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29 minutos de leitura

Analise de dados (data analytics): Todo mundo tem comentando, mas o que é isso mesmo??

 

Talvez você tenha escutado e queira saber o porquê do hype do data analytics nas empresas. Talvez você esteja pensando em se tornar um analista de dados e queira saber como é trabalhar na área. De qualquer maneira esse é o artigo certo.

 

Neste guia, você irá encontrar uma introdução completa e compreensiva de data analytics, começando por uma definição simples e fácil de entender até chegar nas ferramentas e técnicas mais importantes. Também tocaremos no assunto de como você poderia começar a trabalhar na área como analista de dados e o seu futuro no mercado de trabalho. No final desse artigo você terá uma ideia clara do que é data analytics e como ela diferencia do data science e o que precisar para começar a trabalhar na área. Quer pular direto para um tópico de seu interesse? Utilize o menu abaixo.

 

  1. O que é data analytics
  2. Qual a diferença de data analytics e data science
  3. Quais são os diferentes tipos de análise de dados
  4. Data analytics é usado para quê?
  5. O que faz um analista de dados?
  6. Qual é o processo que um analista de dados tipicamente faz?
  7. Quais são as ferramentas e técnicas que analistas de dados utilizam?
  8. Quais habilidades você precisa para se tornar um analista de dados?
  9. Qual é o futuro do data analytics?
  10. Conclusão

 

Então o que é data analytics? Vamos Descobrir

 

1. O que é data analytics?

 

 

Muitas empresas coletam muitos dados crus (raw data) o tempo inteiro, mas quando o dado está cru ele não significa nada. Aí que vem o data analytics. data analytics é o processo de analisar dados crus para obter insights úteis que façam a diferença. Esses insights depois são utilizados para tomar decisões de negócio. Então, o que um analista de dados faz com o dado cru é extrair, organizar e analisar, transformando dados incompreensíveis em informação coerente e inteligível. Tendo o dado interpretado, o analista de dados passa as informações em forma de como deveriam ser os próximos passos da decisão da empresa.

 

Data analytics seria uma forma de Business Intelligence (BI), utilizado para resolver problemas e desafios específicos dentro de uma empresa. Tudo se resume em encontrar em conjunto de dados respostas relevantes e úteis que podem te dizer algo sobre alguma área da sua empresa, por exemplo, como alguns clientes se comportam ou como certos funcionários utilizam uma determinada ferramenta. data analytics te ajuda a compreender o passado e a prever tendências futuras; ao invés de tomar decisões baseadas em adivinhação, você estará tomando decisões baseadas no que o dado está te dizendo. Armado com os insights tirados do dado, negócios e empresas conseguem uma compreensão mais profunda de seu público-alvo, indústria em que atuam e sua empresa como um todo e como resultado de tudo isso, estarão melhores preparados para tomar decisões e planejar.

 

Através desse artigo, iremos nos aprofundar no que é data analytics e como é na prática. Primeiro, vamos esclarecer uma confusão que fazem entre a diferença de data analytics e data science.

 

2. Qual a diferença de data analytics e data science?

 

 

Você irá descobrir que os termos “data science” e “data analytics” tendem a ser utilizados de forma similar. No entanto, ambos são campos e carreiras diferentes. Além do mais, cada um deles impacta seu negócio de forma diferente.

 

Uma diferença fundamental entre um cientista de dados e um analista de dados se resume no que eles fazem com dados e os resultados que eles obtêm. Um analista de dados procura responder perguntas específicas ou resolver desafios em particular que já foram identificados e são conhecidos já dentro da empresa. Para fazer isso, eles examinam grandes conjuntos de dados com o objetivo de identificar tendências e padrões. Eles então visualizam suas descobertas em forma de tabelas, gráficos e dashboards. Essas visualizações são compartilhadas com os superiores e utilizadas para tomar decisões data driven bem informadas.

