Analista de dados: 8 desafios dessa profissão

Analista de dados é a pessoa que trabalha com equipes de negócios, engenharia de dados, data science e UX design. Tudo para elaborar e responder as perguntas certas, além de fazer o acompanhamento de indicadores nas ferramentas de BI ou nos bancos de dados.

São muitas as responsabilidades assumidas para realizar todas as tarefas envolvidas no dia a dia de quem é analista de dados.

De consultas rápidas em SQL à elaboração de novos indicadores de negócio, conheça os 8 desafios da profissão de analista de dados.

Analista de dados: seu objetivo é ter insights

Indispensáveis por empresas que trabalham com grandes volumes de informações, analistas de dados contam com uma demanda relativamente alta quando o assunto é extração de insights e padrões dos dados das companhias.

Para alcançar esse objetivo, analistas profissionais executam tarefas como mineração e garimpo de dados (data cleaning) como uma forma de peneirar e selecionar as informações importantes.

E a maior parte das empresas que geram dados precisa de analistas com qualificação para auxiliar em tomadas de decisões mais assertivas com base nesses insights.

Mas, como em toda e qualquer profissão, mesmo com qualificação, analistas de dados precisam superar alguns desafios para obterem êxito em suas tarefas cotidianas.

8 desafios de quem é analista de dados

Agora que você já conhece o objetivo e a função de quem é analista de dados, chegou o momento de descobrir os tipos de problemas que essas pessoas precisam solucionar no dia a dia.

Mas não se assuste! São desafios que fazem parte da profissão de analista e que podem ser superados com estudo e prática.

Então, vamos lá: de consultas rápidas em SQL à elaboração de novos indicadores de negócio, conheça os 8 desafios da profissão de analista de dados.

1 - Utilizar a visualização de dados e estatística básica para elaborar e responder as perguntas certas de negócio

Como já vimos, um dos principais objetivos da profissão de analista de dados é gerar insights para guiar os próximos passos estratégicos da empresa.

Para isso, é importante que você tenha conhecimento de negócios, assim você saberá como responder as perguntas certas para garantir assertividade à empresa.

É preciso utilizar as boas práticas de visualização de dados para ter melhores análises e insights.

2 - Realizar consultas ad-hoc em bancos de dados e data warehouses através de linguagem SQL

Em alguns momentos, pode ser necessário fazer consultas não planejadas em SQL, criadas na hora a partir de algum evento específico. Esse tipo de consulta chama-se consulta ad-hoc.

A expressão ad-hoc tem origem no latim e significa para este propósito. Ou seja, a consulta é feita apenas para um objetivo, necessidade ou momento específico.

Consultas não planejadas são comuns em aplicações de apoio à decisão, projetadas para um propósito específico e que não ficam salvas no sistema, ao contrário de consultas pré-definidas.

3 - Construir e aprimorar relatórios estáticos e dashboards de BI

Mais uma vez, as boas práticas de visualização de dados ganham um peso extra nas tarefas de analistas de dados.

Como o papel principal dessa profissão é gerar insights, nada melhor do que relatórios e dashboards de business intelligence (BI) para traduzir essas informações.

Lembre-se de que a pessoa que vai ler o relatório/dashboard muito provavelmente não sabe ler dados, por isso é importante que seus gráficos sejam amigáveis, intuitivos, de fácil entendimento.

4 - Desenhar e avaliar o resultado de testes A/B em conjunto com equipes de negócio

Devido à função de mineração de dados (data mining), a fim de procurar respostas nas informações, é comum que analistas de dados trabalhem com equipes de negócio que sabem como auxiliar nesse processo.

Profissionais analistas devem, ao lado de profissionais de negócios, desenhar e avaliar resultados de testes A/B o tempo inteiro, garantindo a precisão de insights.

Isso permite que a decisão tomada pela gestão seja ainda mais assertiva e à prova de falhas.

5 - Desenhar e acompanhar novos indicadores de negócio

Ainda em conjunto com a equipe de negócio, é durante a análise de dados que conseguimos descobrir novos padrões e indicadores para a empresa.

É de responsabilidade da pessoa analista que esses indicadores sejam desenhados e acompanhados, especialmente com profissionais de negócio por perto para auxiliar e confirmar o que está sendo extraído dos dados.

Dessa forma, seus indicadores ganham uma base forte para a hora que forem apresentados às pessoas responsáveis pelas tomadas de decisão.

6 - Acompanhar metas e reportar sua evolução à área de negócio

Novos indicadores são sinônimo de novas metas, logo, é preciso que analistas acompanhem de perto a evolução dos gráficos, sempre reportando para o time de negócios.

Assim, a equipe de dados e a equipe de negócios conseguem trabalhar em conjunto com as informações da empresa, gerando cada vez mais resultados expressivos.

Sem mencionar a importância de acompanhar e perceber as mudanças nas métricas estabelecidas com base nas análises de dados.

7 - Propor novos dashboards e análises junto à área técnica de dados

Às vezes, pode ser que você encontre esse desafio, principalmente quando os relatórios e dashboards de análises passam a não render tantos resultados quanto antes.

Nesse momento, será necessário que você proponha, com base nos seus conhecimentos e com a ajuda da sua equipe de dados, novas formas de apresentar os insights gerados.

Para isso, talvez seja interessante propor novos dashboards com novas métricas, gráficos e metas.

8 - Coordenar a implementação de indicadores e processos com base em dados dentro das áreas de negócio

Quando você é a pessoa responsável por encontrar novos insights e padrões de negócio, a responsabilidade de implementar novos processos e indicadores com base na sua análise vem junto.

É chegado o momento em que seu relatório passa a ser a realidade de negócio da empresa, e ninguém melhor que você, analista de dados, para coordenar as mudanças que vão inevitavelmente ocorrer, não é mesmo?

Toda a implementação de novos indicadores deve ser chefiada por quem é analista de dados a fim de se evitarem possíveis erros ou ações que não tenham origem nos dados.

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Todos esses oito desafios são superados quando se tem uma boa base de estudo unida à prática. Por isso, se você quer começar sua carreira como analista de dados, não tema!

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