Principais Profissões em Data & Analytics: Funções e Ferramentas

Você verá neste artigo:

Engenheiro de Dados
Arquiteto de Dados
Analista de Dados e BI
Cientista de Dados
Integração e Colaboração: O Caminho para Maximizar o Valor dos Dados nas Organizações

Nas últimas décadas, presenciamos um crescimento exponencial dos setores de tecnologia, impulsionados por avanços em inovação, investimentos estratégicos e uma crescente demanda por soluções digitais. As implicações da chamada Industria 4.0, ou quarta revolução industrial, têm sido substanciais, alterando a dinâmica da sociedade.

Com o surgimento de tecnologias como a Internet, smartphones, redes sociais, virtualização e computação em nuvem, sistemas operacionais modernos e inteligência artificial e machine learning, passamos em poucos anos de uma sociedade em estágio tecnológico inicial para uma que gera quantidades massivas de dados todos os dias. Segundo Eric Schmidt, ex-CEO do Google, atualmente geramos em dois dias a quantidade de dados que levávamos 10 anos para gerar até 2003.

Toda essa demanda por tecnologias que possibilitam trabalhar com os dados, desde a coleta, armazenamento, processamento, transformação, análise de dados históricos e criação de modelos preditivos até a tomada de decisão, impulsionou o surgimento de diferentes áreas de atuação profissional na área de dados.

Neste artigo, abordaremos as principais profissões, suas particularidades e a importância de cada uma no ciclo de vida de dados.

Engenheiro de Dados: 

No início dos anos 2000, com a necessidade eminente de desenvolver ferramentas e técnicas para lidar com o processamento de grandes volumes de dados, engenheiros da Yahoo desenvolveram uma das primeiras ferramentas para lidar com essa demanda, o Hadoop, marcando um ponto-chave para o surgimento da Engenharia de Dados.

Transformar os dados em informações de qualidade que possibilitassem a tomada de decisão assertiva demandava a criação de um ambiente adequado e otimizado para isso. Nesse contexto, os Engenheiros de Dados são os profissionais responsáveis por desenvolver, implementar e manter esse ambiente, conhecido como pipeline de dados.

Principais Funções:

• Conectar Fontes de Dados: identificar e integrar dados de diversas fontes, como bancos de dados, APIs, arquivos e serviços externos.
• Desenvolver Pipelines de Dados: criar e manter pipelines de dados para a extração, transformação e carregamento (ETL) de dados, garantindo a integração eficiente e precisa.
• Limpeza de Dados: identificar e corrigir erros, inconsistências e duplicações nos dados para garantir a qualidade e a precisão.
• Transformação de Dados: aplicar transformações necessárias para preparar os dados para análise, incluindo agregações, cálculos e normalizações.

• Apache Hadoop: é uma plataforma de código aberto altamente escalável que utiliza o sistema de arquivos Hadoop (HDFS) e o modelo de processamento MapReduce para criar um ambiente de processamento e armazenamento distribuído de grandes volumes de dados.
• Apache Spark: é uma plataforma com alta eficiência e velocidade de processamento de dados em larga escala e em tempo real. Suporta uma série de linguagens como Java, Python, R e Scala, provendo uma interface para programação de clusters com paralelismo e tolerância a falhas.
• Databricks: é uma solução em nuvem que oferece um espaço colaborativo para análise de dados e desenvolvimento de big data com o uso do Apache Spark. Disponibiliza recursos para engenharia de dados, ciência de dados e aprendizado de máquina, facilitando a administração de clusters e a análise de dados.
• SQL (Structure Query Language): é a principal linguagem de programação usada para gerenciar e manipular bancos de dados relacionais. Permite a criação, consulta, atualização e exclusão de dados em tabelas de banco de dados
• Python: uma das linguagens de programação mais populares do mundo. Pode ser utilizada para a limpeza, transformação e integração de dados com bibliotecas como Pandas e NumPy, além de automação de workflows e gerenciamento de pipelines de dados.

Arquiteto de Dados: 

Paralelamente à necessidade do Engenheiro de Dados para realizar a integração, consolidação e estruturação dos sistemas de dados, surgiu a necessidade de uma área especializada no desenvolvimento e implementação de estratégias de gerenciamento de dados, definição de boas práticas para coleta e armazenamento e garantia da integridade e segurança das informações no ciclo de vida dos dados.

Dessa forma, o Arquiteto de Dados se posiciona como o profissional que irá formular as estratégias de dados das organizações, possibilitando que requisitos de negócio se tornem requisitos técnicos. Enquanto o Arquiteto de dados planeja e projeta a estrutura de dados, o Engenheiro coloca em ação a construção da infraestrutura de dados da organização.