 

Um cientista de dados, por outro lado, considera as perguntas que a empresa deveria ou poderia estar se perguntando. Eles fazem novos processos para modelagem de dados, criam algoritmos, desenvolvem modelos preditivos e rodam análises customizadas. Por exemplo: Eles talvez façam uma robo para pegar um conjunto de dados e automatizar certas ações baseadas em dados e com contínuo monitoramento e teste, e conforme novas tendências e padrões aparecem eles otimizam a máquina quando for possível. Resumindo: Analistas de dados abordam e resolvem questões discretas sobre dados, geralmente são requisitados por alguém, para revelar insights para tomar decisões, já um cientista de dados constrói sistemas para automatizar e otimizar o funcionamento geral da empresa.

 

Outra grande diferença está nas ferramentas e habilidades necessárias para exercer cada uma função. Analistas de dados geralmente são esperados que saibam mexer em softwares como excel, assim como às vezes linguagens de programação de query tipo, SQL, R, SAS e Python. Analistas precisam se sentir confortável em utilizar essas ferramentas e linguagens para fazer o trabalho de mineração de dados, análise estatística, gerenciamento de banco de dados e relatório. Já os cientistas de dados é esperado que saiba mexer no hadoop, java, python, machine learning, programação orientada a objetos, juntamente com desenvolvimento de software, mineração de dados e análise de dados.

 

Tirando as diferenças, é bom reconhecer que o data science e o data analytics trabalham juntos e fazem grandes contribuições para uma empresa.

 

3. Quais são os diferentes tipos de análise de dados?

 

Agora que temos uma definição do trabalho de analista de dados, vamos explorar os 4 principais tipos de análise de dados: Descritiva, Diagnóstico, Preditiva e Prescritiva.

 

 

Análise descritiva

 

Análise descritiva é uma análise simples e superfícial que olha para o que aconteceu no passado. As duas principais técnicas utilizadas nessa análise são agregação de dados e mineração de dados, então, um analista de dados primeiro vai juntar os dados e depois irá apresentar o mesmo numa forma resumida (agregação) e então ele irá minerar o dado para descobrir padrões. Então o dado é apresentado para o público de uma maneira compreensível para a maioria (não somente os especialistas). É importante frisar que a análise descritiva não tenta explicar o dado histórico ou estabelecer relações de causa e efeito; nesse estágio, é apenas uma questão de definir e descrever “o que”. 

 

Análise de diagnóstico

 

Enquanto a análise descritiva responde perguntas como “o que é”, análise de diagnóstico explora o “porquê”. Conforme os analistas de dados fazem a análise de diagnóstico, eles procuram por anomalias dentro dos dados, ou seja, qualquer coisa que não possa ser explicada com base nos dados que estão analisando. Por exemplo: um dado que mostra que houve uma queda repentina nas vendas de março, o analista de dados terá que investigar a causa. Para fazer isso ele irá entrar na fase denominada de “descobrimento”, tentando buscar por outras fontes de dados que expliquem alguma anomalia. Finalmente, o analista de dados irá descobrir a relação causal, por exemplo, irá procurar por eventos que estejam correlacionados ou correspondem com a diminuição nas vendas. Nessa fase, analistas de dados podem utilizar teoria probabilística, análise de regressão, filtros e análise de dados temporal.

 

Análise preditiva

 

Como o próprio nome diz, a análise preditiva tenta prever o que é provável de acontecer no futuro. É aqui que analistas de dados tentam trazer insights baseados em dados para a empresa. Análise preditiva estima a probabilidade de algo acontecer no futuro baseado nos dados históricos e teoria probabilística, mesmo que não possa ser completamente preciso isso tudo, já elimina muitos dos achismos. Análise Preditiva pode ser utilizada para prever vários tipos de resultados, tipo quais produtos irão vender mais durante uma parte do ano ou o quanto a receita de uma empresa pode aumentar ou diminuir durante um certo período do ano. Resumindo, a análise preditiva serve para a empresa acertar em cheio nas decisões.

