O que é Alfabetização de Dados?
Data Litaracy
As mudanças tecnológicas ocorridas nos últimos anos, e que está em constante progresso, vem impactando diretamente diversos segmentos da sociedade moderna. Um dos efeitos mais perceptíveis dessa constatação é como o cotidiano dos indivíduos passa a estar repleto de dados e informações de variadas origens.
Indubitavelmente, os dados são um ativo extremamente valioso para as organizações, por essa razão as organizações convencionais estão se esforçando para se transformarem em organizações orientadas a dados. As organizações orientadas a dados atuam em um ambiente repleto de sistemas de informação transacionais e analíticos que geram, coletam e mantém dados sobre suas operações, clientes, concorrentes e mercado para subsidiar suas decisões.
Independente de qual tecnologia da informação seja usada para a automação dos sistemas de informação, todos eles têm os dados como matéria prima. A execução dos processos dessas organizações é baseada nos dados coletados e gerados.
Essa mudança estratégica exige que os integrantes das organizações, independente de área de atuação, saibam lidar com os dados. Pothier e Condon (2019) afirmam que as habilidades de alfabetização de dados são importantes para os funcionários em todas as áreas de uma organização e não se limitam a cientistas de dados, analistas de dados ou especialistas que ocupam posições relacionadas à inteligência de negócios. Para atender a essas necessidades emergentes, os estudantes universitários que ingressam no mercado de trabalho também devem ser alfabetizados para trabalhar com dados.
Alfabetização de dados pode ser entendida como a capacidade de entender, encontrar, ler, interpretar, avaliar, gerenciar e usar dados. Assim, permite que os indivíduos acessem, interpretem, avaliem criticamente, gerenciem, manejem e usem dados eticamente (Prado; Marzal, 2013).
Burress, Mann e Neville (2020) desenvolveram um estudo na University of South Florida St. Petersburg, que foca a importância da alfabetização de dados para o aperfeiçoamento da formação profissional de estudantes universitários de diversas áreas. Segundo esse estudo, o impacto do advento do big data nas disciplinas acadêmicas criou a necessidade de todos os alunos terem alguma facilidade para ler e interpretar visualizações de dados e entender os dados subjacentes. Como resultado do estudo, a alfabetização de dados se uniu às outras disciplinas para se tornar uma competência essencial da educação de graduação.
Em 2019, o Gartner, líder mundial em pesquisa e aconselhamento para empresas, divulgou recomendações para líderes de TI impulsionarem a alfabetização de dados dentro das suas empresas. Valerie Logan, Vice-Presidente de pesquisa do Gartner, afirmou que (Assespro-PR, 2019):
"A prevalência dos dados e dos recursos de análise de informações, incluindo Inteligência Artificial (IA), exige que criadores e consumidores ‘falem a língua dos dados’ como uma linguagem comum. Líderes de Data & Analytics devem defender a alfabetização de dados da força de trabalho como um facilitador de negócios digitais e tratar informações como uma segunda língua".
Isto posto, surge a indagação a respeito de qual seria o público alvo e quais assuntos devem ser abordados em um processo de alfabetização de dados.
Mandinach e Gummer (2013) citam como habilidades almejadas pela alfabetização de dados saber como identificar, coletar, organizar, analisar, resumir e priorizar dados. A capacidade de desenvolver hipóteses, identificar problemas, interpretar os dados também são habilidades desejáveis. Os autores ainda ressaltam a necessidade de adequar a alfabetização de dados às categorias específicas.
Deste modo, pode-se afirmar que nem todas as pessoas alfabetizadas em dados devem possuir o mesmo nível de habilidades para desempenhar tarefas usando dados.
