Nos últimos 40 anos, o mundo tem testemunhado uma revolução tecnológica exponencial. Essa era trouxe uma enorme quantidade de informação, com dados que agora formam a base da tomada de decisões em todos os setores. Estima-se que 2,5 quintilhões de bytes de dados são criados a cada dia e, com o aumento da automação, aprendizado de máquina e inteligência artificial, esse número tende a crescer ainda mais. Nesta era, IA, IoT, ML e dados são como o novo ‘petróleo’ necessário para manter esses sistemas funcionando. Da saúde às finanças, da educação ao e-commerce, os dados são coletados, analisados e usados para tomar decisões que influenciam cada aspecto de nossas vidas. No entanto, a capacidade de aproveitar e entender essas informações de forma eficaz requer uma habilidade crucial: data literacy skills.
Entendendo o que é Data literacy skills
Em um mundo inundado por dados, nossa capacidade de entender, interpretar e utilizá-los efetivamente nunca foi tão crítica. Data literacy skills pode ser definida como a capacidade de ler, analisar e comunicar insights de dados de forma eficaz. Ela capacita indivíduos e organizações a tomar decisões informadas, identificar tendências e, por fim, melhorar os resultados de negócios. Uma das principais vantagens de tomar decisões orientadas por dados é que a decisão se baseia em insights factuais, em vez de depender apenas da intuição. Essa abordagem geralmente resulta em maior eficiência e estratégias de negócios mais fortes, dando às empresas orientadas por dados uma vantagem competitiva sobre aquelas que não priorizam os dados em sua tomada de decisões.
No entanto, simplesmente ter acesso aos dados não é suficiente para garantir o sucesso. As empresas também precisam de profissionais qualificados que possam analisar e interpretar os dados de forma eficaz. Como resultado, há uma crescente demanda no mercado de trabalho por profissionais com fortes data literacy skills.
Principais Data literacy skills
Para se destacar nesse cenário, algumas habilidades são fundamentais. Vamos explorar algumas das mais importantes:
1. Análise de Dados
A análise de dados envolve examinar e interpretar dados para extrair insights significativos. A análise de dados pode envolver a execução de operações básicas, como revisar padrões e tirar conclusões, ou ser tão complexa quanto aplicar técnicas sofisticadas, usar modelos estatísticos e algoritmos de aprendizado de máquina. Existem vários tipos de análise de dados, com quatro abordagens primárias:
- Análise descritiva – Explica o que aconteceu com base em dados históricos.
- Análise de diagnóstico – Identifica as razões por trás de resultados específicos.
- Análise preditiva – Prevê potenciais tendências futuras com base em padrões.
- Análise prescritiva – Recomenda ações para alcançar os resultados desejados.
Desenvolver habilidades analíticas é crucial para tomar decisões de negócios informadas e identificar oportunidades de crescimento.
2. Limpeza de Dados (Wrangling)
A limpeza de dados é o processo de converter dados brutos em um formato utilizável. Isso geralmente envolve remover inconsistências, preencher informações faltantes e organizar os dados para análise.
Dados limpos reduzem erros na tomada de decisões e garantem a precisão nos relatórios. Embora muitas empresas automatizem esse processo usando algoritmos, os funcionários envolvidos na coleta e entrada de dados também devem manter o padrão de integridade dos dados. As ferramentas mais populares usadas nesta etapa incluem Power BI e Microsoft Excel.
3. Visualização de Dados
A visualização de dados é a prática de transformar números brutos em formatos visuais, como gráficos, tabelas e infográficos. Desse modo, desempenha um papel crucial em tornar os dados complexos mais compreensíveis, especialmente para as partes interessadas que podem não ter habilidades avançadas em dados. As técnicas comuns de visualização incluem:
- Gráficos e tabelas para apresentar tendências
- Mapas para representação de dados geográficos
- Infográficos para resumir insights importantes
- Painéis interativos para monitoramento de dados em tempo real.
Especialistas em dados usam ferramentas populares como Microsoft Excel, Google Charts, Tableau e Power BI para criar visualizações atraentes que impulsionam uma melhor tomada de decisões.
4. O Ecossistema de Dados
Um ecossistema de dados se refere aos componentes interconectados que apoiam o gerenciamento de dados de uma organização, incluindo:
Infraestrutura física – Servidores, bancos de dados e soluções de armazenamento em nuvem
Software e ferramentas – Plataformas de análise de dados, linguagens de programação e aplicativos orientados por IA
Fontes de dados – Conjuntos de dados internos e externos que alimentam insights.
Compreender o ecossistema de dados de uma organização ajuda os profissionais a otimizar os fluxos de trabalho, melhorar a eficiência e garantir que os dados sejam usados de forma eficaz.
A gestão eficaz de dados é crucial para o sucesso de qualquer empresa, e investir em AIOps pode ser uma excelente estratégia para otimizar processos e garantir a qualidade da informação.
5. Governança de Dados
A governança de dados é a estrutura que define como uma organização gerencia seus ativos de dados. Ela garante que os dados sejam precisos, seguros e usados de forma responsável. As principais áreas de governança de dados incluem:
- Qualidade – Manter a precisão, consistência e integridade dos dados.
- Segurança – Proteger os dados contra acesso não autorizado e violações.
- Privacidade – Salvaguardar informações confidenciais, como registros de clientes e funcionários.
- Gestão – Aplicar políticas e práticas recomendadas para o tratamento ético de dados.
Muitas empresas têm políticas de dados formais que descrevem as regras para os funcionários, garantindo a conformidade com os padrões legais e do setor.
Além disso, estar atento às novas normas de acessibilidade digital é fundamental para garantir que todos possam se beneficiar das informações.
6. A Equipe de Dados
Compreender os papéis dentro de uma equipe de dados pode ajudar os profissionais a colaborar de forma eficaz. A maioria das organizações tem:
- Cientistas de Dados – Especialistas em análise avançada, aprendizado de máquina e modelagem preditiva.
- Engenheiros de Dados – Desenvolvedores que constroem e mantêm infraestruturas de dados, garantindo o processamento contínuo de dados.
- Analistas de Dados – Especialistas que conduzem análises, geram relatórios e fornecem insights acionáveis.
Cada uma dessas funções contribui para transformar dados brutos em inteligência de negócios valiosa, ajudando as organizações a permanecerem competitivas em um mundo orientado por dados.
Primeira: Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificiado, mas escrito e revisado por um humano.
Via dev.to