 

Análise prescritiva

 

A análise prescritiva serve para aconselhar as ações e decisões que deverão ser tomadas. Em outras palavras, a análise prescritiva mostra como você pode tirar vantagem dos resultados que foram previstos. Quando você faz uma análise prescritiva, um analista de dados considera várias possibilidades e irá então, avaliar diferentes ações que a empresa pode tomar. Análise prescritiva é uma das análises mais complexas que se tem, e talvez precise trabalhar com algoritmos, machine learning e processos de modelo computacionais. No entanto, isso tudo pode valer a pena, pois impacta bastante na tomada de decisão da empresa e por fim na resolução do problema.

 

4. Data analytics é usado para quê?

 

 

Até agora nós já sabemos teoricamente o que é data analytics, mas isso tudo foi abstração até agora. Então, como é o data analytics na prática? Como é utilizado no mundo real?

 

A verdade é que dados estão por todo lado, então o data analytics possui uma utilidade inesgotável. De forma geral, o data analytics serve para tomar decisões rápidas e bem informadas, reduzir o custo da empresa, desenvolver melhores produtos e serviços e otimizar os processos e operações. Entrando mais em detalhe, o data analytics talvez seja utilizado para as seguintes coisas:

 

  • Para prever comportamentos de vendas e compra futuros

 

  • Para propósitos de segurança, por exemplo, detectar, prever e prevenir fraudes dentro de empresas de banco e seguro

 

  • Para avaliar se as campanhas de marketing tão indo bem

 

  • Para tornar seus esforços de marketing mais direcionados e precisos.

 

  • Para identificar e eliminar gargalos em algum processo

 

  • Para melhorar o CAC e retenção da empresa

 

  • Para melhorar o engajamento dos clientes nas redes sociais

 

  • Para desenvolver soluções de gerenciamento de risco

 

  • Para identificar oportunidades inovadoras e criar novos fluxos de receita

 

  • Para melhorar a cadeia de abastecimento da empresa

 

A lista acima não chega nem perto de se esgotar onde em termos de onde o data analytics é utilizado, dados são coletados por todo lado, data analytics pode ser usado para colher insights uteis e direcionar ações futuras. Agora, vamos conferir casos reais de estudo de análise de dados.

 

Caso de estudo data analytics: Saúde

 

Um dos lugares onde o data analytics está causando um grande impacto é na saúde. Junbo Son, um pesquisador da universidade de Delaware, fez um sistema que ajuda pacientes com asma a lidar com a condição utilizando inaladores bluetooth junto de um algoritmo de data analytics.

 

Então, como funciona o negócio? Primeiro, o dado é coletado por um sensor bluetooth que é acoplado no inalador pelo usuário. Toda vez que o usuário usa o dispositivo, o sensor envia as informações de uso para o smartphone do usuário. Então esses dados são enviados para um servidor via uma conexão segura sem fio, onde chega no algoritmo chamado Smart Asthma Management. Com o tempo, esse algoritmo ajuda a entender cada paciente, dando insights valiosos da demografia do paciente, comportamentos, tal como, quando costumam se exercitar e como isso impacta o uso do inalador, também como os gatilhos do próprio ambiente no paciente com asma. Isso é bastante útil para detectar quando o paciente aumenta em quantidades perigosas o uso do inalador; Esse sistema data-driven chamado de SAM, consegue detectar muito mais rápido esses aumentos do que o próprio paciente. Além do mais, o SAM é mais eficiente do que os modelos tradicionais, com uma porcentagem de alarme falso sendo 10-20% mais baixo do que os modelos atuais que possuem uma chance de erro de 40-50%.

 

Esse caso de estudo mostra a diferença que o data analytics faz, no quesito assistência médica personalizada. Através da coleta e análise dos dados correta, profissionais de saúde conseguem oferecer suporte personalizado às necessidades de cada paciente e potencialmente salvar vidas.

