Café
Blog INPUT da Alteryx

O que podemos aprender sobre plataformas de data science ao fazer um café ruim

Faça e saboreie seu café — nunca foi tão fácil oferecer o poder do analytics para todos, sem diluir a verdadeira ciência de dados ou o valor que ela oferece.

Café
Vou ser sincero. Adoro café. Gosto de tudo, desde o sabor, o acolhimento caloroso e reconfortante que sinto ao tomar meu expresso pela manhã, até o leve ar de concentração que ele induz quando estou navegando no Twitter em uma manhã de domingo. E não estou sozinho.
Com mais de 400 milhões de xícaras de café consumidas por dia só nos Estados Unidos, a quantidade ingerida diariamente é simplesmente absurda. Para se ter uma ideia, a Finlândia consome 12 kg de café per capita por ano, o equivalente ao peso de um macaco-aranha.

Logicamente, fiquei imaginando. "Como posso fazer um café mais saboroso?"
Não tenho formação como barista, nem qualquer experiência profissional em cafeterias ou estabelecimentos similares. Sou considerado o que os jogadores do Call of Duty provavelmente chamariam de "noob", ou novato.
Agora, obviamente sei como usar uma cafeteira e não tenho nenhum problema em colocar uma colher de chá ou duas de Nescafé em uma xícara e misturá-las com água fervente. Mas estava preparado para assumir um novo desafio. Estava pronto para um despertar espiritual, pelo menos em relação ao café.
Então, fiz o que qualquer um faria: consultar o Google. Após cerca de uma hora pesquisando diferentes tipos de grãos, ferramentas e métodos de preparo, decidi me esforçar e investir em um kit para fazer café caseiro. E os resultados, na melhor das hipóteses, foram satisfatórios.
Na verdade, não consegui a qualidade que desejava. Nem de longe cheguei ao nível de um barista tatuado e barbudo experiente. Por isso, resolvi investigar os motivos que poderiam ter causado o fracasso das minhas criações e encontrei uma lista de erros comuns:
1. Utilizar água com a temperatura inadequada
2. Possíveis problemas de medição
3. Usar a moagem do tamanho errado
4. Utilizar grãos prematuros
5. Misturar a água ao café incorretamente
Comecei a refletir sobre tudo isso. Na realidade, eu só desejava tomar um café. Meu principal objetivo era fazer um expresso que eu pudesse degustar. Não queria simplesmente passar horas aprendendo a medir o tamanho correto dos grãos moídos, a temperatura ideal da água ou pesar os grãos de café antes de moê-los (detesto moer grãos).
O que eu sabia, no entanto, é que o café instantâneo estava com os dias contados. Afinal, não poderia me permitir voltar ao passado — o que eu realmente precisava era algo que se adaptasse às minhas necessidades. Meu estilo de vida. Como Liam Neeson, meu conjunto de habilidades específicas.
Naturalmente, fiz o que todos acabam fazendo — comprei uma máquina de expresso. Agora, basta colocar uma cápsula brilhante no compartimento, adicionar água ao recipiente e apertar um simples botão para conseguir um café rico, suave e saboroso.
Aposto que você está se perguntando: o que essa história épica de puro desespero e vitória gloriosa pode nos ensinar sobre o universo das plataformas com pouco ou nenhum código?

Trata-se de tudo que você tenta alcançar e quanto tempo, dinheiro e esforço você está disposto a investir para atingir seu objetivo.
Para a maioria de nós, como no caso do expresso, nossas exigências são simples. Geralmente, precisamos fazer a limpeza de dados, combinar outros aplicativos que podem estar em outros locais (talvez na nuvem) e, treinar modelos para ajudar a orientar a tomada de decisões mais assertivas.
A tecnologia atual evoluiu consideravelmente para nos guiar na construção de modelos. Ela é capaz de identificar fatores determinantes para fazer previsões confiáveis e explicar o que está acontecendo para garantir que você permaneça no controle.
Podemos até obter gráficos interativos, controles deslizantes e executar análises hipotéticas para descobrir o que pode acontecer.
O resultado disso é a oportunidade de começar a mergulhar no fantástico mundo do analytics avançado por meio de métodos como modelos de machine learning, enquanto controlamos todo o processo. Você pode aproveitar suas próprias habilidades, experiência e conhecimento de domínio para orientar na criação do modelo, mantendo as pessoas no centro e no comando.
Não me interprete mal — existe espaço e necessidade absoluta para codificadores, da mesma forma que existe a demanda por baristas treinados. Sem eles, seríamos incapazes de usufruir de qualquer um desses benefícios e facilidades, mas o fato é que existem poucos deles.
Muitas vezes, faz mais sentido presentear alguém que deseja um café com uma máquina de expresso, em vez de tentar se tornar um barista profissional com diversos utensílios, ferramentas e acessórios.
Por isso, a melhor solução para a maioria das pessoas que consomem dados é utilizar plataformas de código baixo/sem código ao invés de um Jupyter notebook.
É onde o Alteryx entra em cena. Ele ajuda a solucionar qualquer desafio — conectar-se a dados de planilhas, bancos de dados ou praticamente qualquer outro local em que eles estejam, prepará-los para o conteúdo do seu interesse e usá-los para desenvolver diferentes modelos analíticos.
A Alteryx tem um propósito claro: empoderar todas as pessoas para causar impactos e investir no talento de cada um para alcançar mais juntos.
E o caminho ideal para essa jornada é facilitar a integração de todos. Recursos como módulos de aprendizagem são desenvolvidos exatamente sob esse conceito — não é necessário codificar, mas é possível explicar o que está acontecendo em um texto simples e compreensível para qualquer pessoa.
Também há vantagens para codificadores - com R e Python embutidos, você está livre para escrever códigos diretamente na plataforma e começar a reduzir a lacuna entre aqueles que possuem habilidades técnicas. Em outras palavras, oferecemos uma única linguagem comum para todos, a fim de aumentar o trabalho colaborativo e derrubar barreiras de silos individuais.
De fato, você pode preparar e saborear seu café. Nunca foi tão fácil oferecer o poder do analytics para todos, sem diluir a verdadeira ciência de dados ou o valor que ela oferece.
Para a maioria de nós, só queremos solucionar problemas de dados com o mínimo de resistência. Algo construído para pessoas como a gente, algo que nos proporcione flexibilidade para sermos tão complexos ou tão simples quanto a necessidade do nosso caso de uso. Algo tão simples como clicar em "executar".
Veja como o Alteryx está colocando o analytics ao alcance de todos, ou melhor ainda, entre em contato diretamente conosco para saber como podemos ajudar.





Escrito por
Vishal Soni
Vishal Soni
Gerente técnico de marketing de produtos
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