Neste artigo você encontrará:
- O que é análise de dados?
- E o que são dados?
- Análise de Dados e Ciência de Dados: qual a diferença?
- Qual a importância da análise de dados e informações nas empresas?
- Mercado de trabalho para análise de dados: oportunidades
- Como ingressar na área de análise de dados? 3 dicas práticas
- Perguntas frequentes
- Conclusão
A análise de dados é um campo de atuação em ascensão, atraindo até mesmo profissionais originalmente provenientes de outras áreas. No Brasil, em 2021, 7,7% dos profissionais que trabalhavam nesse mercado não tinham formação em exatas ou tecnologia, número que subiu para 13,5% em 2022. Antes de buscar uma carreira nessa área, no entanto, é importante entender o que é e qual finalidade da análise de dados.
Fundamental em médias e grandes organizações, a análise de dados têm servido para indicar caminhos mais assertivos aos negócios, corrigir erros e melhorar a performance como um todo. Técnicas de data analysis também tornaram-se comuns no meio acadêmico.
Neste artigo, entenderemos de uma vez por todas o que é análise de dados, o que fazem os profissionais dessa área, e aprenderemos como começar a construir uma carreira no ramo. Fique conosco, e boa leitura!
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Data Analysis
O que é análise de dados?
De modo objetivo, a análise de dados é um conjunto de técnicas e procedimentos que visa tratar e transformar dados com o intuito de obter, a partir deles, novas informações e insights.
Ela se vale de muitos conceitos e práticas utilizados na estatística, na biblioteconomia, nas ciências da computação, entre outras áreas. E, embora existisse análise de dados antes da ascensão da internet e dos computadores, foi a partir dessas revoluções tecnológicas que essa ciência se popularizou.
Com a grande quantidade de dados gerada, coletada e armazenada todos os dias em diferentes dispositivos, a análise de dados tornou-se uma mina de ouro para muitas empresas. Alguns exemplos de análise de dados, em organizações, são:
- avaliar comportamentos dos consumidores, ajustando ações de marketing e vendas;
- estimar prazos e qualidade das entregas de fornecedores e parceiros, ganhando em previsibilidade;
- calcular riscos financeiros, estimar taxas de inadimplência e perfis de pagamento;
A partir desses exemplos simples, fica claro que a análise de dados tem potencial para impactar diretamente no lucro das empresas. Por esse e outros motivos, o profissional de análise de dados tornou-se um dos mais buscados do mercado.
Em 2012, a Harvard Business Review, uma das mais conceituadas publicações sobre gestão de negócios no mundo, chegou a dizer que o trabalho envolvendo ciências de dados era a “profissão mais sexy do século XXI”. Ao longo deste artigo, veremos como ingressar na área. Continue conosco!
E o que são dados?
Antes de avançar no conceito de análise de dados, é importante dar um passo atrás para entender, de uma vez por todas, o que são dados.
Em muitos casos, a primeira imagem que vem à cabeça quando pensamos em dados são linhas e linhas de números em uma planilha. E, de fato, esse é um exemplo de dados estruturados. Mas, o conceito vai além e abrange outros formatos de informações.
Dados são conjuntos ou coleções de valores, quantificados ou quantificáveis, com capacidade para transmitir informações. Podem ser valores numéricos, mas um conjunto de informações textuais que transmite aspectos da qualidade – e não apenas da quantidade de algo – também estará englobado no conceito de dados, por exemplo.
Essa é uma definição simples para um tema que já consumiu inúmeras páginas de escritos, da filosofia à matemática. Tenha em mente que, a depender da área em que você pretende atuar, será necessário trabalhar com definições mais específicas, ou ainda, com diferentes tipos de análises de dados.
Há diferentes tipos de dados além dos qualitativos e quantitativos. Dados podem ser categóricos, não paramétricos, primários e secundários, entre outros.
Dentre os tipos de análise de dados, também podemos encontrar uma variedade de possibilidades. A análise de dados pode ser feita em redes sociais, como o Facebook e o Instagram, em pesquisas bibliográficas para TCCs, por exemplo, em questionários e entrevistas, em dados educacionais e até mesmo no futebol.
Essa análise pode ser realizada de diversas maneiras e metodologias diferentes, como a metodologia do grupo focal, a análise de conteúdo da Bardin e a escala Likert. Também é possível utilizar ferramentas específicas para a criação de relatórios, tabulação e mineração de dados, como o Excel e o Power BI. Ou até mesmo linguagens de programação, como R, Python e SPPS.
Análise de Dados e Ciência de Dados: qual a diferença?
Já falamos, de forma geral, sobre o que é a análise de dados (data analytics). Mas, no mundo globalizado, os profissionais que trabalham na área de dados vão se deparar com uma série de outras expressões relacionadas. Muitas delas provenientes da língua inglesa.
