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.

O que isso significa para os times modernos de data science?

Simples: o surgimento de novas responsabilidades, funções e, claro, profissões de dados.

Nesse sentido, nasceu a necessidade de criação de um novo cargo no mundo de data science: os analytics engineers.

E, hoje, mesmo sem saber, muitos profissionais de dados já exercem as funções de analytics engineers.

Será que você pertence a esse grupo? Confira a leitura e descubra!

Neste post, vamos explicar o que são; como se diferenciam; e quais as responsabilidades dos analytics engineers nos times modernos de dados.

O que é um analytics engineer?

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

Analytics engineers ou engenheiros analíticos, portanto, são os profissionais responsáveis por fazer isso acontecer.

Os principais objetivos dos analytics engineers são:

1.     aproximar os dados das organizações

2.     auxiliar usuários finais de negócio a tomar decisões

Para isso, eles 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

Ainda não entendeu? Não se preocupe!

Em uma linguagem simplificada, 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, os 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 uma explicação para isso! Leia mais sobre abaixo.

O que mudou no time tradicional de dados?

Agora que você entendeu mais sobre o tema, vamos falar sobre o time tradicional de dados, assunto fundamental para que você compreenda como a carreira de analytics engineer surgiu.

Geralmente, a sua estrutura segue esta composição:

- engenheiros de dados

- analistas de dados

- cientistas de dados

No entanto, 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 dos analistas e dos times tradicionais de dados 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 uma 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 by https://www.xplenty.com/blog/etl-vs-elt/

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 o analytics engineers entram em ação!

O que diferencia analytics engineers de outros profissionais de dados?

Mas qual é a diferença entre engenheiros de dados, analistas de dados e analytics engineers?

A gente explica!

Enquanto 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 aos analistas?

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

Como assim?

Eles transformam dados em informações e visualizações acessíveis, principalmente por meio de SQL, para analistas e usuários de negócio.

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

Cupboard analogy for analytics engineering
Photo by Brooke Lark / Unsplash

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 organizá-lo 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 ir fazer uma xícara de chá! ” (tradução nossa)

Quais são as responsabilidades e habilidades de um analytics engineer?

Você pode ter percebido que o analytics engineer serve como uma ponte entre os engenheiros e os analistas de dados. E para isso, ele possui algumas responsabilidades e habilidades específicas.

Statistics on a laptop
Photo by Carlos Muza / Unsplash

Responsabilidades

Considerando que essa carreira ainda é muito nova no mercado, vale lembrar:  as responsabilidades desses profissionais 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 tomar 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 um analytics engineer pelas tecnologias que ele manipula, como Snowflake, BigQuery, Redshift, Stitch e Fivetran.

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

Além disso, os engenheiros analíticos são fascinados por resolver problemas de negócio e auxiliar usuários finais a extrair o valor dos dados.

Por isso, as habilidades necessárias para se tornar um 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?

Há um ano atrás pouco se falava sobre analytics engineers, mas isso mudou.

Hoje, empresas líderes em data e analytics, como Nubank, Spotify e Dbt já reconhecem analytics engineering como uma carreira promissora. E nós, da Indicium, também compartilhamos esse pensamento.

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

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

Por fim, uma coisa é certa: tudo indica que essa tendência chegou para ficar.

Quer saber ainda mais sobre essa profissão em ascendência?

No dia 23 de novembro, lançaremos a primeira turma de Formação em Analytics Engineers pela Indicium Academy!

É para quem quer aprender com os nossos profissionais a ser um especialista para atender ao mercado que mais cresce no mundo.

Para saber mais, entre em contato pelo e-mail: academy@indicium.tech