 

Estudo de caso: Netflix

 

Outro exemplo é um que você talvez já conheça, as recomendações personalizadas do Netflix. Então como que a Netflix faz isso e qual é o impacto que isso tem no sucesso da empresa?

 

Como você já pode ter adivinhado, tudo isso começa com a coleta de dados. A Netflix coleta todos os tipos de dados de seus 163 milhões de usuários globais, isso inclue, o que os usuários assistem, quando, quais dispositivos utilizam, onde pausam ou dão play no filme, como avaliam certos conteúdos e o que procuram em termos de algo novo para assistir. Com a ajuda do data analytics, a Netflix é capaz de conectar todos esses dados isolados e criar um perfil personalizado para cada usuário. Baseado em tendências, padrões de visualização e comportamento, o algoritmo faz sugestões (bastante precisas) para o usuário.

 

Esse tipo de serviço personalizado tem um grande impacto na experiência dos usuários; de acordo com o Netflix, mais de 75% da atividade dos que assistem é baseada nas recomendações personalizadas. Esse poderoso uso de análise de dados contribui bastante com o sucesso do negócio; se você dar uma olhada na receita e nas estatísticas de uso deles, você vai ver que o Netflix domina como plataforma de streaming, e continuam a crescer a cada ano.

 

A partir desses dois estudos de caso, você pode ver que o data analyics não é brincadeira

 

 

5. O que faz um analista de dados?

 

Caso esteja pensando em seguir uma carreira como analista de dados (ou talvez até pensando em contratar um para a sua empresa), você talvez esteja ponderando quais são as responsabilidades e tarefas que envolvem esse cargo.

 

Em uma entrevista da Careerfoundry com Radi falando a respeito de como é trabalhar como analista de dados, Radi, um analista de dados da CENTOGENE, descreve como:

 

“Eu gosto de pensar no analista de dados como um ‘tradutor’. É alguém que é capaz de traduzir números para o inglês fazendo a empresa melhorar seus negócios. Pessoalmente, meu papel como analista de dados se resume em coletar, processar e desenvolver análise de dados estatísticos, fazendo minha empresa melhorar o seu produto.”

 

Em um anúncio de vaga de emprego de analista de dados publicado pela Pareto Law, descreve o cargo como “Uma forma única para trabalhar e tocar todos os outros lados como um corretor de conhecimento, agindo como intermediário entre cliente e especialistas, conectando clientes com a empresa.”

 

No anúncio deles para analista de dados, Shaw Media escreveu: “Esse profissional transforma o conjunto de dados em novos assuntos para orientar novas redações. Você será responsável para mais do que só monitorar nossos dados, também irá comunicar com o pessoal da redação dizendo a eles o que está dando certo e o que também não está, atualizando dashboards, identificando tendências e garantindo que nossos dados estejam seguros.”

 

Como você pode ver, a profissão de analista de dados significa coisas diferentes para cada empresa. No entanto, existem coisas em comum nessas descrições da profissão de analista de dados. Baseado em anúncios de emprego reais, listamos abaixo algumas das tarefas e responsabilidades mais típicas de se encontrar que analistas terão que exercer:

 

  • Gerenciar pesquisas de satisfação ao cliente e criar relatórios a respeito utilizando softwares de visualização de dados

 

  • Trabalhar com empresários para criar exigências, definir métricas de sucesso e avaliar resultados

 

  • Monitorar práticas, processos e sistemas para identificar oportunidades para melhora

 

  • Comunicar de forma projetiva com stakeholders, unidades de negócio, times de técnicos e de suporte para definir conceitos e analisar necessidades e exigências funcionais

 

  • Criar tarefas de análise de dados para responder perguntas importantes

 

  • Pegar dados para responder às perguntas dos clientes, coletando e organizando de diferentes fontes

 

  • Aplicar e utilizar técnicas de análise para extrair e apresentar novos insights através de relatórios e/ou dashboards interativos

 

  • Colocar conceitos de dados e conceitos complexos em visualizações fáceis de entender

 

