Aprender a programar tornou-se uma ambição recente que inundou os setores adjacentes ao tecnológico e já começa a ser introduzido no sistema de ensino. Poderia até se dizer que está começando a ser considerado como o novo inglês. Para acessar determinados postos de trabalho, ter conhecimentos de programação aparece claramente como uma vantagem competitiva sobre outros candidatos. Mas no futuro poderia acontecer que aprender o que mais demande o mercado de trabalho seja o emprego de analista de dados.

A revista Harvard Business Review já chamou a profissão de “data scientist“, como “a mais quente do século XXI” e consultorias como Gartner já auguraram que o big data criaria um bom número de postos de trabalho a curto e médio prazo. Em um artigo publicado no VentureBeat, Gene Richardson, COO da Experts Exchange, uma rede que conecta os profissionais do setor da tecnologia, oferece uma visão interessante sobre o emprego de analista de dados.

No artigo, Richardson afirma que a ambição de ensinar programação aos futuros profissionais é uma tendência norte-americana, criada para alimentar as necessidades dos profissionais qualificados do Vale do Silício e tem como seu fator de reivindicação precisamente a cultura florescente que se formou em torno do setor tecnológico.

Mas, na realidade, o mercado de trabalho não precisa de uma grande força de trabalho com habilidades superiores de programação. No entanto, o que vão precisar em muitas empresas é fazer análise de dados, diz Richardson.

A verdade é que a análise dos dados tem estado conosco há muito tempo. As empresas têm baseado as decisões de negócios durante décadas em informações debulhadas baseadas em técnicas analíticas. Hoje, o termo big data tornou-se, além de uma tendência tecnológica, em um desses paladinos que o marketing ou a moda formam para conquistar ecos da mídia.

Onde está a fronteira que separa a análise de dados tradicionalmente do big data? Alguns, como Rahaf Harfoush, co-autor do livro “The Decoded Company”, que destaca a importância da criação de uma cultura corporativa baseada na análise de dados, diz que a diferença está na automação de tarefas analíticas, que agora são feitas por um algoritmo e podem incluir o máximo de informações.

Em qualquer caso, tanto para fazer uma análise de dados que não seja considerada como big data quanto para fazer este último, o que está claro é que a pessoa que efetua a tarefa deve ter conhecimentos de programação. Mas isso não significa que tenha que ser uma especialista em Java ou C++.

Além disso, quanto maior for a formação em certas linguagens de programação, menos tempo se terá dedicado à aprendizagem de técnicas analíticas, que vão desde saber como fazer perguntas a um banco de dados a organizar a informação. Em um futuro próximo, todas as empresas exigirão um perfil para analisar a informação disponível sobre seu negócio e seu mercado, a fim de estar informadas para tomar decisões acertadas. E para isso não será tão necessário ter algum conhecimento de programação muito específico, mas conhecer as metodologias da análise de informação.

Imagens: Nestor Polastri e NEC Corporation of America