É o caso, por exemplo, do termo ciência de dados (data science). Você sabe o que isso significa? E, principalmente, sabe qual a diferença entre um analista e um cientista de dados? Para responder a essas perguntas, vamos utilizar as informações da pesquisa State of Data Brazil 2021, um dos mais abrangentes estudos sobre o setor.
O que é a Ciência de Dados? O que um Cientista de Dados faz?
A ciência de dados é considerada, por muitos especialistas, como o guarda-chuva que envolve a análise de dados. Com efeito, é na ciência de dados que estão situadas as tecnologias, ferramentas e métodos para manejo dos dados.
Assim, ainda que algumas conclusões e insights sobre o negócio possam ser obtidos por cientistas de dados, o papel deles está principalmente no tratamento e modelagem de dados.
A partir dos dados coletados na State of Data Brazil, um estudo mostrou que os cientistas de dados desenvolvem até mesmo modelos e algoritmos para otimização e predição de dados. A figura abaixo colabora no entendimento do papel de um cientista de dados.
O que um analista de dados faz?
Em um segundo nível, aplica-se a análise de dados. Assim, o profissional de Data Analytics atua dentro do escopo da Ciência de Dados, ainda que com objetivos mais específicos.
Logo, um analista de dados não precisa dominar modelos algoritmos ou complexos frameworks de bancos de dados para o tratamento e modelagem dos dados. Mas, certamente, precisa dominar ferramentas de visualização de dados e indicadores.
O mesmo estudo citado anteriormente elucidou as tarefas mais recorrentes entre analistas de dados. Neste caso, fica clara uma visão mais voltada aos objetivos do negócio.
Na prática, portanto, o analista de dados deve ser capaz de identificar relações e conexões entre dados, obtendo insights e descobertas significativas sobre o passado e o presente do negócio. De modo a fornecer subsídios para a compreensão de cenários, comportamentos e padrões, que orientarão a tomada de decisões.
Qual a importância da análise de dados e informações nas empresas?
Usar a análise de dados, estrategicamente, pode representar um diferencial competitivo para as organizações empresariais com ou sem fins lucrativos. De modo prático, a análise de dados serve para obter e sistematizar conhecimentos, analisar cenários atuais e futuros, bem como tendências históricas, além de promover melhorias na experiência de clientes, colaboradores, fornecedores e parceiros.
Cumpre ainda o importante papel de ajudar os gestores na tomada de decisão. Essa última vantagem, obtida com o uso de dados, tornou-se tão importante no mundo corporativo que ganhou um conceito próprio: a gestão data driven, ou gestão baseada em dados.
Assim, de forma direta, a análise de dados pode fornecer subsídios para a melhoria operacional e administrativa das empresas. De maneira indireta, tem potencial para impactar em dois pilares de qualquer negócio: lucratividade e sustentabilidade econômico-financeira da organização. Só é necessários tomar cuidados com os erros comuns na análise de dados.
Mercado de trabalho para análise de dados: oportunidades
Profissionais de dados são cada dia mais requisitados. Uma pesquisa promovida pelo Linkedin, em 2022, tr ouxe ao menos três cargos relacionados a dados no ranking das 20 profissões em alta naquele ano: engenheiro de dados, cientista de dados e consultor de dados.
Mas, afinal, como é o ambiente de trabalho de um profissional de análise de dados? O nível de responsabilidade e o escopo de funções podem variar de acordo com o tamanho da empresa e da equipe, e também dependem do nível de senioridade da função.
Assim, em equipes menores, é possível que o profissional de dados seja responsável por gerir e operacionalizar os procedimentos de limpeza, padronização, tratamento, extração de dados e análise em si. Equipes maiores, por sua vez, costumam delegar esse rol de funções para uma variedade de profissionais.
Além disso, a depender dos objetivos da empresa, o profissional pode se responsabilizar por diferentes tipos de análise de dados – como aquelas diagnósticas, preditivas ou exploratórias (com R ou Python), por exemplo.
Nível de experiência, domínio de linguagens de programação, de softwares e ferramentas de visualização de dados integram, ainda, o rol de fatores que podem influenciar no dia a dia do profissional.
De qualquer forma, as oportunidades são muitas e você certamente pode se encaixar em alguma posição. Uma busca rápida em plataformas de recursos humanos e recrutamento, como Glassdoor e Gupy, revela uma lista de cargos que inclui:
- estagiário de dados;
- analista de dados (júnior, pleno ou sênior);
- especialista de dados;
- consultor de dados;
- engenheiro de dados;
- analista de Business Intelligence (BI);
- analista de governança de dados;
- especialista em Data Analytics;
- analista Big Data;
- data engineering leader;
- head de dados;
- arquiteto de dados;
- analista de dados financeiros;
- analista de operações.
Como ingressar na área de análise de dados? 3 dicas práticas
Para os profissionais formados em cursos de Ciências Exatas, a migração para a área de análise de dados se dá mais rapidamente. Mas, até mesmo profissionais cuja formação original está situada em outras áreas de conhecimento podem trabalhar com dados.
