Dizer que um analista de dados desempenha um papel crucial na otimização de qualquer negócio é quase como chover no molhado nos dias de hoje. Isso porque na Era de Dados, o uso de informações estruturadas para sustentar negócios tem se tornado uma prática cada vez mais comum e valiosa em várias indústrias.
Só para se ter uma ideia da relevância do tema, um estudo conduzido com empresas brasileiras, destacou que 93% delas reconhecem a importância dos dados e 97% dessas organizações tomam decisões baseadas em dados. Mas porque os dados são o novo petróleo do século XXI?
Um dos motivos mais comuns pelos quais as empresas valorizam os dados é porque eles as ajudam a obter uma vantagem competitiva sobre seus concorrentes. Por meio dessas informações estruturadas é possível responder aos seguintes questionamentos:
- Como podemos melhorar nosso produto? Como podemos tornar mais fácil e rápido para os nossos clientes obterem de nós o que precisam?
- O que podemos fazer para atrair clientes que estarão dispostos a gastar seu dinheiro em nosso produto?
- Como podemos fazer com que os clientes voltem a consumir nossos produtos e não dos nossos concorrentes?
- E o mais importante: como podemos vencer a concorrência e crescer como negócio?
Bem, mas para que essas informações cheguem aos tomadores de decisões das empresas é preciso que elas sejam traduzidas para uma linguagem que todas entendam. Aí entra em campo o papel do analista de dados. Esse profissional desempenha um papel crucial na coleta, análise e interpretação de dados para ajudar as organizações a tomar decisões informadas e orientadas por evidências. Mas não é só isso, ao longo deste artigo vamos ainda explicar como esse profissional faz toda a diferença na entrega do seu time tech. Confira!
Qual a importância da análise de dados para tecnologia?
Como já destacamos na introdução deste artigo, a análise de dados é um dos temas mais importantes no cenário de tecnologia e Big Data. Essa ciência desempenha um papel crucial na concepção, desenvolvimento, operação e inovação de tecnologia. Quer ver só? Dá uma olhadinha no que essas evidências em dados podem trazer de benefícios para área tech:
Segurança cibernética
A pessoa analista de dados os desempenha um papel crítico na detecção de ameaças cibernéticas e na proteção contra ataques. A análise de dados em tempo real pode ajudar a identificar atividades suspeitas e proteger sistemas e dados valiosos.
Inovação
Essa ciência pode revelar oportunidades de inovação ao identificar lacunas no mercado ou áreas em que a tecnologia existente pode ser aprimorada. Isso impulsiona o desenvolvimento de novas soluções e produtos tecnológicos.
Detecção de tendências
O uso de ferramentas de análise de dados pode identificar tendências emergentes no mercado, permitindo que as empresas de tecnologia estejam à frente da concorrência. Isso é especialmente importante em setores altamente dinâmicos, como tecnologia da informação e comunicação.
Automação inteligente
A análise de dados é um componente crítico da automação inteligente, onde sistemas de tecnologia podem aprender com dados históricos e tomar decisões autônomas com base nesses dados.
Machine learning e IA
Sem dados não haveria IA nem machine leaning. É isso mesmo, a análise de dados é a a base para o treinamento de modelos de aprendizado de máquina e inteligência artificial. Esses modelos são usados em uma variedade de aplicações tecnológicas, desde assistentes virtuais até veículos autônomos.
Como analistas de dados ajudam os times tech?
Cientistas e analistas de dados desempenham um papel crítico ao fornecer informações, insights e ferramentas para equipes de tecnologia que ajudam a melhorar a eficiência, a qualidade e a inovação dos produtos e sistemas tecnológicos.
A expertise de análise de dados desses profissionais é uma parte fundamental para o desenvolvimento e a operação de times tech, como podemos ver a seguir nos tópicos:
Otimização de recursos
A análise de dados ajuda a otimizar o uso de recursos, como infraestrutura de TI, pessoal e orçamento. Isso ajuda as empresas a alocar recursos de forma eficiente e a reduzir custos desnecessários.
Tomada de decisão informada
Os dados permitem que empresas e organizações tomem decisões informadas com base em evidências, em vez de dependerem de suposições ou intuição. Isso é crítico para o sucesso e a eficácia de projetos de tecnologia.
Melhoria contínua
O trabalho desses profissionais ajuda a identificar áreas de melhoria em produtos, serviços e processos tecnológicos. Isso permite que as equipes de tecnologia otimizem suas operações e aprimorem continuamente suas ofertas.
Medição de desempenho
A produção dos cientistas e analistas permite que as empresas avaliem o desempenho de suas operações tecnológicas. Isso é essencial para acompanhar o progresso em direção a metas e objetivos estratégicos.
Quais são as habilidades que devem ser desenvolvidas por esses profissionais?
Para ser um cientista ou analista de dados, é preciso saber como coletar e analisar dados e, em seguida, apresentar as descobertas em uma linguagem de negócios. Isso inclui habilidades técnicas como programação, manipulação de bancos de dados, matemática avançada e visualização de dados, além de habilidades sociais como colaboração, compreensão do mundo de negócios e conseguir falar em público.
Muitos analistas de dados possuem formação acadêmica em campos como Estatística, Ciência da Computação, Matemática, Engenharia, entre outros. No entanto, também é possível adquirir habilidades por meio de cursos, treinamentos e certificações.
A seguir vamos olhar com mais profundidade para as habilidades técnicas e comportamentais exigidas para esses profissionais. Lembrando que não é necessário possuir todas essas habilidades desde o início da carreira, mas é importante que profissionais dessa área estejam dispostos a aprendê-las e desenvolvê-las ao longo do tempo.
Technical Skills
Habilidades em análise de dados
Compreensão de conceitos estatísticos é fundamental para analisar dados, calcular médias, desvios padrão, distribuições e realizar testes estatísticos. Inclui-se aqui também a compreensão de pré-processamento de dados, que nada mais é do que a habilidade em limpar, transformar e preparar dados para análise.
Linguagens de programação
Proficiência em linguagens como Python ou R para manipular e analisar dados, bem como escrever scripts e automatizar tarefas.
SQL
Habilidade em escrever consultas SQL, uma linguagem de programação utilizada para gerenciar, manipular e consultar bancos de dados relacionais.
Ferramentas de Visualização de Dados
Conhecimento de ferramentas como Tableau, Power BI ou Matplotlib para criar visualizações eficazes dos dados.
Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial:
Compreensão de conceitos básicos de aprendizado de máquina e como aplicar algoritmos de machine learning.
Big Data
Familiaridade com tecnologias como Hadoop e Spark, usadas para lidar com grandes volumes de dados.
Soft Skills
Colaboração
Trabalhar em equipe com outras funções, como gerentes, engenheiros e profissionais de negócios.
Conhecimento de negócios
Compreender o contexto de negócios e as metas da empresa é importante para direcionar suas análises de dados de forma eficaz.
Comunicação Eficaz
Ser capaz de comunicar resultados e insights de análise de dados de forma clara e compreensível para públicos não técnicos.
Resolução de problemas
Ter uma mentalidade analítica e habilidade para resolver problemas complexos é essencial.
Ética e privacidade de dados
Consciência das questões éticas relacionadas ao uso de dados e a importância de proteger a privacidade das informações.
Gostou do tema? Quer olhar com mais profundidade algumas das atribuições da área de ciência de dados? Convidamos você a dar uma olhadinha em um artigo sobre modelagem de dados.
