O universo da tecnologia gira em torno das informações. Empresas coletam volumes crescentes de dados de fontes variadas, investem recursos significativos em armazenamento, e tentam melhorar a qualidade desses dados para aumentar o desempenho, eficiência e agilidade da estrutura organizacional. Seja qual for sua área de atuação, a análise de dados contribui para impulsionar decisões mais assertivas, aprimorar abordagens de negócios, evitar a escalada de problemas e reduzir riscos. Além disso, pode auxiliar no alcance das metas e oferecer estratégias comerciais mais consistentes.
Os dados são os ativos mais valiosos de uma empresa. No entanto, apresentam um desafio: a falta de profissionais qualificados para gerenciá-los adequadamente e oferecer visões detalhadas e previsões adequadas.
Os profissionais de dados possuem uma ampla gama de competências e especializações. Elas podem abranger áreas como engenharia de dados (transformação de dados em informações relevantes através da análise), mineração de dados e análise estatística, computação em nuvem e distribuída, gerenciamento de banco de dados e arquitetura, business intelligence ou machine learning, e visualização de dados.
A demanda por profissionais do setor segue em alta.De acordo com estudos do LinkedIn, as vagas para funções em data science registraram um aumento de 650% desde 2012. Estatísticas do Glassdoor sustentam esses indicadores. Em 2016, o site promoveu cerca de 1.700 ofertas de emprego na área. O índice saltou para 4.500 em 2018 e atingiu o patamar de 6.500 em 2020 (fator atribuído à Covid). Um relatório da Secretaria de Estatísticas Trabalhistas dos EUA revela que as competências em data science serão cada vez mais exigidas, e até 2026, o setor deve registrar um incremento de 28%. Com a aumento na demanda por profissionais de dados, aumenta também a busca pelo aperfeiçoamento dos usuários da linha de negócios a fim de acompanhar as alterações nos modelos de operação.
Além disso, um número recorde de funcionários deve abandonar seus empregos à medida que o ritmo da pandemia começa a desacelerar e o mundo tenta se adaptar ao "novo normal".Até o momento, relatórios demonstram que a maior taxa de desligamento está entre funcionários de nível intermediário nos setores de saúde e tecnologia.Essa "grande renúncia" é uma excelente oportunidade para organizações conseguirem atrair funcionários excepcionais.
Recrutadores e empresas terão que adaptar seus processos de contratação para acompanhar às mudanças do mercado. Atualmente, o recrutamento desses trabalhadores apresenta uma série de desafios.
Desafios ao contratar profissionais de dados
Equipes de RH e profissionais de dados têm identificado barreiras significativas para uma contratação bem-sucedida. Organizações devem adequar seus processos ou correm o risco de perder funcionários valiosos.
Processos de recrutamento demorados
O processo de seleção é lento e complexo, criando obstáculos para empregadores e potenciais colaboradores. Um dos principais motivos é a grande demora na qualificação dos candidatos. Com a evolução constante da data science, empresas também desconhecem suas próprias necessidades. Existe uma falha de comunicação entre o departamento de recursos humanos e setores que buscam preencher funções específicas.
Tudo isso se traduz em processos rigorosos de entrevista, muitas vezes mais de cinco a seis interações, com testes práticos e apresentação de candidatos. Durante esse período, se o perfil do cargo mudar, um novo grupo será considerado ou o mesmo candidato em questão pode realizar uma segunda entrevista, seguindo uma nova base de critérios. O problema está na falta de transparência sobre as lacunas da empresa e a forma como um cientista de dados pode solucionar essas deficiências.
O fato de realizar várias etapas sem alcançar o objetivo final é extremamente desanimador para potenciais talentos. Se o processo envolver grandes esforço e muito tempo, ou ainda considerar inúmeros aspirantes ao cargo, candidatos capacitados podem simplesmente desistir.
Incompatibilidade entre requisitos e qualificações
Normalmente, a falta de clareza sobre a real exigência de um cientista de dados explica a incompatibilidade entre os profissionais e suas funções. Quando uma empresa solicita um data scientist com experiência avançada em inteligência artificial (IA), business intelligence (BI) e machine learning (ML), um cientista mediano é super qualificado. E vice-versa, quando um profissional com capacitação técnica e conhecimentos em ML e IA é contratado para criar gráficos atraentes para apresentações, constata-se uma discrepância entre as qualificações e os requisitos. Isso gera uma equipe de data scientists desmotivada e nenhum benefício para a empresa.
Valorização das habilidades técnicas além do potencial
Cada vez mais, profissionais do setor percebem que habilidades técnicas levam vantagem sobre o potencial. A busca pelo candidato perfeito pode afastar futuros talentos com capacidade para a excelência. As equipes de recrutamento utilizam sistemas de filtragem incompatíveis com as exigências impostas pelo cargo, e perfis ideais podem ser excluídos.
O foco excessivo em qualificações de áreas especificas de TI também pode prejudicar a seleção de novos talentos.