Nos dias atuais, há inúmeras maneiras de se inserir nesse setor. Além de materiais de estudo, livros e cursos, você pode investir em algumas especializações que vão abrir portas e facilitar sua jornada. Vamos a elas:
Busque cursos rápidos, bootcamps ou especializações na área
A análise de dados é uma área com inúmeras possibilidades de aplicação prática, além de uma variedade de técnicas e ferramentas. Se você já tem uma formação superior, mesmo que ela esteja localizada na área de Ciências Exatas, buscar uma capacitação específica pode lhe abrir portas.
Se você não tem muito tempo, um bootcamp ou curso rápido em análise de dados podem ser boas opções. Com o Bootcamp em Data Science, Data Analytics & Machine Learning do Infnet, por exemplo, é possível aprender a fazer a leitura, análise e tratamento de dados, desde o básico até o avançado, em seis meses. Alunos com ensino superior ainda obtêm, ao final do bootcamp, um certificado de pós-graduação.
Por outro lado, formações mais longas são o ideal para quem quer se aprofundar. Se você quer migrar de área completamente, uma graduação é o melhor caminho para dar solidez ao seu currículo. Prefira, sempre, graduações bem segmentadas, como a Graduação Live em Engenharia de Dados: Big Data. Assim, você garante um aprendizado mais focado.
Se você já tem uma graduação e quer avançar um nível na sua formação, é hora de considerar cursos ou uma pós-graduação em análise de dados. Além do título, neste tipo de curso você terá acesso à teoria e às principais correntes e possibilidades dentro da área. O Infnet, por exemplo, oferece pós-graduações em Engenharia de Dados nas modalidades presencial e online.
Outro indicador importante da competência do profissional e um diferencial na hora de garantir uma vaga de emprego na área são os certificados emitidos por órgãos de renome no mercado.
Desenvolva projetos para enriquecer seu portfólio
Comprovar sua habilidade e experiência em desenvolver projetos de análise de dados é fundamental, e pode lhe garantir posições profissionais mais atrativas. Por isso, reúna suas produções em um portfólio online.
Se você vai investir em formações na área, busque por aquelas em que há desenvolvimento de projetos ao longo do curso. Assim, esses trabalhos podem ajudar a compor seu portfólio.
No Bootcamp de Data Science, Data Analytics & Machine Learning do Infnet, por exemplo, os alunos desenvolvem projetos práticos, inspirados em problemas reais do mercado de trabalho, e terminam a formação com projetos armazenados no GitHub – plataforma de hospedagem de código-fonte, utilizada por profissionais de dados e TI, para mostrar seus projetos.
Use o Linkedin a seu favor
O LinkedIn é uma rede social focada em empregos e negócios, reunindo perfis de quase 2 milhões de empresas localizadas no Brasil, segundo relatório de 2022. À época, ao menos 20 mil destas organizações mantinham anúncios de vagas naquela rede.
Para além de encontrar oportunidades profissionais que estão sendo ofertadas, manter um perfil atualizado no LinkedIn pode ser um importante diferencial para que:
- seu trabalho e suas experiências sejam vistas por outras pessoas da sua área;
- você fique atualizado em relação a tendências e novidades do setor;
- recrutadores e líderes possam entrar em contato com você.
Muitas organizações já mantêm recrutadores dedicados à busca por profissionais de tecnologia e dados – são os “tech recruiters”. Manter seu perfil organizado e atualizado pode fazer com que as oportunidades na área de análise de dados cheguem até você.
Perguntas frequentes
- Como se faz a análise de dados?
Muitas organizações já mantêm recrutadores dedicados à busca por profissionais de tecnologia e dados – são os “tech recruiters”. Manter seu perfil organizado e atualizado pode fazer com que as oportunidades na área de análise de dados cheguem até você.
- O que faz quem trabalha com análise de dados?
Analistas de dados podem trabalhar com dados qualitativos ou quantitativos; No dia a dia de trabalho, esse profissional vai realizar análises descritivas, exploratórias, diagnósticas, multivariadas, topológicas, preditivas, comparativas, inferenciais ou interpretativas. Para isso, poderá usar softwares e ferramentas de limpeza e visualização de dados.
Conclusão
Como você viu, a análise de dados é uma área bastante promissora e conta com inúmeras possibilidades de aplicação no mundo corporativo. O número de profissionais que não tem formação na área de dados ou matemática, mas que está ocupando cadeiras nesse setor, também está em crescimento no Brasil.
Por isso, não perca tempo! Se aprofundar nas técnicas e ferramentas de data analysis pode representar uma transformação na vida de muitos profissionais. Cursos rápidos na área de dados são uma boa maneira de aprender mais sobre o assunto, e começar a fazer essa transição.