  • Trabalhar junto com cientistas de dados e outros membros da equipe para melhorar os produtos da empresa

 

  • Criar, construir, testar e manter códigos backend

 

  • Estabelecer processos de dados, definir os critérios de qualidade e também implementar os processos de qualidade de dados

 

  • Tomar a dianteira da base de códigos, dando sugestões para melhorias e refatoração

 

  • Criar modelos e ferramentas para validar os dados e garantir que são confiáveis e precisos

 

  • Trabalhar junto de um time para avaliar e analisar dados essenciais que irão moldar o futuro da empresa

 

6. Qual é o processo que um analista de dados tipicamente faz?

 

Agora que já vimos o contexto de como é ser um analista de dados, vamos entrar a fundo para ver como realmente é o processo de data analytics. Aqui embaixo, nós estamos mostrando os 5 principais passos de uma análise de dados.

 

 

Passo 1: Definição da pergunta que você quer responder

 

O primeiro passo é identificar o porquê você está fazendo a análise e quais são as perguntas ou desafios que você quer responder. Nessa fase, você irá pegar um problema bem definido e a partir disso criar uma pergunta relevante ou hipótese no qual você pode testar. Você irá definir quais são os tipos de dados que você irá precisar e de qual fonte. Por exemplo: O problema dos clientes de uma empresa não estarem assinando um serviço depois do free trial (amostra gratis). Então sua pergunta poderia ser baseado nisso “Quais estratégias aumentariam a retenção de clientes?”

 

Passo 2: Coleta de dados

 

Tendo uma pergunta clara definida, você estará preparado para começar a coletar dados. Analistas de dados geralmente pegam dados estruturados de fontes primárias ou internas, tipo um CRM ou de ferramentas de email marketing. Também podem utilizar dados de fontes secundárias e externas, que incluem portais do governo, google trends e dados compartilhados por grandes organizações tipo a UNICEF ou a ONU.

 

Passo 3: Limpeza dos dados

 

Depois de ter coletado os dados você precisa limpar ele, tornando ideal para análise, você precisa limpar todo o seu conjunto de dados coletado. Pois talvez tenham dados duplicados no meio, anomalias ou dados faltantes que podem distorcer como o conjunto pode ser interpretado, então todas essas coisas precisam ser limpas. Limpeza de dados pode demandar tempo, porém é crucial para a precisão dos resultados

 

Passo 4: Análise dos dados

 

Agora na análise de dados, a forma de como você irá analisar os dados depende da pergunta que você está tentando responder e o tipo de dados que você está lidando, existe análise de regressão, análise de cluster e análise temporal (esses são apenas alguns). No próximo tópico falaremos um pouco das técnicas.

 

Passo 5: Interprete e compartilhe os resultados 

 

Nesse último passo é onde o dado é transformado em um insight valioso. dependendo do tipo de análise conduzida, você terá que apresentar seus insights de um jeito que os outros não especialistas na área entendam, por exemplo: como forma de gráfico ou dashboard. Nessa etapa você demonstrará o que a análise diz baseado na pergunta inicial que você fez, e também irá mostrar como isso ajuda os stakeholders da empresa e quais serão os próximos passos. Aqui é bom também destacar as limitações da sua análise de dados e mostrar quais serão as próximas análises a serem feitas.

 

7. Quais são as ferramentas e técnicas que analistas de dados utilizam?

 

 

Igual aos desenvolvedores web, um analista de dados utiliza uma variedade de diferentes ferramentas e técnicas. Quais seriam elas? Vamos dar uma olhada

 

Técnicas de data analytics

 

