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Por que um Cientista de Dados Precisa se Tornar um Belt?

Por que um Cientista de Dados Precisa se Tornar um Belt?

Não importa por onde andamos, a rede social que usamos, o segmento de mercado em que trabalhamos, estamos lidando o tempo todo com o que se considera, atualmente, como o "principal ativo" do mundo corporativo moderno: os dados. Os processos das empresas e stakeholders que compõem todo ciclo de compra e venda, e os próprios resultados das companhias, tudo é expresso em forma de dados, ou seja, dados gerados por processos e pessoas. Somos inundados com alguns jargões como Data Science, Data Analysis, Machine Learning, que têm mais correlação com o mundo da tecnologia, mas que já são empregados por qualquer profissional, independentemente da área de formação. Esses termos todos estão relacionados aos dados gerados por empresas e clientes, de forma geral.

Como os dados estão relacionados com a visão da melhoria contínua e com a gestão da qualidade nos negócios?

Vamos considerar aqui o que preconiza a ISO 18404:2015 (https://www.iso.org/standard/62405.html) dispõe sobre diretrizes e métodos quantitativos em melhoria de processos. Essa norma define os meios  para a obtenção de níveis específicos de competência no que diz respeito às estratégias do Six Sigma, Lean e Lean & Six Sigma, e para os profissionais Black Belt, Green Belt e Lean e suas organizações. Das 23 competências constantes da ISO 18404 para os profissionais Belts, destacamos 4 quatro que estão ligadas, intimamente, à ciência de dados:

 

  • Competência 6 - Habilidade para Aquisição de Dados - Identificar e buscar ativamente a informação adequada de diversas formas, garantindo a validade dessa informação e transformando-a em dados passíveis de análise. Descreve onde os dados podem ser encontrados e os formatos possíveis (estruturados e não estruturados). Descreve como verificar e validar informações e manipular dados em formatos apropriados.

 

  • Competência 9 - Habilidade para Tomada de Decisão - Reconhecer a importância da tomada de decisão e identificar os tomadores de decisão. Descreve as circunstâncias em que a tomada de decisão é necessária e a responsabilidade por essas decisões. Demonstração da utilização adequada dos elementos-chave da tomada de decisão (individual ou em grupo). Revisão da eficácia dos processos de tomada de decisão.

 

  • Competência 12 - Habilidades com Números e Gráficos - Ser proficiente na interpretação e manipulação de números. Descreve a necessidade de ter proficiência com informações numéricas para realizar um projeto Seis Sigma. Conduzir demonstração do sentido e da ordem de grandeza das bases numéricas para realizar com precisão uma gama de cálculos. Reconhecer quando é apropriado usar um computador e ser capaz de fazê-lo com eficácia para demonstrar que os resultados calculados são razoáveis, para demonstrar interpolações e previsões dos dados em projetos, por meio de gráficos, diagramas e tabelas.

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  • Competência 22 - Habilidades com Ferramentas e Softwares de Estatística - Ter conhecimento da aplicação e das capacidades de sua ferramenta de software de estatística e das situações em que podem ser usadas. Para demonstrar proficiência em pelo menos um pacote de software estatístico atualmente disponível.

 

Percebe-se que as habilidades de um Belt estão em consonância com o que se espera de profissionais em ciência de dados, mas com a vantagem de terem uma visão sobre os processos e a estratégia corporativos mais aprofundada.

Importante também destacar que existe uma vantagem para o cientista de dados se tornar um Green Belt ou Black Belt. Como Belt, o cientista de dados será capaz de realizar as análises de forma mais estruturada pelas etapas da metodologia, tendo mais foco em melhorias e em valor agregado. Um Cientista de Dados que se torna Black Belt desenvolverá mais o pensamento com foco no negócio, na qualidade e na experiência do cliente.

E assim chegamos ao final da nossa série "Melhoria Contínua na Prática".

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Saulo Bezerra 

Project Manager 

Especialista em Lean 6 Sigma pelo Grupo Oporto Forte

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