Entretanto, acreditamos que o profissional de qualquer área de formação deva desenvolver um conjunto mínimo de habilidades para ser considerado alfabetizado em dados. A seguir, elencamos cada uma delas:
- Conhecer modelagem de banco de dados relacional;
- Conhecer modelagem dimensional e arquitetura OLAP;
- Conhecer o conceito de Governança de Dados;
- Conhecer o conceito de Arquitetura da Informação;
- Conhecer o conceito de Big Data e Map Reduce;
- Conhecer os vários tipos de bancos de dados NoSQL e seus respectivos usos;
- Conhecer banco de dados Georreferenciados;
- Conhecer o conceito de Data Lake;
- Conhecer os fundamentos de estatística descritiva e inferencial;
- Conhecer os gráficos para a visualização de dados;
- Conhecer o conceito de Ciência de Dados e suas principais técnicas; e
Reparem que utilizamos os termos "conhecer" ou "ter noções básicas" para descrever as habilidades, ou seja, o profissional alfabetizado em dados não deve ser um especialista nas áreas elencadas anteriormente. Não esperamos que esse profissional planeje ou desenvolva soluções de TI, porém ele precisa entender os problemas, as técnicas e as tecnologias relacionadas ao tratamento dos dados corporativos.
Assim, acreditamos que esse profissional será capaz de interagir com consultores técnicos de maneira consistente em busca de potenciais insights baseados nas informações corporativas, eliminando uma grande gama de problemas relacionados à comunicação entre profissionais do negócio e equipes técnicas.
Assespro Regional do Paraná - Assespro-PR. 2019. Disponível em: <https://www.assespropr.org.br/gartner-apresenta-recomendacoes-para-lideres-de-ti-impulsionarem-a-alfabetizacao-de-dados-dentro-de-suas-empresas/>. Acesso em 15 mai. 2020.
BURRESS, Theresa; MANN, Emily; NEVILLE, Tina. Exploring data literacy via a librarian-faculty learning community: A case study. The Journal of Academic Librarianship, v. 46, n. 1, p. 102076, 2020.
MANDINACH, Ellen B.; GUMMER, Edith S. A systemic view of implementing data literacy in educator preparation. Educational Researcher, v. 42, n. 1, p. 30-37, 2013.
Indubitavelmente, os dados são um ativo extremamente valioso para as organizações, por essa razão as organizações convencionais estão se esforçando para se transformarem em organizações orientadas a dados. As organizações orientadas a dados atuam em um ambiente repleto de sistemas de informação transacionais e analíticos que geram, coletam e mantém dados sobre suas operações, clientes, concorrentes e mercado para subsidiar suas decisões.
Independente de qual tecnologia da informação seja usada para a automação dos sistemas de informação, todos eles têm os dados como matéria prima. A execução dos processos dessas organizações é baseada nos dados coletados e gerados.
Essa mudança estratégica exige que os integrantes das organizações, independente de área de atuação, saibam lidar com os dados. Pothier e Condon (2019) afirmam que as habilidades de alfabetização de dados são importantes para os funcionários em todas as áreas de uma organização e não se limitam a cientistas de dados, analistas de dados ou especialistas que ocupam posições relacionadas à inteligência de negócios. Para atender a essas necessidades emergentes, os estudantes universitários que ingressam no mercado de trabalho também devem ser alfabetizados para trabalhar com dados.
Alfabetização de dados pode ser entendida como a capacidade de entender, encontrar, ler, interpretar, avaliar, gerenciar e usar dados. Assim, permite que os indivíduos acessem, interpretem, avaliem criticamente, gerenciem, manejem e usem dados eticamente (Prado; Marzal, 2013).
Burress, Mann e Neville (2020) desenvolveram um estudo na University of South Florida St. Petersburg, que foca a importância da alfabetização de dados para o aperfeiçoamento da formação profissional de estudantes universitários de diversas áreas. Segundo esse estudo, o impacto do advento do big data nas disciplinas acadêmicas criou a necessidade de todos os alunos terem alguma facilidade para ler e interpretar visualizações de dados e entender os dados subjacentes. Como resultado do estudo, a alfabetização de dados se uniu às outras disciplinas para se tornar uma competência essencial da educação de graduação.
