Com o crescimento da cultura Data Driven, a grande maioria das empresas está guiando suas decisões por meio da análise dos dados. Seja para acompanhar o comportamento dos clientes em um site, comparar o desempenho dos negócios ou até mesmo medir a produtividade dos seus colaboradores. Tudo o que fazemos gera dados e desses dados podemos tirar insights para a otimização das estratégias em organizações.
É por isso que o profissional de dados tem sido tão valorizado e procurado no mercado. De acordo com o site Olhar Digital, “o mercado para quem atua com Data Analytics deve crescer 19% até 2024, ritmo bem maior em comparação a outras áreas do conhecimento humano.”
Nem sempre as fronteiras de todas essas áreas estão bem definidas dentro das empresas. Porém, com a maturidade, as empresas estão cada vez mais se especializando nessas três vertentes. Mas qual a diferença entre as áreas e como elas atuam?
Veremos a seguir.
Trata-se da parte responsável pela transformação de todos os dados brutos coletados pela empresa. É a primeira fase da consolidação de dados, em que o objetivo é transformar todo esse big data em informações relevantes para o negócio.
Essa primeira etapa é crucial para a organização, pois é responsável por todo o sistema de criação, design, construção e armazenamento no ambiente de dados, conhecido como data warehouse, que serão futuramente manipulados pelas áreas de Data Science e Data Analytics. Na prática, está muito mais próximo da engenharia de software do que da própria ciência de dados.
Em uma explicação mais simples, imagine que os dados coletados são produtos diversos que chegam em um supermercado e um profissional precisará distribuir esses produtos em setores e prateleiras para facilitar a busca do cliente que chega com uma lista de compras pré-definida, ou seja, a engenharia de dados é o setor que organiza esses produtos que chegam (dados diversos) em prateleiras (data warehouse) para atender mais facilmente à lista de compras (tomadas de decisão).
Essa área extrai as informações dos dados que foram coletados e é responsável por gerar insights, além de indicar caminhos para as diversas tomadas de decisões. Essa especialidade consegue identificar possíveis tendências, comportamentos e até mesmo acontecimentos futuros.
Resumidamente, após a coleta de dados, o profissional de Ciência de Dados faz o processamento da informação, verifica se existem inconsistências ou erros e, logo em seguida, faz a exploração dos dados, que é a interpretação dos dados que foram levantados e, por fim, entrega as informações já “filtradas”.
Lembra do exemplo da “lista de compras”? A ciência de dados é a área responsável por captar as necessidades do negócio e ir em busca desses “produtos” no ambiente de dados para processá-los, interpretá-los e auxiliar nas principais decisões.
A área de análise de dados consiste em examinar dados brutos e extrair conclusões a partir deles. Apesar da semelhança com a ciência de dados, seu foco está em responder e validar questionamentos, além de transformar as informações em algo facilmente compreensível, repassando as informações importantes para outras áreas. A visualização de dados consiste em pegar o conjunto de informações diversas e transformá-las em gráficos e infográficos no qual as pessoas possam entender de forma simples. Segue aqui um exemplo intitulado “um dia na vida dos americanos”, em que os dados foram utilizados para mapear o dia a dia de 1.000 representantes da população americana.
A partir de uma análise minuciosa de dados, as empresas podem prever demandas futuras e dimensionar suas ações, integrando a outras informações de mercado. Em startups como a Nubank, os analistas de dados têm como objetivo fazer a integração horizontal de informações entre os times e passam 20% do tempo trabalhando em projetos de dados estratégicos que impactam toda a empresa.
Empresas como a Starbucks utilizam essa cultura de dados para identificar locais para abrir novas unidades, fazendo análises de concorrentes, níveis de renda, logística e população na área de interesse. Os dados também auxiliaram a empresa a desenvolver sua linha de cafés para consumidores domésticos.
Com base nessa segmentação, a engenharia de dados é responsável por toda a infraestrutura de como coletar dados dos clientes, dados demográficos e de marketing para que o cientista de dados possa consolidá-los por meio de algoritmos estatísticos, machine learning e de inteligência artificial. Gerando, assim, os insights necessários para que o analista crie relatórios e a visualização de dados essenciais para a tomada de decisão de negócio.
Para entender mais sobre a importância desta área que cresce cada vez mais, assista ao webinar Oportunidades e Carreira na Área de Dados, promovido pela Fundação Vanzolini no dia 12 de maio. O evento reuniu nomes conhecidos na área de dados, como Jaime Muller, Country Manager da Tableau, Paulo Seixas, CEO e sócio fundador da UNI1500, e o diretor de Operações da Fundação Vanzolini, Roberto Marx, em um bate-papo informativo.
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