Quando uma empresa cria um setor de dados, é comum que sejam dado prazos e estimativas muito apertados por parte da diretoria geral pela implementação do setor de Data Science.
Isso se dá principalmente por falta de maturidade analítica e de conhecimento da área por parte de quem estipula esses prazos. Mas este não é um texto que almeja, de forma alguma, isentar seus profissionais de ciência de dados para quando o prazo não é cumprido.
A pergunta é o porquê do atraso então?
Primeiro, é a natureza do ofício. Ciência de dados é uma área que exige inúmeros testes e experimentos. Isso acaba por criar um método quase dialético, para não dizer científico, que se repete constantemente até surgir algum progresso efetivo: hipótese, teste, resultados e análise. Toda hipótese surge a partir da análise dos resultados do teste anterior. Esse processo se repete até que toda a demanda dada seja contemplada.
Outra questão é o cliente. Sabemos como muitas empresas de dados culpam o cliente por todas as suas falhas e falta de efetividade, mas muitas vezes, por desconhecimento, os dados entregues possuem baixa qualidade analítica. Quando falamos em qualidade dos dados, falamos de números entregues, mas que não atendem à demanda da análise contratada. O que exige do time de dados um trabalho maior de garimpo do que foi entregue para um diagnóstico preciso.
Ok, visto os dois principais problemas, o que fazer?
Uma das formas mais efetivas de contornar tal situação é criar uma integração entre os sistemas de deploy, ou de implementação, que consiga operar de forma independente ao modelo posto. Antes de tudo, é necessário também que o formato e o volume destes dados sejam extraídos de forma que o setor de dados e de tecnologia não se misturem anarquicamente.
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