Minha Jornada em Ciência de Dados (Parte 1)
Programa Data Science para Todos
Neste primeiro post, eu vou contar um pouco da jornada em Ciência de Dados, incluindo minha história no mundo corporativo, minha experiência com tratamento e análise de dados, os desafios que tive e como me tornei uma especialista no assunto.
Olá! Sejam bem-vindos(as)! Meu nome é Renata Galdino, eu sou fundadora da Seshat Analytics, e vim compartilhar com vocês a minha jornada no universo de Ciência de Dados.
Primeiramente, eu vou contar um pouco da minha história no mundo corporativo, da minha experiência com tratamento e análise de dados, dos desafios que tive e como me tornei uma cientista de dados com um prêmio de inovação pelos trabalhos executados.
O vídeo deste post está disponível em:
Início da Jornada em Ciência de Dados: Consultoria
Começando pela minha história: eu trabalhei durante 15 anos em consultorias, sendo uma delas uma Big Four, desde trainee até virar sócia.
Sempre fui uma apaixonada por exatas, tanto que minha primeira formação é em engenharia, seguida de outra formação na área: estatística.
E isso me despertou um grande interesse: Análise de informações.
Assim que eu iniciei minha carreira em consultoria, na primeira oportunidade que tive, pedi projetos relacionados ao meu grande objetivo de carreira: trabalhar com análise de dados.
E mal eu sabia o que estava por vir naquela época!
O Primeiro Projeto
Se hoje ainda há carência no uso de técnicas para lidar com informações, imagina naquela época. Eu tinha uma expectativa de fazer grandes análises, trazer insights, as melhores metodologias de mercado, usar tecnologias de ponta.
E quando eu consegui finalmente meu primeiro projeto nessa área, eu me deparei com a dura realidade: Pouquíssima metodologia de avaliação com muita teoria e pouca prática e várias informações em papel.
Com relação a tecnologia, a maior decepção: carência total de ferramentas tanto em sistemas quanto em hardware para rodar as análises.
Neste primeiro projeto, eu tinha que analisar uma base de uma grande empresa com aproximadamente 12 milhões de registros por ano, mais ou menos 1 milhão de registros por mês, o que hoje é relativamente baixo com relação ao porte daquela empresa.
De forma resumida, a atividade era a seguinte: o cliente extraía as bases em SQL por mês e eu tinha naquela época 2 opções para analisar as informações: Access e ACL (ferramenta de auditoria de dados).
E todo o processo foi um grande balde de água fria em relação à tudo que eu idealizava.
Desafios
Apesar de serem boas ferramentas naquela época, ainda faltavam muitos requisitos para o que eu realmente gostaria de fazer.
Além disso, havia a limitação de hardware que um computador normal tinha para rodar essas análises. Muitas vezes um código demorava até 12 horas para ser executado e o custo benefício não compensava porque eu tinha que deixar um computador totalmente dedicado para isso.
Entretanto, mesmo fazendo isso, em alguns momentos o computador não suportava aquele grande volume de processamento.
Em resumo, esse episódio foi tão traumático que, após terminar esse primeiro projeto e, apesar de ter tido um bom resultado, eu falei para o meu gestor: nunca mais eu quero fazer isso na vida!
Eu sabia que o trabalho era super relevante, que traria muitos resultados significativos para os meus clientes, mas depois de 3 meses de trabalho, eu vi que eu estava fazendo uma avaliação totalmente artesanal.
Jornada em Ciência de Dados: Diagnóstico
Depois disso, eu tive a oportunidade de trabalhar com consultoria em estratégia e processos em inúmeras empresas, de diversos setores e portes.
E uma coisa interessante é que ao longo desses 15 anos de experiência encontrando soluções para os meus clientes, eu pude perceber que quase todos eles, independentemente do porte e setor, tinham os mesmos problemas: muitos dados, muitos sistemas e informações que não se cruzavam e/ou não eram analisadas de forma adequada.
Eu via que havia muita carência na forma de usar esses dados para fazer com que essas empresas fossem mais eficientes e tomassem melhores decisões com base em informações.
Além disso, eu percebi outro aspecto: a falta de capacitação técnica ou de profissionais para lidar com esses dados.
Concluindo, o intuito deste post foi me apresentar para vocês me conhecerem um pouco melhor, passar um pouco da minha experiência profissional e a minha percepção de cenário atual.
Nos próximos posts, eu vou continuar a contar minha trajetória no universo de Ciência de Dados e de como isso resultou na mudança do rumo da minha carreira e como eu usei essas técnicas para ganhar um prêmio de inovação e a importância da análise de dados no mercado atual.
Espero que vocês tenham gostado. Muito obrigada!
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