Aumento da demanda por opções de trabalho remoto e flexível
A pandemia transformou os ambientes de trabalho para sempre. As pessoas descobriram que é possível trabalhar de forma remota ou em horários flexíveis, sem sacrificar a produtividade. Com isso, profissionais que dispensam a presença física estão buscando essa flexibilidade para continuar. Os efeitos da Covid estão entre as principais causas dos pedidos de demissão em massa.
Organizações que tentam preencher vagas em período integral dentro das empresas encontram dificuldades no processo de seleção. Muitas empresas temem uma queda no desempenho de equipes remotas, mas isso é um mito. Organizações serão obrigadas a oferecer mais flexibilidade ou correm o risco de perder excelentes candidatos.
Dicas para recrutar profissionais de dados
Com a falta de sintonia entre a realidade e as necessidades identificadas durante a contratação, empresas precisam ficar atentas para adotar práticas recomendadas durante o processo.
Identifique áreas críticas que necessitam de atenção
Em geral, empresas não sabem exatamente de que forma os cientistas de dados são capazes de ajudá-las. Isso pode resultar na contratação de um profissional superqualificado (ou subqualificado em alguns casos), ou ainda um funcionário desqualificado para assumir a tarefa em questão. Em primeiro lugar, o importante é entender quais problemas de dados você pretende solucionar.
Com isso, você precisa apresentar requisitos claros sobre as qualificações exigidas e continuar a filtrar todos os candidatos. Consulte outros cientistas de dados para obter orientações, em vez de utilizar formulários ou protocolos anteriores destinados a funcionários de outros segmentos. Assim você terá mais confiança e segurança na hora da escolha.
Considere o plano de crescimento da organização
Recrutadores tendem a contratar profissionais para tratar problemas específicos enfrentados pelas empresas. No caso particular da ciência de dados, o essencial é recrutar alguém com uma visão voltada para o futuro. Trata-se de um perfil diferenciado de profissionais que podem ser preparados e capazes inclusive de assumir a trajetória de crescimento prevista pela empresa. Buscar habilidades de liderança e visionárias é da mesma importância. Transmitir essa visão de futuro ao candidato em potencial é um fator de motivação para decidirem integrar a empresa.
Envolva potenciais candidatos com rapidez
Atualmente, os processos de entrevista para profissionais de data science podem durar uma eternidade. Esse é um aspecto que desmotiva qualquer candidato. Quando você possui uma perspectiva clara sobre o perfil desejado, a contratação imediata é a chave para atrair bons talentos. Talvez eles também tenham aplicado para outros trabalhos, certifique-se de agir primeiro.
Contrate com foco no potencial
Amplie o alcance para a contratação eficiente de um cientista de dados. Além das aptidões adequadas, observe o potencial desses especialistas para lidar com a teoria e aplicá-la na resolução de conflitos organizacionais. Pergunte se têm interesse em adquirir novas habilidades e descubra como podem contribuir com seus conhecimentos para o avanço da empresa.Um bom cientista de dados vai além da capacidade de lidar com informações. Ele deve ser um excelente articulador, investigador, palestrante e trabalhador pró-ativo.
Funcionários de data science são valiosos
A relevância de um cientista de dados não deve ser desprezada. Eles oferecem inúmeras vantagens para qualquer organização. São capazes de:
- Mitigar riscos ao usar dados para identificar potenciais ameaças
- Ajudar na criação de produtos e serviços pertinentes ao analisar todos os dados corporativos
- Melhorar a experiência do cliente e diminuir a rotatividade, um fator decisivo para o sucesso dos negócios
- Permitir a tomada de decisões mais inteligentes com base em dados concretos e quantitativos para apoiar suas soluções
- Gerar novas oportunidades e ajudar no aperfeiçoamento da estratégia comercial para definir o público-alvo da organização
Contratar cientistas de dados apropriados pode potencializar a eficiência de um negócio. A análise de dados é capaz de facilitar o processo do RH para assegurar um ajuste satisfatório e um funcionário produtivo e duradouro. A Alteryx oferece inúmeras ferramentas analíticas que podem ser implementadas no processo de recrutamento.
Por exemplo, se uma empresa X estivesse à procura de um cientista de dados com habilidades específicas em mineração de dados. A função que precisava ser preenchida fazia parte de uma equipe existente. A empresa foi inundada com 400 currículos. O uso do Alteryx Intelligence Suite pode ajudar a filtrar os dez principais candidatos que corresponderam à lista de requisitos. Ele reduz o viés removendo os nomes dos candidatos durante a análise, para viabilizar que a contratação seja feita apenas com base nos méritos. O Intelligence Suite executa isso rapidamente, permitindo entrevistas detalhadas com candidatos promissores.
A data science reúne múltiplas disciplinas de programação, estatística e matemática. Aproveitar data science para impulsionar descobertas contribui para a melhoria do desempenho operacional, dos serviços e da satisfação do cliente. Contratar profissionais competentes para explorar todo esse potencial é a peça central para o futuro da empresa.
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