Programação & Data

Guia de carreira: o que faz um data analyst?

Tudo o que você precisa saber sobre como trabalhar na área de análise de dados

29 de março, 2022

Programação & Dados

Guia de carreira: o que faz um data analyst?

Tudo o que você precisa saber sobre como trabalhar na área de análise de dados

29 de março, 2022

Em todos os setores, as empresas dependem cada vez mais de dados para tomar decisões críticas – quais novos produtos desenvolver, identificar novas oportunidades e investimentos e clientes novos (ou existentes) para atingir. Elas também usam dados para identificar ineficiências e outros problemas nos negócios que precisam ser solucionados.

Porém, nem sempre é fácil encontrar uma descrição objetiva do que um analista de dados faz no dia-a-dia. Por isso, criamos esse guia da carreira de analista de dados, com a ajuda do professor André Perez, Engenheiro de Dados na SumUp e professor da EBAC.

O que é análise de dados

É o processo de coletar dados para ajudar nas tomadas de decisões de negócios. Dados são informações, como no caso de uma seguradora de veículos irá analisar se o motorista já se envolveu com acidentes anteriormente, o índice de violência da região onde se deslocará e estacionará o automóvel, o preço do veículo, etc, para estipular o valor da apólice de seguro daquele cliente, por exemplo.

O processo de análise de dados normalmente passa por cinco fases iterativas: identificar os dados, coletar os dados, limpar os dados em preparação para análise, analisar os dados e interpretar os resultados da análise. Isso pode ser aplicado à redução de riscos financeiros, à aprimorar a gestão logística de entrega de medicamentos, por exemplo, ou ainda ajuda a criar e melhorar estratégias de vendas.

Tipos de análise de dados

André explica que, de maneira geral, análises são classificadas em quatro categorias: descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva. As duas primeiras investigam os dados do passado para entender o presente e são de responsabilidade do analista de dados. Já as duas últimas utilizam os mesmos dados do passado para projetar o futuro e, em geral, são de responsabilidade do cientista de dados.

A análise descritiva busca entender o que aconteceu, enquanto a análise diagnóstica, qual o motivo – porquê. Como exemplo, imagine que em um aplicativo de entrega de comida você gostaria de saber quantas entregas foram feitas por mês no último ano. Com o resultado em mãos, observa-se que o volume vem caindo mês a mês — esse é o resultado da análise descritiva. Então a próxima pergunta poderia ser: por que o volume está caindo? E a resposta a esta pergunta está na análise diagnóstica.

A análise preditiva busca projetar a possibilidade do que vai acontecer, enquanto a análise prescritiva, quais ações podem ser tomadas. Ainda no exemplo do aplicativo, agora o interesse é saber se a tendência de queda irá continuar no mesmo ritmo nos próximos meses. Se sim, a próxima pergunta seria: o que pode-se fazer para reverter essa situação? Para a primeira pergunta, utiliza-se a análise preditiva, já para a segunda, a análise prescritiva.

O que é um analista de dados

André Perez explica que um analista de dados é o profissional responsável pela identificação, coleta, limpeza e análise de dados, essencialmente transformando dados em insights para auxiliar analistas de negócios e executivos na tomada de decisão orientada a dados. Aplicativos de prestação de serviços, como o de delivery, usam evidências matemáticas para mensurar o negócio, os indicadores. Se esses indicadores apontam que os pedidos de uma região da cidade está diminuindo, ou seja o gasto dos clientes na sua plataforma está caindo, o time de vendas pode enviar cupons de desconto para incentivar que os usuários voltem a consumir.

Um analista de dados coleta, limpa e interpreta conjuntos de dados para responder a uma pergunta ou resolver um problema.

Como é a rotina de trabalho de um analista de dados

A rotina varia de acordo com o tamanho e a maturidade da empresa com relação ao uso de dados.

Em startups ou grandes empresas com pouca maturidade analítica, o analista é responsável por todas as etapas, da extração dos dados nas mais diversas fontes até a sua apresentação para as pessoas de negócio. Por isso, é importante estar preparado. E para isso, é preciso dominar algumas ferramentas e habilidades.

