminado que dominava as técnicas de TI.

Era um gênio em Matemática e Estatística e também um especialista de negócio, por exemplo, manutenção de pneus em minas de superfície.

Acontece que encontrar alguém assim é tão fácil quanto encontrar um unicórnio em seu quintal.

O que levou a Ciência de Dados a ser entendida, não como um profissional iluminado que representasse a interseção das técnicas acima, mas como uma parceria de múltiplas áreas do conhecimento.

Em outras palavras, você pode entender uma equipe de ciência de dados como uma equipe multidisciplinar, contando com a parceria de pelo menos dois grupos diferentes:

  • Equipe de algoritmos: composta pelas áreas de tecnologia (TI, Automações), Estatística e Matemática.
  • Equipe de negócio: especialistas no negócio, como pneus, manutenção, substituição do motor, etc.

Se a parceria entre esses dois times não estiver funcionando, mas se comportarem como no desenvolvimento de projetos convencionais, onde uma parte desenvolve e a outra espera para a validação e consumo, tens aí uma alta probabilidade de falhar nessa iniciativa.

Processos e dados

Depois de definir essa base de parceria, convém se concentrar nos processos e, finalmente, nos dados.

Garantir que você tenha dados suficientes e também dados de boa qualidade.

Não subestime esse processo de avaliação de dados. Aproveite o tempo que você investe para analisar os dados e procurar aprimoramentos.

Você ficará surpreso com a quantidade de boas melhorias que poderá propor antes mesmo de criar modelos complexos.

Sendo recorrente aqui, tenha em mente que você só será capaz de fornecer este benefício se e somente se você estiver trabalhando nos fundamentos da parceria de que falamos no começo deste artigo.

Empresas de grande porte geralmente iniciam a jornada digital lendo sobre start ups entregando grandes resultados e muito frequentemente mencionam a necessidade de sinergia entre empresas, por exemplo com hackathons.

Essas empresas se esquecem, no entanto, que por seu tamanho, possuem um ecossistema próprio que não deve ser subestimado.

É aí que você percebe que pessoas e processos ainda continuam vindo antes de dados.

Para finalizar

Realizar e entregar provas de conceito e produtos minimamente viáveis é uma excelente estratégia para iniciar a transformação digital em uma empresa.

Mas, somente por pessoas e processos esses produtos mínimos se transformam em plataformas e provas de conceito, somente desta forma eles se tornam soluções sustentáveis.

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