Numa altura em que as empresas lidam com quantidades nunca antes vistas de dados torna-se essencial o recurso a ferramentas de análise de dados. Que têm de ser acessíveis para permitir uma massificação da sua utilização. Surge assim o conceito de análise self-service. Ou seja, esta tem de ser tão user friendly que permita que todo e qualquer utilizador a possa utilizar e conseguir extrair informação útil ao seu trabalho.

Mas, para que isso seja possível é necessário investimento. No desenvolvimento da ferramenta, no suporte de apoio e nalguma formação. Principalmente se os utilizadores em causa sejam “novatos” na utilização da análise self-service.

E, se por um lado, os designers do software sejam importantes na construção do mesmo, os utilizadores também têm um papel a dizer. O fazerem as perguntas certas contribui para uma melhor definição da ferramenta e, com isso, um melhor resultado final, assim como uma integração com outras ferramentas – por exemplo, a de visualização de dados. Algo que, para o SAS se consegue concretizando parceiras entre cientistas de dados e utilizadores de negócio.

“Ambos os lados precisam um do outro e a qualidade da parceria determinará a qualidade da análise.”

O #SASCHAT desta semana – marcado para as 13h de quinta-feira, dia 13 de Abril, no Twitter – aborda precisamente esse tema. O da análise self-service, da importância da comunidade dos cientistas de dados e da necessidade de promoção de desenvolvimentos futuros.

Junte-se a nós. Participe utilizando a hastag #SASCHAT.

As 5 questões do debate desta semana:

Q1 – Quais os melhores exemplos de citizen data scientists (cientistas de dados com business skills) que já viu?

Q2 – Como estão capacitados os citizen data scientists?

Q3 – Quais são os limites à capacidade dos citizen data scientists numa organização?

Q4 – Qual o impacto do GDPR no papel dos citizen data scientists?

Q5 – De que forma o aumento contínuo dos citizen data scientists influenciará o papel dos cientistas de dados?

#SASCHAT
13 de Abril – 13h
Twitter