O que é analytics engineer? Conheça a nova profissão do mundo de dados

13
min
Criado em:
October 26, 2020
Atualizado em:
4/19/2024

Analytics engineer ou engenheira e engenheiro de analytics transformam dados em informações e visualizações relevantes para as empresas.

O time de dados se modernizou e, com o surgimento da engenharia de analytics, essa é a nova profissão do mundo de dados.

Neste artigo, explicamos o que é analytics engineer, como se diferenciam esses profissionais e quais as responsabilidades nos times modernos de dados.

Aproveite e faça uma boa leitura!

O que significa um time moderno de data science?

A redução de custos de cloud data warehouses, a evolução de ferramentas de business intelligence e o surgimento de sistemas para a transformação de dados modificaram o uso e o acesso de data science e analytics para empresas e profissionais da área.

Isso implica o surgimento de novas responsabilidades, funções e, claro, novas profissões de dados.

Daí, surgiu a necessidade de um novo cargo no mundo da ciência de dados:

Analytics engineer - Engenheira ou engenheiro de Analytics.

Hoje, mesmo sem saber, muitos profissionais de dados (como analista de dados) já exercem as funções de analytics engineer.

Será que você pertence a esse grupo?

O que é analytics engineer?

Analytics engineering é uma área de data science focada na transformação de dados em informações e visualizações relevantes para as empresas.

Ou seja, analytics engineer é a pessoa responsável por fazer tudo isso acontecer na transformação de dados.

Os principais objetivos de quem é analytics engineer são:

  • aproximar os dados das organizações;
  • auxiliar usuários finais de negócio a tomarem decisões.

Para isso, engenheiras e engenheiros de analytics protagonizam todas as etapas da transformação de dados, incluindo:

1. estruturação de fluxos de transformação
2.  criação e aplicação de regras de negócio
3.  transformação de dados em visualizações e dashboards de BI

Simplificando...

Analytics engineers organizam e transformam bases de dados para, então, tornar informações de negócio acessíveis aos usuários finais, ajudando-os a tomarem melhores decisões.

Como resultado, ao focar na parte técnica da transformação de dados, analytics engineers empoderam gestores e gerentes para fazerem análises robustas sem precisarem de noções técnicas ou se preocuparem com a parte complexa por trás das análises de dados.

Considerando a imensidão de nomes e cargos no mundo de data science, você pode se questionar: será que esse cargo foi criado por mero preciosismo?

Não.

Há um motivo para isso e nós explicamos.

O que mudou no time tradicional de dados?

Falar sobre o time tradicional de dados é assunto fundamental para que seja possível compreender como a carreira de analytics engineer surgiu.

Geralmente, a estrutura de um time de dados segue esta composição:

- engenheiros de dados
- analistas de dados
- cientistas de dados

Mas isso está mudando em razão de novas tecnologias no âmbito de analytics, como:

·        tecnologias de data warehouse (Redshift, BigQuery e Snowflake)
·        empresas de data pipelines as a service (Stitch, Fivetran e Kondado)
·        ferramentas de BI e SQL (Looker, Mode ePeriscope)

Com isso, as funções de analistas de dados e dos times tradicionais de dados como um todo estão sendo drasticamente alteradas.

Como se comporta o time moderno de dados?

Atendendo às mudanças do mundo volátil de data science, o time moderno de dados é ágil e tem capacidade de adaptar-se rapidamente às responsabilidades e novas tarefas.

E isso foi mais enfatizado com a mudança de ETL para ELT.

ETL vs ELT | Fonte: https://www.xplenty.com/blog/etl-vs-elt/

Não sabe do que estamos falando?

Substituir o processo de ETL para ELT significa que dados em diversos formatos agora podem ser armazenados em um data warehouse antes mesmo de serem transformados, e não o contrário, como ocorre no caso do ETL.

Ao alterar as etapas do pipeline de dados, o time moderno deparou-se com a seguinte oportunidade:

explorar as habilidades de analistas de dados técnicos com noções estratégicas de negócio para modelar dados brutos em informações consistentes para tomadores de decisão.

E é justamente aí que entra em ação um superanalista de dados, ou analytics engineer!

O que diferencia analytics engineers de outros profissionais de dados?

Qual a diferença entre data engineers, analistas de dados e analytics engineers?

Nós explicamos!

