Cientista de dados: o perfil do profissional do big data

BNDES

Publicado em 21/05/2020

Atualizado em 15/09/2025

A tomada de decisão eficiente é um dos grandes desafios dos gestores e empresas nos dias de hoje. Diante da massiva disponibilidade de dados nas próprias organizações e também em fontes externas, as empresas têm buscado novos métodos e recursos tecnológicos para obter e processar informações de forma a melhorar sua tomada de decisão. Assim, a ciência de dados, ou data science (DS), tem ganhado projeção como tema dos sistemas de informação capaz de se tornar um diferencial na competição entre as companhias.

O campo da ciência de dados amplia o conjunto de estatísticas utilizado para lidar com a grande quantidade de dados produzidos nos dias de hoje e inclui conceitos de ciência da computação e de business intelligence, além da capacidade de trabalhar com algoritmos e outras ferramentas computacionais (CIELEN; MEYSMAN; ALI, 2016).

Nesse sentido, ele pode contribuir para um resultado mais assertivo na estratégia de negóciosdas empresas, fornecendo informaçõesmais precisas sobre perfil dos clientes, porcentagem de lucros, novos negócios ou quadro de prejuízos.

**O big data e o do cientista de dados**

O termo big data surge como um modelo de representação das características observadas no contexto de grande profusão de dados. A partir da inserção dos computadores no cotidiano da sociedade, cerca de meio século atrás, o mundo passa a não estar apenas repleto de informação, mas a informação começa a ser acumulada com mais rapidez.

Segundo Davenport (2014), o big data nada mais é que um conjunto de dados grande demais para ser guardado em servidores comuns e não estruturado o suficiente para ser alocado em bancos de dados tradicionais, ou acomodado em estruturas estáticas de armazenagem.

O ambiente do big data, mais evidente nas últimas duas décadas, assim como o entendimento sobre a necessidade de uma área capaz de trazer soluções para os problemas oriundos da enorme produção de dados, propiciou o surgimento de um novo tipo de profissional responsável por desenvolver produtos e serviços a partir desses dados, o cientista de dados.

Esses profissionais, de acordo com Miller (2013), são os mágicos da era do big data. Eles analisam os dados utilizando modelos matemáticos e criam narrativas ou visualizações que consigam explicá-los, e depois sugerem como usar as informações para tomar decisões.

Assim,devem ter um conjunto de características e competências que abarque o entendimento razoável de programação e arquiteturas desenvolvidas especificamente para o ambiente big data, os princípios básicos de estatística, de extrema importância na ocasião da mineração e tratamento dos dados, e os fundamentos de gestão de negócios, liderança e proatividade, ou seja, a conceitos advindos da administração (DAVENPORT, 2014).

É nesse contexto que os cientistas de dados podem ser distinguidos em dois tipos: os verticais e os horizontais, sendo os primeiros especialistas em algum campo específico (cientistas da computação, estatísticos, engenheiros de softwareetc.) e os segundos detentores de conhecimento mais geral nas diferentes áreas.

O que o mercado busca?

No que diz respeito à aplicação da ciência de dados em áreas tradicionais da sociedade, é perceptível o surgimento gradual de iniciativas que buscam tirar proveito desse campo. No setor governamental, por exemplo, segundo Ziviani, Porto e Ogasawara (2015), há uma grande profusão de bases de dados que podem ser utilizadas para análise das atividades desenvolvidas, objetivando tornar o planejamento mais eficiente e criar novos serviços que melhorem o relacionamento com o cidadão.

Na iniciativa privada, há também diversos empreendimentos que buscam gerar vantagens para o negócio por meio da análise de dados. Isso ocorre não apenas com os dados produzidos pelas próprias entidades, mas também com dados comercializados com terceiros, visando agregar maior valor aos serviços e produtos desenvolvidos.

Recentemente, diversas startups, como Nubank, Neon e Quinto Andar, vêm contratando cientistas de dados. Com isso, buscam desenvolver produtos específicos para seus clientes a partir da análise de suas bases de dados. A tendência é que essas empresas contratem não mais economistas, contadores ou administradores, mas sim profissionais com essas formações que tenham também conhecimento de ciência de dados, ou seja, profissionais horizontais.