Podcast (áudio de 32 minutos)

Pensamento positivo não trará as pessoas de volta ao escritório, mas a ciência de dados talvez traga

Quando a equipe teme voltar ao escritório, você precisa passar-lhes a confiança de que estarão seguros.

Rackspace Staff - Cloud Talk / Rackspace

Quando é seguro reabrir o escritório num mundo com Covid-19? Esse tema é polêmico, mas a ciência de dados pode capacitar sua empresa a tomar decisões ponderadas que tranquilizem os funcionários.

Ryan Ries e Mark McQuade trabalham com ciência e engenharia de dados na Rackspace. Os dois passam horas pesquisando dados, entendendo o que eles nos dizem, determinando tendências e descobrindo se há neles algum valor preditivo. Tudo isso tem aplicações em um contexto de negócios mais amplo, mas Ries acredita que a ciência de dados tem um papel particularmente vital a desempenhar no ambiente empresarial atual. "Não sabemos quais são os efeitos de longo prazo da Covid-19 , por isso as pessoas estão preocupadas em entrar no escritório", disse ele. "Como convencê-las de que será seguro? É aí que entram os dados."

Esse é o tema central do mais recente podcast Cloud Talk. Ries e McQuade se juntam ao CTO da Rackspace Technology, Jeff DeVerter, para debater como trabalhar com dados, como limpá-los e modelá-los e como os modelos preditivos podem ajudar as pessoas a se sentirem mais seguras.

Como usar a ciência de dados para voltar ao trabalho

Em apenas 30 minutos, o painel explora:

  • O que é ciência de dados e como ela ajuda a fazer avaliações melhores
  • Como tomar decisões inteligentes sobre o futuro com base em conjuntos de dados passados
  • Como agregar valor e resiliência por meio da limpeza de dados — e quando esta deve ocorrer
  • Melhores práticas para construir, testar, validar e treinar modelos de dados
  • A necessidade de refinar e retreinar continuamente os modelos em situações que evoluem de forma acelerada
  • Como os dados abertos podem ajudar outras pessoas com suas próprias previsões da Covid-19

Pode parecer exagero criar seus próprios modelos preditivos da Covid-19, mas há benefícios. "Um grande problema hoje é que há muita desinformação, por isso precisamos ajudar as empresas a tomarem decisões baseadas em fatos”, disse McQuade. Um projeto recente da Rackspace Technology envolveu uma empresa afiliada à UC Irvine, que utilizou dados de domínio público, AWS e o poder da DeepAR para gerar previsões sobre a Covid-19. Seu desempenho foi superior ao dos dados do Instituto de Métricas e Avaliação em Saúde (IHME, na sigla em inglês). McQuade ressaltou com entusiasmo que isso estava "gerando previsões em que as pessoas podem confiar, pois os dados são reais".

Isso não é algo simples de realizar. "Pode parecer assustador construir seu próprio modelo", disse Ries, acrescentando que, para abrir com segurança, as empresas também devem considerar o rastreamento de contato para capturar pessoas que não apresentam sintomas. Mas, assim que você realizar essa ação, essa informação pode se tornar a sua verdade — mais do que qualquer outra fonte. "O segredo é basear-se o máximo possível nos dados”, disse McQuade. "Na hora de decidir quando reabrir, os executivos não devem se pautar no que viram no noticiário. O ponto de partida — a referência para tomar decisões — deve sempre estar nos seus dados."

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