Enquanto engenheiras e engenheiros de dados focam na parte técnica de estrutura e conexão de dados, analytics engineers os transformam em informações e visualizações compreensíveis para analistas e usuários finais de negócio.

E quanto a analistas de dados?

Analistas de dados dedicam a maior parte do seu tempo para analisar os dados, ao contrário de engenheiros de analytics, que focam em um estágio anterior à análise.

Ou seja, engenheiras e engenheiros de analytics transformam dados em informações e visualizações acessíveis, principalmente por meio de SQL, para analistas e usuários de negócio.

Para facilitar o seu entendimento sobre as diferenças desses profissionais, usaremos a analogia do armário, criada por Sara Barles, analytics engineer no Hubspot.

Analogia do armário explica diferenças de analytics engineers para outros profissionais de dados
Prateleiras com utensílios de cozinha.

Entenda

"Os engenheiros de dados constroem o armário, eles reúnem a madeira e as ferramentas necessárias para montá-lo. Os engenheiros analíticos, por outro lado, abrem o armário e começam a colocar os pratos, canecas, tigelas para organizá-lo em uma determinada ordem. Isso pode ser organizado em cores, formas ou tamanhos específicos. Em seguida, os analistas de dados vão para o armário e sabem onde tudo está, visto que está bem organizado. Assim, eles podem pegar a pequena caneca azul que estavam procurando e fazer uma xícara de chá! ” (tradução nossa)

Quais são as responsabilidades e habilidades de quem é analytics engineer?

Você percebeu que a função de analytics engineer serve como ponte entre engenheiras/engenheiros e analistas de dados?

Para isso, analytics engineer possui algumas responsabilidades e habilidades específicas.

Statistics on a laptop
Laptop com dashboard de dados.

Responsabilidades

Considerando que essa carreira de analytics engineer ainda é muito nova no mercado, vale lembrar:  as responsabilidades ainda podem variar de empresa para empresa.

Apesar disso, a principal delas é criar produtos de dados que respondam perguntas-chave de negócio e ajudem stakeholders a tomarem decisões de maneira eficiente.

Além disso, analytics engineers também são responsáveis por:

1.      prover a transformação de dados no processo de ELT
2.      gerenciar dados e plataformas de cloud
3.      auxiliar discussões e decisões data driven no nível departamental
4.      criar, monitorar, estabelecer e prever métricas de negócio e de produtos
5.      construir dashboards em ferramentas de BI, data warehouse e ELT
6.    criar e automatizar relatórios inteligentes com o uso de ferramentas, como Data Studio, Power BI, Tableau etc.

Habilidades

Analytics engineers são profissionais técnicos e estratégicos.

Por exemplo, é possível identificar quem é analytics engineer pelas tecnologias que a pessoa manipula, como Snowflake, BigQuery, Redshift, Stitch e Fivetran.

Lembre-se, no entanto, de que as suas noções de infraestrutura, conexão de dados e data warehouse são básicas - essa parte fica com engenheiras e engenheiros de dados.

Além disso, engenheiras e engenheiros analíticos têm fascínio por resolver problemas de negócio e auxiliar usuários finais a extraírem o valor dos dados.

Por isso, as habilidades necessárias para se tornar analytics engineer incluem não só questões técnicas, mas também de negócios.

São elas:

·        experiência em querying data com SQL
·        habilidade de comunicação com diversas áreas de negócio
·        entendimento de linguagens de programação (e.g. Python, R etc.)
·        conhecimento de negócios
·        familiaridade com ferramentas de BI, como Metabase, Looker ou Tableau
·        conhecimento avançado em SQL e banco de dados

Qual é o futuro dessa carreira?

Antes de 2019, aqui no Brasil ainda pouco se falava sobre analytics engineers, mas isso mudou.

Hoje, empresas líderes em data science e analytics, como Nubank, Spotify e dbt, já reconhecem analytics engineer como uma carreira promissora.

E nós, da Indicium, também compartilhamos esse pensamento.

Portanto, há bastante propensão da indústria a reconhecer esse profissional.

Apesar disso, ainda há um longo caminho para definir melhor as responsabilidades, o escopo e as atribuições de analytics engineers.

Mas uma coisa é certa: tudo indica que essa tendência chegou para ficar.

Quer saber ainda mais sobre essa profissão em ascendência?

Somos pioneiros no Brasil com a Formação em Engenharia de Analytics da Indicium Academy.

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Tags:
Analytics

Isabela Blasi

CBDO and co-founder at Indicium

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