O big data já existe há algum tempo e se tornou um conceito mais ou menos comum nos negócios. Os recentes avanços na tecnologia de IA, por outro lado, abalaram um campo já volátil, levando-nos a reconsiderar as nossas projeções sobre como será o mercado de big data no futuro.
Já existem indicações de que estes desenvolvimentos terão consequências de longo alcance para o mercado de trabalho, para a gestão de dados empresariais e para estruturas organizacionais inteiras. O acompanhamento destes indicadores permite-nos compreender melhor a rápida evolução que estamos a testemunhar.
O mercado do Big Data está evoluindo em um ritmo vertiginoso
Os recentes anos de avanço no setor de big data trouxeram muitas mudanças positivas, principalmente devido à evolução das tecnologias de coleta de dados na web. Modelos complexos de aprendizado de máquina tornaram-se mais acessíveis, com soluções de hardware e software para treinamento de algoritmos de ML tornando-se menos dispendiosas e mais especializadas, e ferramentas para criar e otimizar os modelos tornando-se mais amplamente disponíveis como resultado da computação em nuvem.
Além dos avanços do ML, podem ser identificadas duas outras tendências significativas que têm um impacto significativo nas capacidades de processamento de big data:
- As empresas podem tirar proveito do processamento paralelo graças a unidades de processamento gráfico (GPUs) mais poderosas e maior precisão com que a IA executa tarefas. Duas ou mais unidades de processamento trabalhando em diferentes aspectos do mesmo problema agora produzem melhores resultados com mais rapidez, ampliando a gama de aplicações desse método.
- A rápida ascensão dos MLops (operações de aprendizado de máquina) permite implantação, observabilidade e experimentação mais eficazes de modelos de ML em ambientes de produção.
Empresas de todos os tamanhos perceberam que big data e algoritmos de aprendizado de máquina baseados nele estarão entre os fatores de maior crescimento e indutores de crescimento nos negócios. As aquisições de valor extremamente elevado de empresas tecnológicas muito jovens, realizadas este ano, demonstram isso mesmo. Por exemplo, a Databricks pagou 1,3 mil milhões de dólares pela MosaicML, uma empresa de 60 pessoas fundada há apenas alguns anos, porque esta última forneceu um método novo e conveniente para treinar ferramentas baseadas em IA.
É necessária mais inovação porque as atuais soluções baseadas em big data estão longe de ser perfeitas. Num futuro próximo, podemos antecipar avanços nos modelos de geração de texto e imagens, bem como ferramentas melhoradas para tarefas relacionadas com a comunicação.
Por outro lado, existem preocupações legítimas sobre a tomada de decisões tendenciosas e antiéticas pela IA na ausência de supervisão humana. Estas preocupações alimentarão iniciativas regulatórias como a Lei de Inteligência Artificial (AIA) da União Europeia.
A regulamentação crescente quase certamente forçará as empresas a procurar novas formas de recolher ou gerar os dados necessários. Além disso, serão necessários mais especialistas em conformidade para supervisionar os procedimentos relacionados com a IA e os big data, o que nos leva ao próximo tópico.
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Perspectiva dos empregadores – a crescente demanda por especialistas em dados
À medida que mais empresas se interessam em implementar soluções de big data, espera-se que aumente a procura por vários tipos de especialistas em dados. Juntamente com os responsáveis pela conformidade, os especialistas em big data capazes de desenvolver ferramentas baseadas nele estão no topo da lista dos “mais procurados”.
A engenharia de dados está no centro das profissões de big data. Os engenheiros de dados são responsáveis por coletar dados e processá-los para que novos modelos possam ser criados. Enquanto isso, entre as profissões emergentes, os engenheiros de MLops (operações de aprendizado de máquina) estão em alta demanda. Normalmente, as empresas não podem implantar ou supervisionar modelos de aprendizado de máquina criados por cientistas de dados na ausência de engenheiros de MLops.
Novas ferramentas baseadas em IA, como o ChatGPT, estão gerando muito interesse público e cobertura da mídia, o que aumenta ainda mais a demanda por especialistas em dados. Essas ferramentas podem economizar tempo da empresa e aumentar a produtividade até certo ponto. Além disso, essas ferramentas estimulam o interesse pelo big data e a formação de novas profissões. Por exemplo, o cargo de engenheiro imediato, que agora paga potencialmente seis dígitos, era inédito há apenas alguns anos.
