O Papel dos Cientistas de Dados na Era dos Modelos de Base e Personalização.
O cenário descrito hoje destaca um ponto central da revolução trazida pelos modelos de base e pela IA generativa: os dados e o contexto específico da empresa são absolutamentediferenciais na criação de soluções realmente eficazes e alinhadas ao negóciodiferenciais na criação de soluções realmente eficazes e alinhadas ao negócio. A partir dissso o papel dos cientistas de dados, bem como dos arquitetos e engenheiro de dados , ganha uma nova relevância e complexidade.
Domain-Driven Data Design (DDDD)!?
Domain-Driven Data Design é uma extensão dos princípios de Domain-Driven Design (DDD) para a modelagem e gerenciamento de dados, especialmente em contextos modernos como datalakes, data mesh e arquitetura orientada a eventos. Os princípios fundamentais de Data-Centric Architecture (DCA) ou Arquitetura Orientada a Dados visa garantir que a modelagem, organização e governança dos dados também estejam profundamente alinhadas com o domínio do negócio. Uma nova proposta que estamos idealizando para o que vem por ai. O DDDD Domain-Driven Data Design serão as novas práticas para cada vez mais os dados utilizados para as novas necessidade que apontam se tornarem cada vez mais contextualizadas para a necessidade de cada empresa e seu modelo preditivo ou sua IA. O papel dos Cientistas de Dados, Arquitetos e Engenheiros será descobrir os novas formas para a criação dos repositorios.
1. Menos Genérico, Mais Específico
Antes: O foco estava no desenvolvimento do próprio modelo analítico/cognitivo, muitas vezes do zero, com ênfase na “engenharia de modelos”.
Agora: Com modelos de base poderosos disponíveis, o diferencial competitivo está nos dados, na sua curadoria, na “engenharia do dado” e no desenho inteligente das soluções contextualizadas para cada negócio.
O cientista de dados passa a ser o especialista que entende profundamente:
● Dos dados originários da empresa: como coletá-los, transformá-los, enriquecer metadados e proteger privacidade.
● Do negócio: suas operações, clientes, diferenciais, cultura, desafios e oportunidades.
2. Curadoria e Governança de Dados
O que mudou: Hoje, o desafio não está só em “ter dados”, mas garantir qualidade, atualidade, relevância e conformidade regulatória.
Responsabilidades-chave:
● Estabelecer pipelines robustos de ingestão e transformações contínuas.
● Definir taxonomias, categorias, ontologias e vínculos semânticos específicos (modelagem de dados de domínio).
● Garantir a rastreabilidade (Data Lineage) e a possibilidade de auditoria.
3. Domínio de Negócio e Parceria com Áreas Estratégicas
O cientista de dados precisa se aproximar cada vez mais das áreas de negócio e dos especialistas de domínio para traduzir:
● As necessidades específicas da empresa para requisitos de dados e customização do modelo.
● Restrições éticas e legais em mecanismos concretos de controle e mitigação de risco (por exemplo, alinhamento com a LGPD no Brasil).
4. O Cientista de Dados como Orquestrador
Modelos de base não são “plug-and-play” perfeitos. Eles precisam ser adaptados via técnicas como fine-tuning, prompt engineering, RAG (Retrieval Augmented Generation), in-context learning, etc.
O profissional passa a ser um orquestrador entre:
● A tecnologia de IA pré-existente,
● Os dados disponíveis/internos,
● E as demandas do negócio/usuário,trabalhando para extrair valor real e diferenciação.
5. Design de Experiências e Voz da Marca
Cabe ao cientista de dados (junto ao time de design e conteúdo) garantir que as interações da IA reflitam a cultura, a voz e os valores da empresa — o que requer customização profunda do feedback e do treinamento do sistema.
6. Tendência: Cientista de Dados de Domínio Específico
Com o crescente detalhamento setorial, tende a ganhar destaque o cientista de dados com conhecimento profundo de um segmento (healthcare, financeiro, jurídico, varejo, etc.), capaz de entender nuances que farão diferença nos artefatos criados e na própria governança dos dados.
Estruturar e governar os dados (não só o software), modelando-os a partir da perspectiva do domínio e seus contextos, o que facilita a interoperabilidade, governança de dados, descoberta e reuso dos dados.
Enquanto o Domain-Driven Design transformou a forma como construímos sistemas, focando no negócio, os princípios fundamentais de Data-Centric Architecture (DCA) ou Arquitetura Orientada a Dados, ou ainda como o apelidei “Domain-Driven Data Design“, coloca os dados como o elemento central da estratégia de TI, em contraste com abordagens tradicionais centradas em aplicações, agora leva esses princípios para o universo dos dados, criando arquiteturas de dados alinhadas aos domínios de negócio, essenciais para a era do Big Data e da inteligência artificial.
“…mostrou-se, durante o período em que trabalhamos na mesma empresa, um profissional muito competente e comprometido. Focado em resultados, regularmente apresentava insights relevantes para o produto, além de entregar os resultados de seus projetos com a devida qualidade.”
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