Resumo

A Inteligência Analítica (IA) impacta positivamente na performance das empresas, e acadêmicos e gestores questionam se é mais adequado expandir as competências dos profissionais de IA ou ter sistemas mais simples que permitam usuários de negócio resolverem seus próprios problemas. No contexto gerencial, no mundo todo há líderes seniores perguntando-se se estão obtendo todo o valor que poderiam acerca desse fenômeno. Nas pesquisas realizadas sobre o tema, as respostas mostraram-se complementares, mas ainda não há um consenso sobre as competências necessárias para atuação em IA.

Destaca-se a importância de se entender melhor “Quais as principais competências necessárias para atuação em Inteligência Analítica”. O objetivo do trabalho é apontar, segundo a literatura, uma base unificada de competências para atuação em Inteligência Analítica. Para tal, os objetivos específicos são: definir, através de uma análise de citações, uma base adequada para revisão de literatura, onde estará a resposta para a pergunta de pesquisa; analisar, sob óptica da Teoria de Competências, a base definida; e quantificar a ocorrência de competências e realizar validação com especialistas.

Teoria de Competências: Segundo os autores, o conhecimento é capturado por competências cognitivas, habilidades são capturadas por competências funcionais, e comportamentos são capturados por competências sociais. A meta competência é a base que facilita a aquisição das outras competências (Le Deist & Winterton, 2005), ou seja, aprender a aprender. Entende-se, portanto, que competências são conjuntos compostos de conhecimento, habilidades e comportamentos.

As 10 competências com maior frequência na literatura são: Big Data, Real Time, Modeling, Optimization, Cloud, Decision Making, Data Mining, Programming, MapReduce e Clustering. Esta lista é composta por 4 competências do tipo conhecimento, 3 competências do tipo habilidade analítica e 3 competências do tipo habilidade computacional, o que indica que não há predominância de um tipo de competência na literatura. Destaca-se que Big Data é a competência com maior frequência. Isso demonstra que praticamente toda a literatura de Inteligência Analítica tange esse fenômeno.

As competências apontadas nesse trabalho formam um conjunto mais completo que os observados nos textos escopo deste estudo. Para pesquisadores, o resultado serve como uma base unificada de competências e suas descrições. Para gestores, o resultado pode ser utilizado para seleção de profissionais para atuação em Inteligência Analítica, ou para desenvolver treinamentos internos, entre outros. O potencial dessas novas tecnologias só poderá ser totalmente utilizado se for estabelecida uma equipe responsável por fazer com que a inteligência analítica crie, de fato, valor para a organização.

Chen, H., Chiang, R. H., & Storey, V. C. (2012). Business Intelligence and Analytics: From Big Data to Big Impact. MIS Quarterly, 36(4), 1165-1188. Davenport, T. H., & Patil, D. J. (2012). Data scientist: The Sexiest Job of the 21st Century. Harvard Business Review, 90, 70-76. Le Deist, F. D., & Winterton, J. (2005). What is competence?. Human resource development international, 8(1), 27-46. LaValle, S., Lesser, E., Shockley, R., Hopkins, M. S., & Kruschwitz, N. (2011). Big Data, Analytics and the Path from Insights to Value. MIT Sloan Management Review, 52(2), 21.