Principais Funções:

• Desenvolvimento da Arquitetura de Dados: projetar a estrutura dos sistemas de dados, incluindo a modelagem de dados e a definição de como os dados serão organizados e armazenados de acordo com a estratégia da organização.
• Planejamento de Escalabilidade e Performance: projetar soluções escaláveis, otimizar a performance de sistemas de dados e implementar estratégias para gerenciamento de grandes volumes de dados.
• Governança e Segurança de Dados: definir regras de acesso, políticas de qualidade de dados, e implementar controles para assegurar a integridade e a segurança dos dados.
• Integração de Sistemas e Tecnologias: planejar e projetar como diferentes sistemas e tecnologias de dados se integrarão, garantindo uma comunicação eficaz entre diversas fontes de dados e plataformas.

Principais Ferramentas:

• Apache Airflow: plataforma open-source para a orquestração de fluxos de trabalho, desenvolvida para programar, supervisionar e administrar workflows de dados.
• Soluções em Nuvem: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud Platform (GCP) são amplamente utilizadas por arquitetos de dados para desenvolver e gerenciar estruturas de dados escaláveis e integradas.
• Apache Kafka: é uma plataforma de armazenamento de dados distribuído, otimizado para ingestão e processamento de dados de streaming.
• Python: assim como para Engenheiros de dados, Python é uma linguagem de programação e gerenciamento de banco de dados indispensável no dia a dia de um arquiteto de dados.
• MongoDB: banco de dados NoSQL, orientado a documentos, que armazena dados em formato BSON (Binary JSON). Em vez de utilizar tabelas e linhas como os bancos de dados relacionais, o MongoDB organiza os dados em coleções e documentos, oferecendo uma estrutura flexível e escalável.

Analista de Dados e BI: 

Com os dados prontos para uso, os Analistas de Dados e BI (Business Intelligence) são responsáveis por transformar grandes volumes de dados em relatórios e aplicativos que serão utilizados para gerar insights e orientar a tomada de decisão.

A capacidade de transformar quantidades massivas de dados em visualizações claras e aplicações analíticas para cada setor é essencial para melhorar a eficiência das decisões empresariais.

A partir de um processo estatístico, comparativo, descritivo e retrospectivo, os Analistas de Dados e BI ajudam a identificar padrões e tendências, reduzir riscos e descobrir novas oportunidades de negócio.

Principais Funções:

• Manipulação e Consultas em Bancos de Dados Relacionais: utilizando principalmente a linguagem SQL, os analistas estarão constantemente interagindo com banco de dados relacionais, desenvolvendo consultas para extrair, modificar e atualizar dados.
• Elaboração de relatórios, Dashboards e Aplicações Analíticas: criação de Relatórios, Dashboards e Aplicações Analíticas que permitem aos usuários explorarem e visualizarem dados em tempo real para suportar a tomada de decisões. São desenvolvidos gráficos, KPI’s (Key Performance Indicator) e outras visualizações otimizadas, buscando criar um ambiente de análise que suporte todas as necessidades de negócio.
• Análise e Validação de Dados: identificam padrões, tendências e possíveis inconsistências nos dados, garantindo a integridade, precisão e confiabilidade das informações para uma tomada de decisão precisa.
• Monitoramento de Métricas e Resultados: acompanhamento contínuo dos indicadores e outras métricas para avaliar o progresso em relação aos objetivos estabelecidos e identificar áreas de oportunidade e melhoria. Envolve a análise regular dos resultados para garantir que as operações e decisões tomadas estejam alinhadas com as metas definidas.

Principais Ferramentas:

• Power BI: é a principal solução de análise de negócios do mercado. Utilizada para criação de visualizações interativas e relatórios personalizados, permite a integração com uma série de fonte de dados, funcionalidades para monitoramento de dados em tempo real e mecanismos de compartilhamento.
• QlikSense: assim como o Power BI, o QlikSense também é uma das principais soluções em nuvem para análise de negócio focada na criação de visualizações interativas e relatórios personalizados. Diferente do PowerBI, o QlikSense utiliza um modelo associativo de dados que permite explorar relacionamentos entre diferentes conjuntos de dados de forma interativa e instantânea, sem necessidade de uma arquitetura baseada em consulta.
• SQL: assim como os Engenheiros e Arquiteto de Dados, os Analistas de Dados e BI certamente precisarão utilizar bastante SQL, uma vez que estarão sempre realizando consultas em bancos de dados relacionais.
• Excel: é uma ferramenta clássica para a análise de dados, por ser intuitiva e fácil de usar, suportando muito bem algumas tarefas diárias de um Analista de Dados e BI. Por mais que não seja uma ferramenta tão versátil e que suporte operações complexas, é um pré-requisito básico para qualquer analista.
• Python: por mais que não seja a principal ferramenta no dia a dia de um analista de dados, ter conhecimento em Python pode ser fundamental para realizar análises com mais versatilidade, sendo a biblioteca Pandas uma das principais para Analistas de Dados e BI.