Antes de começarmos a falar das técnicas, vamos distinguir as diferenças dos tipos de dados que você talvez trabalhe: Quantitativo e qualitativo. Começando pelo quantitativo, quantitativo seria qualquer coisa que seja mensurável, por exemplo, a quantidade de pessoas que disseram “Sim” em uma determinada pesquisa no facebook, ou também o número de vendas em um determinado ano. Dados qualitativos, por outro lado, não podem ser medidos, sendo eles coisas que uma pessoa disse em uma entrevista ou o texto numa parte de um email. Sendo analista de dados você geralmente irá trabalhar só com dados quantitativos; no entanto, às vezes você irá precisar trabalhar com dados qualitativos, então seria bom dominar e entender os dois. Agora vamos falar sobre as técnicas mais comuns de análise de dados:

 

  • Análise de regressão: Esse método é utilizado para estimar ou modelar um relacionamento entre um conjunto de variáveis. Você talvez use a análise de regressão para ver se certas variáveis (tipo a quantidade de seguidores do instagram de um ator famoso e como seu último filme aumentou sua base de seguidores) podem ser utilizadas para prever com precisão outras (exemplo: se o próximo filme desse ator será um sucesso). Análise de regressão é utilizado principalmente para fazer previsões; no entanto, é importante frisar que, regressões só servem para saber se existe alguma relação ou correlação entre as coisas de fato, mas não tem dizem nada a respeito do efeito.

 

  • Análise de fator: essa técnica ajuda os analistas a descobrirem as variáveis ocultas que orientam o comportamento e escolhas das pessoas. Em última análise, serve para condensar muitas variáveis em algumas “supervariáveis”, tornando os dados mais fáceis de serem trabalhados. Por exemplo: Se você tiver 3 variáveis diferentes que representam a satisfação do cliente, você talvez utilize análise de fator para condensar essas variáveis em um score único de satisfação do cliente. Por isso a análise de fator é às vezes chamada de redução de dimensão.

 

  • Análise de coorte: um coorte é um grupo de usuários que possuem características em comum durante um determinado período de tempo, por exemplo, todas as pessoas que compraram um celular durante o período de março, essas pessoas talvez sejam consideradas um coorte ou grupo distinto. Na análise de coorte, os dados dos clientes é dividido em grupos menores ou coortes; então, ao invés de tratar todos os dados dos clientes como se fosse o mesmo, fazendo coorte as empresas conseguem ver padrões e tendências ao decorrer do tempo. Ao reconhecer esses padrões as empresas conseguem oferecer um serviço mais customizado.

 

  • Análise de cluster: essa técnica se resume em identificar estrutura dentro de um conjunto de dados. Essa análise essencialmente segmenta os dados em grupos que são internamente homogêneos e externamente heterogêneos, em outras palavras, os objetos dentro de um cluster devem ser similares entre si, porém diferentes em comparação com os outros objetos de outros clusters. Análise de cluster permite você ver como os dados são distribuídos através de um conjunto de dados onde não existe nenhuma classe ou grupo predefinido. No marketing, a análise de cluster pode ser utilizado para identificar vários públicos-alvos dentro de uma base de clientes.

 

  • Análise temporal: de forma simplificada, dados temporais são uma sequência de pontos de dados que medem a mesma variável em diferentes momentos. Análise temporal, então, é a coleção de dados durante diferentes intervalos durante um período de tempo com o propósito de identificar ciclos e tendências. Essa análise é útil porque permite que você faça previsões precisas para o futuro. Por exemplo, se você quer prever a demanda futura de um produto, você talvez venha usar a análise temporal para ver a demanda desse produto durante certos períodos.

 

Essas são apenas algumas das muitas técnicas que analistas de dados utilizam, e apenas tocamos a superfície em termos do que você pode fazer com cada técnica e como é utilizada. Existem outras técnicas conhecidas como, simulações de Monte Carlo, análise de dispersão, análise discriminativa e análise de texto e conteúdo (este último é para analisar dados qualitativos).

 

Ferramentas de data analytics

 

Vamos agora falar de algumas ferramentas (e também das linguagens de programação e de query) que um analista pode utilizar. Se você quer ser analista de dados você precisa ser proficiente pelo menos em algumas das ferramentas abaixo, mas se você nunca ouviu falar delas, não se intimide, aprender faz parte da curva de aprendizado.