Em 2019, o Gartner, líder mundial em pesquisa e aconselhamento para empresas, divulgou recomendações para líderes de TI impulsionarem a alfabetização de dados dentro das suas empresas. Valerie Logan, Vice-Presidente de pesquisa do Gartner, afirmou que (Assespro-PR, 2019):
"A prevalência dos dados e dos recursos de análise de informações, incluindo Inteligência Artificial (IA), exige que criadores e consumidores ‘falem a língua dos dados’ como uma linguagem comum. Líderes de Data & Analytics devem defender a alfabetização de dados da força de trabalho como um facilitador de negócios digitais e tratar informações como uma segunda língua".
Isto posto, surge a indagação a respeito de qual seria o público alvo e quais assuntos devem ser abordados em um processo de alfabetização de dados.
Mandinach e Gummer (2013) citam como habilidades almejadas pela alfabetização de dados saber como identificar, coletar, organizar, analisar, resumir e priorizar dados. A capacidade de desenvolver hipóteses, identificar problemas, interpretar os dados também são habilidades desejáveis. Os autores ainda ressaltam a necessidade de adequar a alfabetização de dados às categorias específicas.
Deste modo, pode-se afirmar que nem todas as pessoas alfabetizadas em dados devem possuir o mesmo nível de habilidades para desempenhar tarefas usando dados.
Entretanto, acreditamos que o profissional de qualquer área de formação deva desenvolver um conjunto mínimo de habilidades para ser considerado alfabetizado em dados. A seguir, elencamos cada uma delas:
- Conhecer modelagem de banco de dados relacional;
- Conhecer modelagem dimensional e arquitetura OLAP;
- Conhecer o conceito de Governança de Dados;
- Conhecer o conceito de Arquitetura da Informação;
- Conhecer o conceito de Big Data e Map Reduce;
- Conhecer os vários tipos de bancos de dados NoSQL e seus respectivos usos;
- Conhecer banco de dados Georreferenciados;
- Conhecer o conceito de Data Lake;
- Conhecer os fundamentos de estatística descritiva e inferencial;
- Conhecer os gráficos para a visualização de dados;
- Conhecer o conceito de Ciência de Dados e suas principais técnicas; e
- Ter noções básicas sobre lógica de programação e uma linguagem de programação, preferencialmente, Python ou R.
Reparem que utilizamos os termos "conhecer" ou "ter noções básicas" para descrever as habilidades, ou seja, o profissional alfabetizado em dados não deve ser um especialista nas áreas elencadas anteriormente. Não esperamos que esse profissional planeje ou desenvolva soluções de TI, porém ele precisa entender os problemas, as técnicas e as tecnologias relacionadas ao tratamento dos dados corporativos.
Assim, acreditamos que esse profissional será capaz de interagir com consultores técnicos de maneira consistente em busca de potenciais insights baseados nas informações corporativas, eliminando uma grande gama de problemas relacionados à comunicação entre profissionais do negócio e equipes técnicas.
Referências
Assespro Regional do Paraná - Assespro-PR. 2019. Disponível em: <https://www.assespropr.org.br/gartner-apresenta-recomendacoes-para-lideres-de-ti-impulsionarem-a-alfabetizacao-de-dados-dentro-de-suas-empresas/>. Acesso em 15 mai. 2020.
BURRESS, Theresa; MANN, Emily; NEVILLE, Tina. Exploring data literacy via a librarian-faculty learning community: A case study. The Journal of Academic Librarianship, v. 46, n. 1, p. 102076, 2020.
MANDINACH, Ellen B.; GUMMER, Edith S. A systemic view of implementing data literacy in educator preparation. Educational Researcher, v. 42, n. 1, p. 30-37, 2013.
POTHIER, Wendy Girven; CONDON, Patricia B. Towards data literacy competencies: Business students, workforce needs, and the role of the librarian. Journal of Business & Finance Librarianship, p. 1-24, 2019.
PRADO, Javier Calzada; MARZAL, Miguel Ángel. Incorporating data literacy into information literacy programs: Core competencies and contents. Libri, v. 63, n. 2, p. 123-134, 2013.
PRADO, Javier Calzada; MARZAL, Miguel Ángel. Incorporating data literacy into information literacy programs: Core competencies and contents. Libri, v. 63, n. 2, p. 123-134, 2013.
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