Cientista de Dados: 

Assim como o Analista de Dados e BI, os Cientistas de Dados também possuem um papel crucial na análise dos dados e na orientação da tomada de decisão.

Entretanto, enquanto os Analistas de Dados e BI irão utilizar os dados para compreender tendências e padrões para responder a perguntas da área de negócio com base nos dados históricos - isso é, o que os dados estão querendo nos dizer a respeito do comportamento passado e como isso nos ajuda a orientar as nossas decisões - os Cientistas de Dados irão atuam principalmente com análises preditivas e prescritivas.

Eles buscam encontrar tendências que não são facilmente perceptíveis, a partir da criação de modelos estatísticos e de machine learning, para entender a probabilidade de uma determinada ação futura ser benéfica ou não para a organização.

Principais Funções:

• Coleta e manipulação de dados: por mais que seja uma função primariamente dos Engenheiros e Arquitetos de dados, saber como extrair dados de diferentes fontes, assim como ter um conhecimento prévio de como garantir a precisão e consistência dos dados é uma habilidade necessária para um cientista de dados realizar análises e criação de modelos preditivos consistentes.
• Criação de modelos estatísticos e de machine learning: a partir de todos os dados produzidos pela organização, os cientistas de dados irão criar modelos estatísticos e de machine learning como Regressão Linear, Redes Neurais e Árvores de Decisão para encontrar padrões e fazer previsões sobre possíveis cenários futuros.
• Análise preditiva e prescritiva de dados: a partir dos resultados criados pelos modelos preditivos, os cientistas de dados, alinhados com os interesses da área de negócio, irão delinear uma estratégia de ação futura que tenha maior probabilidade de gerar retornos para a empresa.
• Alinhamento estratégico junto a área de negócios: além das funções que demandam habilidades técnicas, o cientista de dados estará em constante colaboração com a área de negócio para entender as respectivas necessidades e orientar a tomada de decisão.

Principais Ferramentas:

• Python: é uma das principais linguagens de programação utilizada tanto na criação de modelos de machine learning quanto na análise de tendências e padrões. Bibliotecas como Pandas, Matplotlib, NumPy, Scikit-Learn são amplamente utilizadas.
• Snowflake: plataforma em nuvem de armazenamento de dados estruturados e não estruturados, permitindo que os cientistas de dados trabalhem com modelos e algoritmos de machine learning de forma iterativa, em um ambiente próprio para o processamento de grandes volumes de dados, permitindo escalabilidade, segurança e flexibilidade em alto nível.
• R: assim como o Python, o R também é uma das linguagens de programação mais utilizadas por cientistas de dados para trabalhar com análise estatística. Pacotes como RODBC, dplyr, caret, h2o e ggplot2 estão entre os mais utilizados pelos profissionais e trazem todos os elementos necessários para o desenvolvimento de um projeto de ciência de dados.
• Databricks: ambiente otimizado e altamente escalável para o desenvolvimento de modelos de machine learning e análise de dados. Utiliza a tecnologia Spark e permite programação em Python, R, Scala e SQL, assim como desenvolvimento em clusters autogerenciáveis com infraestrutura própria para o machine learning.

Integração e Colaboração: O Caminho para Maximizar o Valor dos Dados nas Organizações

Como vimos, todas as áreas abordadas desempenham papéis fundamentais no ciclo de vida dos dados, cada uma com particularidades de desenvolvimento que são cruciais no processo de transformar dados brutos em informações estratégias para orientar as decisões dentro de uma organização.

É importante ressaltar que todos estes profissionais devem possuir uma compreensão sólida do ciclo de vida dos dados e entender o seu papel como um agente que irá, principalmente, resolver problemas de negócio. Em um ambiente corporativo cada vez mais dinâmico e orientado por dados, o sucesso não é alcançado por uma única função isolada, mas sim pela integração e cooperação entre todos os profissionais envolvidos no processo de dados. Uma abordagem colaborativa permite que as organizações aproveitem ao máximo seus recursos, resolvam problemas complexos e tomem decisões informadas que impulsionam o crescimento e a inovação.

A NCS Consultoria, conta com um time multidisciplinar de profissionais altamente capacitados, com expertise em todas as etapas do processo de dados, prontos para oferecer soluções analíticas personalizadas para impulsionar a sua organização com o que há de mais avançado no mercado de tecnologia.

Entre em contato conosco para que a nossa equipe de Data & Analytics possa ajudar a sua organização a extrair o máximo dos seus dados e se posicionar de forma competitiva e estratégica no mercado de trabalho.