Introdução
Se você é um cientista de dados experiente, já deve ter pensado que seu trabalho com o Excel é apenas uma pequena parte de suas atividades. Porém, ao expandir seus horizontes para além da ciência e engenharia de dados, você encontrará uma realidade surpreendentemente diferente. Há décadas, pessoas em cargos de responsabilidade têm usado planilhas para tomar decisões cruciais. Neste artigo, exploraremos como a integração do Python no Excel está revolucionando a colaboração entre cientistas de dados e usuários de negócios, e como essa união tem o potencial de melhorar significativamente a comunicação e a eficácia dos projetos.
O Poder Oculto das Planilhas
Já parou para pensar em quem utiliza planilhas? CFOs as utilizam para reportar ganhos oficiais trimestrais de empresas de capital aberto. CMOs usam o Excel para rastrear gastos em campanhas publicitárias de centenas de milhões de dólares. Epidemiologistas, economistas, gerentes de cadeia de suprimentos e compras utilizam planilhas para rastreamento de contatos em pandemias, análise de inflação, controle de estoque e solicitações de propostas (RFPs).
Enquanto isso, os cientistas de dados muitas vezes são acusados de gastar recursos consideráveis em projetos que acabam entregando pouco valor real. Uma das principais causas disso é a comunicação deficiente e a colaboração ineficaz. No meio de nossa empolgação com as mais recentes ferramentas e técnicas, frequentemente deixamos de entender os objetivos maiores das organizações que nos contratam, bem como de comunicar o verdadeiro impacto de nossos projetos de ciência de dados.
A Importância da Comunicação
Thomas C. Redman, um autor respeitado, compartilhou na Harvard Business Review algumas lições que aprendeu quando começou a trabalhar na Bell Labs. Ele enfatiza que, embora habilidades técnicas sejam cruciais para cientistas de dados, é igualmente importante que esses profissionais se envolvam plenamente nos aspectos de negócios, compreendendo profundamente o funcionamento da organização e estabelecendo conexões sólidas com diversas áreas.
Python no Excel como Ferramenta de Colaboração
A troca de planilhas é uma forma comum de colaboração entre cientistas de dados e usuários de negócios. Contudo, o processo atual é muitas vezes desajeitado; apesar de existirem várias bibliotecas que permitem ao Python ler e escrever em planilhas, essas ferramentas são complexas de usar, especialmente para os usuários de negócios. Na prática, os cientistas de dados precisam executar várias etapas manuais para atualizar as planilhas e possibilitar a colaboração.
Apesar de nenhuma ferramenta ser capaz de resolver automaticamente os problemas de comunicação, a integração do Python no Excel cria uma plataforma de trabalho comum para cientistas de dados e usuários de planilhas, simplificando significativamente o processo de colaboração. Assim como ferramentas como Slack, Git ou Asana facilitam a colaboração em problemas comuns, o Python no Excel tem o potencial de proporcionar uma experiência similar.
Melhorando a Colaboração
Embora os cientistas de dados ainda precisem se comunicar com seus colegas de negócios para entender seus desafios e objetivos, uma vez que isso ocorra, eles poderão entregar resultados mais organizados e precisos com menos esforço manual e atritos. Será possível incorporar códigos de análise e modelagem diretamente nas planilhas. Os usuários poderão executar códigos Python dentro de suas planilhas, assim como fariam com fórmulas convencionais do Excel, sem a necessidade de instalações complexas de bibliotecas de código.
Um Excel Aprimorado
Ao experimentar a versão beta inicial do Python no Excel, fica claro que a ferramenta vai além da simples adição de funções baseadas em Python às fórmulas do Excel. Na verdade, essa ferramenta combina o paradigma visual do Excel, conhecido pelos usuários de negócios, com a abordagem de notebooks valorizada por cientistas de dados em ferramentas como Jupyter.
Na prática, embora os dados possam ser incorporados diretamente à planilha, com suas limitações de linha, os usuários agora têm acesso à estrutura completa e à escala dos dataframes do pandas, até os limites da memória disponível. Além disso, o Excel também suporta variáveis globais nomeadas em Python, essenciais para rastrear algoritmos e compreender o código. Assim, o Python no Excel começa a resolver alguns dos problemas com os quais os cientistas de dados lidam diariamente.
Algumas Considerações Importantes
Atualmente, o Python no Excel está em fase beta. Embora seja possível utilizar várias ferramentas orientadas para ciência de dados, sua funcionalidade é limitada e tem conectividade restrita com fontes de dados. Além disso, ainda não é recomendado para uso em produção. No entanto, mesmo assim, é possível ter uma boa compreensão do potencial dessa ferramenta para planejar seu uso futuro.
Experimente Você Mesmo
Se você é um cientista de dados lendo este artigo, é natural que esteja cético – eu mesmo estava. Contudo, se você colabora com usuários de negócios que utilizam o Excel, deixe de lado esse ceticismo e experimente essa ferramenta. Ela é muito mais poderosa e fácil de usar do que você imagina, e tem o potencial de transformar a maneira como trabalhamos juntos.
Aviso Legal: A integração do Python no Microsoft Excel está em fase de testes beta no momento da publicação deste artigo. Recomenda-se estar ciente de que as funcionalidades e funções podem mudar. Não hesite em entrar em contato caso perceba algum erro nesta página.