Em empresas de grande e médio porte com uma boa estrutura analítica, o analista de dados coexiste com outros profissionais da área, como o engenheiro de dados e o cientista de dados. Nesta situação, o engenheiro de dados toma conta da extração e limpeza pesada dos dados. Logo, a rotina desse profissional será focada em atividades puramente analíticas. Ou seja, na extração de dados já pré-processados (limpos, filtrados, etc.) e na sua análise através de técnicas estatísticas, matemáticas e de visualização além de, claro, na apresentação dos insights gerados para os tomadores de decisão de negócios.

Quais são suas responsabilidades

Algumas das responsabilidades que esse profissional pode assumir são:

  • Usar ferramentas para interpretar dados - programas estatísticos são uma parte importante da caixa de ferramentas de qualquer analista. Os analistas de dados usam softwares como SAS e Excel ou linguagens de programação como Python para descobrir padrões e insights e entender grandes quantidades de dados.
  • Documentar e melhorar processos: os analistas de dados trabalham com outras pessoas na organização. Portanto é preciso criar uma documentação apropriada para permitir às partes interessadas e lideranças compreender as etapas do processo de análise de dados e duplicar ou replicar a análise, se necessário.
  • Apresentar relatórios à liderança - os dados não significam muito sem interpretação. Por isso, os analistas criam relatórios que comunicam efetivamente tendências, padrões e previsões usando dados para facilitar a compreensão e apresentar as descobertas e conclusões. Isso é feito com gráficos, tabelas, mas também por escrito.
Como é um dashboard (Crédito: IStock)

Quais softwares um analista de dados usa

A ferramenta mais tradicional utilizada são as planilhas eletrônicas como o Microsoft Excel ou o Google Sheet. Contudo, apesar da sua versatilidade e fácil utilização, estas ferramentas se tornam rapidamente inadequadas para o volume, variedade e velocidade com que os dados são produzidos hoje em dia.

Portanto, o analista de dados moderno precisa aumentar o seu conjunto de ferramentas com duas linguagens de programação: SQL e Python. A primeira é a ferramenta mais básica para interação com bases de dados estruturados (tabelas) e permite a seleção, filtragem e agregação de dados de maneira simples e rápida. Já o Python é mais dinâmico e também permite a captação e o processamento de dados não estruturados (texto, imagem, áudio, etc.) e semi estruturados (páginas web, api web, etc.), além da visualização de dados.

Outras ferramentas que podem estar presentes no dia a dia do analista são: dashboarding (PowerBI, Tableau, etc.) para geração de relatórios dinâmicos e CRM (Salesforce, etc.) ou marketing (Marketing Cloud, etc.) como fontes de dados.

Habilidades um analista de dados precisa ter

Hard skills (habilidades técnicas)

Saber utilizar as ferramentas básicas da área (Python, SQL e planilhas eletrônicas) e o conhecimento em matemática e estatística básica são importantes para que o analista de dados conduza suas análises. E isso permitirá produzir resultados que se adequam a cada situação: um gráfico, um relatório, um dashboard, etc.

1. Habilidades em matemática e estatística

A maioria das tarefas de análise de dados requer alguma habilidade em matemática e estatística. Embora não seja preciso necessariamente das habilidades matemáticas avançadas exigidas de um cientista de dados, o uso de fórmulas e operações será importante para o seu trabalho diário. Mesmo que as ferramentas estatísticas façam grande parte dos cálculos reais, o analista de dados precisará entender matemática para saber como as fórmulas estão sendo usadas e como interpretar os resultados.

2. Planilhas eletrônicas

Os analistas de dados precisam ser altamente proficientes em planilhas eletrônicas (Google Sheets, Excel) para usar funções mais avançadas. As técnicas analíticas e de modelagem ajudarão o analista de dados a organizar os dados e perceber melhor os padrões e tendências. Fórmulas como COUNTA irão ajudá-lo a notar lacunas para a limpeza de dados, enquanto fórmulas como VLOOKUP, ambas do Excel, exibem valores de diferentes colunas para que o profissional possa acessar as informações com mais facilidade.