Outra tendência que afeta o mercado de trabalho é a democratização dos dados. As empresas esperam eliminar os silos de dados, permitindo que mais utilizadores empresariais trabalhem diretamente com os dados enquanto realizam as suas tarefas principais. Isso é consistente com a transferência de algumas responsabilidades de análise de dados das equipes de dados para os departamentos de produto, marketing ou outros departamentos. Como resultado, é razoável esperar que a procura por especialistas que sejam proficientes tanto em análise de dados como num dos domínios de negócios aumente no futuro.
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Perspectivas dos funcionários – adquirindo habilidades exigidas
Os desenvolvimentos acima mencionados têm duas implicações para quem procura emprego.
- Há um número crescente de oportunidades de carreira lucrativas no setor de big data.
- Ter habilidades de análise de dados é uma vantagem significativa para especialistas de todos os departamentos.
Naturalmente, isto aumenta o interesse em aprender competências relacionadas com dados entre aqueles que consideram uma mudança de carreira. Além dos programas de estudo com as palavras “dados” ou “IA” em seus títulos, os futuros alunos podem escolher disciplinas gerais como matemática e estatística para desenvolver uma base analítica sólida. Conhecer linguagens de programação específicas, como Python, também seria vantajoso, uma vez que frequentemente são necessários cientistas e engenheiros de dados para automatizar processos (por exemplo, recolha de dados em escala).
Surpreendentemente, a aquisição de competências relevantes para o mercado de big data nem sempre exige uma licenciatura em ciências exatas. Os cursos de matemática superior e modelagem estatística são ministrados em ciências sociais, como a psicologia, enquanto especialistas são treinados para interpretar eventos sociais e ações humanas da vida real.
As humanidades também têm condições ideais para brilhar no atual mercado de trabalho de big data. Engenheiros imediatos e outros especialistas que trabalham com ferramentas de processamento de linguagem natural podem se beneficiar de uma formação em linguística e filologia. Enquanto isso, a subdisciplina da filosofia da ética da IA fornece os fundamentos da teoria interdisciplinar da tomada de decisões.
Existem também inúmeras oportunidades para aprender competências relacionadas com dados fora da educação formal, que são apropriadas tanto para os recém-chegados ao mercado de trabalho como para os trabalhadores experientes que procuram progredir nas suas carreiras. Vários cursos on-line permitem que você aprenda no seu próprio tempo, facilitando a adaptação ao seu trabalho diário ou outras responsabilidades. Instituições privadas credenciadas, como o Turing College, preparam remotamente especialistas em dados para terem as habilidades e conhecimentos práticos atualmente exigidos.
A vontade de aprender constantemente é talvez a característica mais importante quando se segue uma carreira no setor de big data. Tudo começa com o aprendizado dos fundamentos de estatística, bancos de dados e linguagens de programação de processamento de dados, como SQL e Python. Uma vez estabelecido o conhecimento básico, é fundamental monitorar as inovações técnicas, novas ferramentas, modelos e empresas na indústria de big data. Plataformas como o Substack fornecem acesso a uma infinidade de blogs e boletins informativos, permitindo que os usuários fiquem por dentro dessas notícias de maneira conveniente.
Finalmente, para resolver problemas de negócios com big data, deve-se estar ativamente interessado nos princípios dos negócios e em como eles funcionam. Afinal, o objetivo principal do processamento e análise de dados é descobrir métodos de negócios novos e aprimorados.
Em Conclusão
Trabalhar com big data e IA oferece uma vantagem crescente para empresas e funcionários. No entanto, como o mercado de big data é tão dinâmico e está em rápida mudança, todas as previsões futuras devem ser acompanhadas de uma isenção de responsabilidade. Inovações e desenvolvimentos imprevisíveis podem dar origem a novas profissões, ao mesmo tempo que tornam outras obsoletas. A aprendizagem eficaz é a chave para se sentir seguro em condições tão voláteis; tanto as empresas como os funcionários devem estar preparados para processar e transmitir novos conhecimentos à medida que são criados – quase em tempo real.
