Data translator é um profissional que vai ajudar a companhia a interpretar melhor os dados para resolver problemas internos com tecnologia.
Existe um grande desafio do mundo digital pelo qual as empresas de diferentes setores têm passado: elas coletam uma grande quantidade de dados, mas não conseguem fazer com que essa montanha de informações se transforme em insights de valor real para os tomadores de decisão.
É pra suprir esse gap que uma nova profissão surgiu: o data translator (tradutor de dados, em tradução livre).
Em um resumo rápido, data translator é o profissional que vai ajudar as companhias a obterem um impacto real dos resultados gerados por plataformas de analytics. Ele seria uma ponte entre o conhecimento técnico (que vem do cientista de dados e do engenheiro de dados) e o conhecimento operacional de uma organização.
Segundo a McKinsey Global Institute, empresa global de consultoria empresarial, só nos Estados Unidos, a previsão é de uma demanda de dois a quatro milhões desses especialistas em 2026.
Entendendo mais sobre data translator
Um artigo publicado pela Harvard Business Review, em 2018, discute o sucesso da Inteligência Artificial nas empresas. Como a publicação afirma, companhias reconhecem a necessidade de ter uma equipe multidisciplinar formada por cientistas de dados, engenheiros de dados, especialistas em visualização de dados e, também, alguém que consiga conectar tudo o que é coletado com os objetivos de negócio.
Daí a necessidade de ter um tradutor de dados. Como afirma um outro artigo da McKinsey, são profissionais que não são nem “arquitetos ou engenheiros de dados. […] e não possuem profundo conhecimento técnico em programação ou modelagem”.
São, na verdade, o meio de campo entre engenheiros e cientistas de dados com outras áreas da companhia, como marketing e manufatura, por exemplo.
O data translator vai garantir que os insights gerados pelas plataformas de análise vão ser traduzidos em impactos de grande escala para a corporação.
O papel de um tradutor de dados
Um tradutor de dados vai ajudar os C-Levels a identificar e priorizar os problemas de negócios, com base em como essas dores vão se transformar em oportunidades para trazer maior valor à companhia quando resolvidas.
Essa identificação pode seguir em duas vertentes:
- Linha única de negócios: melhorar a qualidade de um produto ainda na fabricação, por exemplo;
- Interorganizacionais: reduzir o tempo de entrega do produto a partir de um trabalho multidisciplinar.
Com conhecimentos de IA e analytics, o data translator vai entregar as metas (após identificar os problemas) ao cientista de dados, que será o responsável em criar os modelos e soluções com base na proposta de melhoria feita pelo tradutor.
Por fim, o tradutor deve garantir que a solução vai produzir insights que a companhia possa interpretar e executar. Assim como comunicar os benefícios desses insights aos usuários corporativos para impulsionar a adoção.
Esse trabalho pode ser feito em cinco etapas:
- Identificar e priorizar os casos de uso corporativos: encontrar os problemas que poderão ser solucionados com analytics;
- Coletar e preparar dos dados: identificar os dados necessários que vão gerar insights úteis;
- Desenvolver a ferramenta de analytics: garantir que a solução vai resolver os problemas de forma eficiente e interpretável para o C-Level;
- Validar e adaptar as implicações: sintetizar os insights derivados de análises complexas em recomendações práticas e fáceis de entender. Assim os C-Level podem executar facilmente essas recomendações;
- Implantar e executar solução: impulsionar aos executivos a adoção de uma solução baseada nos insights.
4 habilidades que os tradutores de dados precisam
O trabalho de um tradutor de dados requer uma combinação única de habilidades. Geralmente inclui uma base em ciência de dados e um talento para resumir ideias complexas a escolhas claras e práticas.
Ou seja, é a combinação de quatro habilidades:
- Conhecimento de domínio: é a habilidade mais importante para este profissional. É preciso ser especialista na área de ciência de dados e em toda história da companhia para identificar como gerar valor com Inteligência Artificial e analytics em um contexto comercial. Então, ter conhecimento nas principais métricas operacionais e como elas impactam nos negócios da empresa é primordial.
- Fluência técnica: é conseguir fazer uma análise quantitativa dos problemas da empresa e como eles estarão estruturados em uma solução baseada em IA. Geralmente esses profissionais têm formação em STEM (Ciência, Tecnologia, Engenharia e Matemática). Embora não precisem construir modelos quantitativos, eles precisam saber quais tipos de modelos estão disponíveis (Deep Learning contra regressão logística, por exemplo) e em quais problemas esses modelos podem ser aplicados. Os data translators também devem interpretar os resultados e saber identificar possíveis erros desses modelos.
- Gerenciamento de projetos: os tradutores devem ser capazes de direcionar um projeto desde a análise da ideia até a produção e adoção de uma solução, assim como entender o ciclo de vida de uma solução e os possíveis erros comuns que ela pode apresentar.
- Mentalidade empreendedora: ter um pensamento empreendedor pode trazer entusiasmo, compromisso e conhecimento de negócios para navegar pelos muitos obstáculos técnicos, políticos e organizacionais que podem surgir durante o desenvolvimento de uma solução.
Como encontrar um data translator para o seu negócio?
Data translator pode ser uma novidade no Brasil. Se as empresas têm dificuldade para encontrar cientistas de dados, o cenário não é muito diferente para especialistas em tradução.
Como não há ainda certificações e diplomas que confirmem que um profissional é um data translator, as companhias podem começar um programa de treinamento e capacitação para tornar colaboradores especialistas na tradução de dados.
Principais destaques desta matéria:
- Data translator é uma profissão que está em alta e vai demandar até quatro milhões de especialistas em 2026;
- Este profissional vai interpretar os dados para que empresas consigam resolver problemas internos e externos;
- Confira quatro habilidades necessárias para um profissional se tornar um tradutor de dados.