3. Programação

Mesmo que a programação não seja o foco principal da função, ainda é uma parte importante da análise de dados. Com uma linguagem de programação, o analista de dados pode analisar dados com mais eficiência, criar painéis e aplicativos e executar testes estatísticos. Embora o analista de dados talvez não precise codificar algumas funções de análise de dados, é importante pelo menos entender a lógica de programação, saber como escrever um código básico e entender como ele se encaixa na ciência de dados como um todo. É preciso aprender uma linguagem de programação em profundidade, como Python ou R, para trabalhar com grandes conjuntos de dados e ter mais controle e flexibilidade ao executar equações.

4. Ferramentas de banco de dados

Softwares de banco de dados como MySQL e Oracle permitem armazenar, gerenciar e extrair grandes quantidades de dados. Em vez de classificar manualmente centenas ou milhares de planilhas e linhas, os bancos de dados permitem que o analista de dados os acompanhe com mais eficiência e os organize de maneira prontamente acessível.

Soft skills (habilidades comportamentais)

  • Comunicação: ser capaz de transmitir suas ideias para outras pessoas será crucial para o trabalho como analista de dados. É preciso saber se comunicar bem tanto escrita como oralmente. “Isso é fundamental para que o analista possa conduzir suas análises de maneira consistente e robusta e ser capaz de comunicar suas descobertas de maneira clara e objetiva”, diz André.
  • Resolução de problemas: é preciso ter um bom entendimento da pergunta que está sendo feita e do problema que precisa ser resolvido. Atenção aos detalhes também é essencial, pois assim o analista de dados será capaz de encontrar padrões ou tendências em suas análises. Ter as habilidades de pensamento crítico permitirá que reconheça os métodos de análise mais reveladores e detecte lacunas em seu trabalho.
  • Saber sobre o setor em que trabalha – saúde, negócios, finanças ou outros – dará uma vantagem no trabalho e em solicitações de emprego. Se o analista de dados está tentando entrar em um setor específico, precisa reservar um tempo para prestar atenção às notícias do área ou ler livros sobre o assunto. Isso irá familiarizá-lo com os principais problemas e tendências do setor. Compreender o tipo de negócio da empresa em que trabalha é sempre bem-vindo para melhor embasar as análises.

Diferença de Análise de Dados e Business Analysis?

O analista de negócios (Business Analyst) é o profissional especializado em um determinado mercado e, em geral, é também o tomador de decisão: um analista de investimentos decidindo a melhor carteira de investimentos a longo prazo; um analista de crédito na hora de decidir se um empréstimo será concedido, etc. Já o analista de dados é capaz de traduzir a dinâmica de um determinado mercado nos seus dados: analisa os dados históricos dos ativos para decidir qual a melhor carteira de investimentos; analisa os dados dos clientes para tomar a decisão sobre o empréstimo. Frequentemente, os dois profissionais atuam juntos: o analista de dados auxilia o analista de negócio na tomada de decisões orientadas a dados, contudo, o mesmo cargo pode ser realizado pela mesma pessoa.

Remuneração

De acordo com a pesquisa State of Data 2021, a remuneração dos profissionais da área de dados aumentou significativamente entre 2019 e 2021, com um aumento médio de cerca de 40%. Na profissão de analista de dados, o retrato é de que 23% dos entrevistados pelo estudo afirmam ganhar entre R$ 4 e R$ 6 mil mensalmente, enquanto 17,7% dizem ganhar entre R$ 8 a R$ 12 mil por mês.

Segmentos de empresa um analista de dados pode trabalhar

De maneira geral, todas as áreas de uma empresa são produtoras de dados: o time de vendas produz dados sobre geração e conversão de leads, o time de logística produz dados sobre o tempo de entrega dos produtos etc. Se existem dados, existem oportunidades para o analista de dados aplicar os seus conhecimentos analíticos e gerar valor para aquela área. Portanto, pode atuar em qualquer área da empresa.

Como se tornar um analista de dados?

A atividade do analista é a aplicação de técnicas analíticas através do uso do Python e do SQL para resolver problemas de um determinado negócio, como mercado financeiro, logística, etc. Logo, é necessário o conhecimento das técnicas, das ferramentas e do negócio. Em geral, a última é adquirida através da vivência profissional na área. Já as duas primeiras podem ser adquiridas de diversas formas, desde cursos de graduação na área (estatística, computação, matemática, etc.), cursos de especialização (programas de MBA, mestrados profissionais e acadêmicos) ou cursos onlines, como o curso de profissão analista de dados da EBAC.