 

  • Microsoft excel é um software que te permite organizar, formatar e calcular dados dentro de uma planilha. Os analistas utilizam o excel para fazer queries básicas e criar pivot tables, gráficos, etc. O excel também possui uma linguagem de programação própria chamada Visual Basic for Applications (VBA).

 

  • Tableau é um software bastante popular de BI e análise de dados no qual é utilizado principalmente para visualização de dados. Os analistas utilizam o tableau para simplificar os dados crus colocando eles em dashboards, planilhas, mapas e gráficos, tornando o dado acessível e fácil de compreender para todo mundo, permitindo com que os analistas compartilhem seus insights.

 

  • Python é uma linguagem open-source no qual é utilizado para organizar grandes quantidades de wrangling data. Data Wrangling significa processamento de dados em vários formatos, mesclando e juntando dados,  deixando o dado preparado para análise. O python possui vários benefícios que facilita o data wrangling, o que torna o Python uma alternativa bastante popular ao excel (especialmente quando falamos de trabalhar com conjuntos mais complexos de dados).

 

  • R é outra linguagem de programação open-source utilizada em computação estatística, geralmente servindo como complemento do python. R é popular entre analistas de dados devido ao seu output; o R te dá muitas variedades de ferramentas para apresentar e comunicar os resultados .

 

  • SAS é um pacote de software command-driven que é utilizado para realizar avançadas análises estatísticas e visualização de dados. Ela oferece uma grande variedade de métodos estatísticos e algoritmos, opções de análise customizáveis e output, e gráficos de método de publication-quality, SAS é um dos pacotes de software mais utilizados no campo.

 

  • SQL significa “structured query language”, essa linguagem é utilizada para acessar e manipular banco de dados. o SQL é uma ferramenta que serve para se comunicar com os dados de um banco de dados, pois é útil caso queira trazer o dado de volta para uma análise. Muitas grandes empresas utilizam alguma variação do SQL para armazenar seus dados, então aprender o SQL é essencial para um analista de dados.

 

  • Rapid Miner é um pacote de software utilizado para mineração de dados (descobrir padrões), mineração de texto, análise preditiva e machine learning. É tanto utilizado por analistas de dados quanto cientistas de dados, o Rapid Miner tem uma grande quantidade de vantagens, incluindo modelagem de dados, validação e automação.

 

  • Power BI é uma solução de análise de negócio que permite você visualizar seus dados e compartilhar com a empresa. Similar ao tableau, o Power BI é utilizado principalmente em visualização de dados. Enquanto o tableau é feito para analistas de dados, o Power BI é uma ferramenta mais geral de business intelligence.

 

  • Fine Report é uma ferramenta de business intelligence utilizada para monitorar performance, identificar tendências dentro de um dado e também criar relatórios e dashboards. Essa ferramenta é bem user-friendly popular entre os analistas de dados e também para quem não é especialista na área.

 

Tudo isso é apenas uma pequena introdução das principais ferramentas e linguagens nessa área. Uma forma de obter boa informação sobre quais são as ferramentas mais populares atualmente é vasculhando por descrições de empregos; lá as empresas vão colocar as ferramentas que eles esperam que um analista trabalhe.

 

8. Quais habilidades você precisa para se tornar um analista de dados?

 

 

Além de ter que dominar as técnicas e ferramentas, analistas precisam ter certas habilidades. Aqui embaixo temos uma lista das hard skills e soft skills mais importantes para um analista ter.

 

  • Habilidades matemáticas e estatísticas: Analistas de dados passam boa parte de seu tempo trabalhando com números, então não precisa nem dizer que precisa de um cérebro matemática.

 

  • Ter conhecimento de linguagens de programação, tipo SQL, Oracle e python: Como já vimos, os analistas dependem de várias linguagens de programação para fazer seu trabalho. Isso pode assustar no começo, mas com o tempo você aprende.

