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

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.

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.

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.

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.

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