A Deloitte é Gold Sponsor da DSPA Insights 2019. Hervé Silva, Lead Partner of Analytics & Cognitive da Deloitte Portugal, faz uma antevisão do evento e revela os desafios do mercado onde se move
O que é que a Deloitte vai apresentar na DSPA Insights 2019?
Tendo em consideração os objetivos e posicionamento da DSPA no panorama de data science e o cariz eminentemente especialista da sua conferência Insights, propomos apresentar a nossa abordagem e solução técnica para desenvolver e entregar aplicações de Machine Learning (ML) em produção. Escolhemos este tema por ser um desafio pertinente e recorrente dos nossos clientes: desenvolver, integrar e operar múltiplas aplicações de ML em produção. A nossa apresentação destina-se tanto a decisores de empresas que pretendam adotar AI, como a Data Scientists interessados em desenvolver conhecimento no deployment de sistemas de ML.
O que é que a Deloitte está a fazer na área de data science (tipologia de projetos em DS, AI, ML, Analytics ou BI)?
Especificamente nos domínios de Data Science e Machine Learning temos vindo a ajudar os nossos clientes a construir uma prática sustentável de ML nas suas organizações, designadamente na demonstração de valor de ML para o negócio, na automatização do deployment de ML em produção e, não menos importante, na formação de equipas internas, visando aumentar a autonomia no desenvolvimento e entrega de novos Use Cases de ML.
Qual é o grande objetivo da Deloitte com a sua participação na DSPA Insights 2019?
A Deloitte, enquanto Premium Member da DSPA e “undisputed worldwide leader in Data and Analytics Services by Gartner”, pretende partilhar na DSPA Insights 2019, e fundamentalmente com a comunidade de Data Science em Portugal, uma abordagem e exemplo concretos de como entregar ML em produção, sobretudo em ambientes exigentes como aqueles que encontramos nos nossos clientes. Desta forma, desmistificar algum ceticismo que ainda reside em torno destas temáticas relativamente emergentes, demonstrando empiricamente a maturidade desta nossa linha de serviço e o conhecimento que temos vindo a desenvolver internamente nestes domínios.
Quais as maiores dificuldades sentidas no desenvolvimento da atividade nestes domínios face ao número crescente de oportunidades de negócio?
O maior desafio, quer para nós quer para o mercado, é sem dúvida a disponibilidade de recursos com as valências técnicas requeridas para endereçar estas temáticas, o que se traduz num esforço acrescido no recrutamento e formação de novos profissionais para responder às necessidades em Data Science e Machine Learning. Os profissionais seniors nestes domínios são naturalmente escassos, pelo que sentimos a necessidade de estruturar e de operacionalizar uma academia interna para capacitar de forma distintiva profissionais mais jovens e assegurar dessa forma as foundations para um crescimento sólido das nossas equipas e serviços; pela relevância, qualidade e pragmatismo da nossa academia, esta é uma capacidade que também colocamos ao serviço dos nossos clientes, contribuindo assim de forma construtiva e estruturante para a tração e crescimento da área de Data Science.