 

  • Uma mente analítica: Não é somente pegar os números e compartilhar os dados; analistas precisam compreender o que está acontecendo e se for preciso se aprofundar. O próprio nome já diz “Analista”, então ser analítico é uma obrigação!

 

  • Capacidade apurada de resolver os problemas: Analistas possuem muitas ferramentas e técnicas a sua disposição, então é importante saber o que usar e quando. Lembre-se: data analytics se resume em responder perguntas e solucionar os desafios das empresas, e tudo isso exige uma capacidade de resolver o problemas aguçada.

 

  • Saber se comunicar: agora que você já sabe coletar dados e obter insights valiosos, é importante compartilhar seus dados de uma forma que beneficie todo mundo. Analistas de dados trabalham junto com os acionistas da empresa, e talvez seja responsável por apresentar e comunicar o insight deles para a empresa. Então, se quer se tornar um analista de dados, é bom estar confortável com essa parte do trabalho.

 

9. Qual o futuro do data analytics?

 

Dados se tornaram uma das comodidades mais valiosas e abundantes do mercado atual; você já deve ter ouvido sobre o big data e de sua importância. No entanto, mesmo que falem que os dados são o novo petróleo, é importante frisar que dados só são valiosos quando refinados. O valor dos dados que uma empresa tem depende do que fazem com ele, então é por isso que o papel do analista de dados em uma empresa tem se tornado importante. O valor dos dados nos últimos anos é reflexo do mercado atual: em 2019, o mercado de análise de dados estava valendo $49 bilhões de dólares, é mais que o dobro do que valia em 2015. E, de 2020 a 2023, é esperado que o mercado cresça em uma taxa de 30% por ano, chegando a $77.6 bilhões de dólares.

 

Então o que isso significa em termos de futuro dessa carreira? No momento que estou escrevendo esse artigo, uma pesquisa por cargos de analista de dados no indeed.com possui 20,000 vagas nos EUA. E é esperado que continue crescendo: de acordo com um fórum publicado pelo Fórum Econômico Mundial, analistas de dados se tornarão uma das profissões mais em demanda de 2020 em diante.

 

Se você está pensando em se tornar um analista de dados, agora é um dos melhores momentos. Conforme o mercado cresce e as empresas possuem uma falta de profissionais na área, analistas de dados estarão em alta demanda e também uma rica variedade de oportunidades e remuneração competitiva. 

 

10. Conclusão

 

Então, o artigo acaba aqui, uma introdução completa desse fascinante campo do data analytics. Nós abordamos muitas informações, desde técnicas e ferramentas fundamentais até as habilidades mais importantes que você precisa ter ou aprender para se tornar um analista de dados. Se você é novo neste campo, todas essas habilidades e exigências (sem mencionar as terminologias técnicas) podem parecer muita coisa, mas é importante não deixar isso te desanimar! Pois lembre-se: Data analytics é um campo que vem crescendo rapidamente e analistas de dados se tornarão cada vez mais demandados. Aprendendo de forma correta com foco na prática, qualquer um com paixão na área e determinação poderá dominá-la e se tornar um analista de dados. 

 

O que aprendemos neste artigo?

 

O que é data analytics?

Data analytics seria uma forma de Business Intelligence (BI), utilizado para resolver problemas e desafios específicos dentro de uma empresa.

Quais são os diferentes tipos de análise de dados?

Os 4 principais tipos de análise de dados são: Descritiva, Diagnóstico, Preditiva e Prescritiva.

Para que serve o data analytics?

De forma geral, o data analytics serve para tomar decisões rápidas e bem informadas, reduzir o custo da empresa, desenvolver melhores produtos e serviços e otimizar os processos e operações.

Quais as ferramentas que um data analytics utiliza?

As principais são, microsoft excel, tableau, python, SAS, SQL, rapid miner, power bi, fine report, e outras.

 

Artigo adaptado e inspirado de: https://careerfoundry.com/en/blog/data-analytics/what-is-data-analytics/

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