Analytics engineer: conheça 7 habilidades que você deve ter

Ser analytics engineer significa, entre outras coisas, enfrentar o desafio de estar aprendendo sempre. E nós sabemos disso. Afinal, ferramentas, modelos, linguagens e processos inteiramente novos vêm revolucionando o acesso às formas mais avançadas de analytics.

Portanto, se você é ou quer ser analytics engineer, este artigo vai esclarecer que habilidades são esperadas de você nesta vida moderna de curadoria em analytics engineering.

A seguir, descubra 7 habilidades que você precisa ter para dominar os dados
(e não ser dominada ou dominado por eles!).

Boa leitura!

Analytics engineer, prepare-se para conhecer 7 habilidades que você deve ter

É claro que, como analytics engineer, você precisará de outros conhecimentos além destes que elencamos aqui. Mas, para começar a sua caminhada de sucesso em analytics engineering, estas 7 habilidades serão fundamentais.

Vamos a elas!

Habilidade 1 - conhecimento em banco de dados e experiência com consultas em SQL

Calma...

É que, como analytics engineer, você precisa saber manusear todo um sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD), composto por um conjunto de softwares, para poder criar, editar, atualizar, armazenar, recuperar e classificar dados em tabelas.

E não para por aí!

Para interagir com maestria com toda essa maquinaria moderna, você também precisa saber falar (escrever, no caso) a linguagem universal dos dados: a SQL (do inglês, structured query language; ou a linguagem de consulta estruturada em português).

Como você vai aprender tudo isso?

Es-tu-dan-do.

Sendo analytics engineer, você estará aprendendo sempre. Falamos isso no começo, lembra?

Não existe mágica para dominar um processo de analytics de ponta a ponta a não ser estudando e conhecendo a fundo um banco de dados (SGBDs) e todos os softwares que estarão envolvidos nessa gestão.

Habilidade 2 - entendimento de linguagens de programação

Pois é! Para ser analytics engineer, você será praticamente poliglota tecnológico, já que um dos princípios da abordagem moderna de analytics é o uso de linguagens (também de programação) para definir transformações, visualizações e muito mais.

O que isso significa?

Que é virtualmente impossível ser analytics engineer (ou até mesmo cientista de dados) sem conhecer essas linguagens fundamentais.

E significa mais!

Para brilhar os olhos de quem recebe o produto de um projeto de analytics avançado, você precisará não apenas conhecer, mas usar essas linguagens, como R e Python, para criar ferramentas de software que ajudarão cientistas e analistas de dados a trabalharem com muito mais eficiência.

Na prática, como analytics engineer que sabe usar essas linguagens, você otimizará o processo de modelagem dos dados e reduzirá o tempo até a utilização deles. E você também saberá (se é que ainda não sabe) que isso faz MUITA diferença.

Habilidade 3 - familiaridade com ferramentas de BI (Metabase, Looker, Tableau etc.) e com storytelling

Depois de gerar todo o insumo, é hora de colocar a mão na massa!

Então, como analytics engineer, você precisará saber usar ferramentas específicas até finalmente chegar a um lindo painel de visualização.

Para isso, saem de cena os relatórios em Excel e entra a construção de dashboards em ferramentas de BI que apresentam relatórios inteligentes, interativos e fáceis de entender.

Aqui, entra a importância do DataViz, codinome para a visualização de dados. Um trabalho que envolve bastante técnica, um pouco de arte e o seu feeling. E que você deverá conhecer para aplicar as melhores práticas com base em princípios do design para desenvolver um lindo storytelling.

Isso mesmo: analytics engineer também conta história! E fazendo isso bem feito, você vai facilitar a interpretação dos dados e diminuir o tempo necessário para a tomada de decisão, que será bem mais assertiva.

Habilidade 4 - analytics engineer precisa ter conhecimento de regras de negócios

É simples! Uma regra de negócio é o que define a forma de se fazer o negócio. Ela reflete a política interna da empresa, o processo já definido e as regras básicas de conduta.

Ou seja, como analytics engineer, você deverá ter conhecimento sobre esse conjunto de instruções que os usuários já seguem e que o projeto a ser desenvolvido deverá contemplar.

Sendo assim, cabe ao analytics engineer buscar e interpretar essas regras com o cliente.

Quer saber como mapear e entender essas regras?

Usando ferramentas de pensamento analítico, como:

• a técnica dos 5 Porquês;
• o Diagrama de Pareto;
• o Diagrama de Ishikawa;
• a Matriz GUT e por aí vai...

E se os diferentes setores de uma empresa tiverem diferentes regras de negócios para um mesmo indicador, como analytics engineer, também será sua responsabilidade sugerir a padronização desse indicador.

Além disso, depois de dominar todas as informações da empresa, você também irá criar, monitorar, estabelecer e prever novas métricas de negócio e de produtos.

Habilidade 5 - boa comunicação especialmente com as diversas áreas de negócio

A comunicação é algo que não pode falhar nem para quem é analytics engineer, claro! E com relação a essa habilidade, queremos abordar um pouco da importância das soft skills. Já ouviu falar disso?

Elas se referem a habilidades de ordem comportamental, que estão relacionadas à maneira como você lida com outra pessoa, como funciona a sua interação em grupo e, ao mesmo tempo, como você lida com as suas próprias emoções nessas interações.

Trazendo isso para as áreas de negócios, como analytics engineer, você deverá colocar em prática a sua inteligência emocional e seu conjunto de competências interpessoais para, com uso das ferramentas do pensamento analítico, fazer as perguntas certas, da maneira certa.

Qual o objetivo disso?

Que você sirva de ponte e consiga interagir da forma mais positiva com o cliente e seus colaboradores internos, e com a sua própria equipe de analistas e engenheiros de dados, para poder descrever as regras de negócio que farão do seu projeto de analytics uma estrutura moderna, robusta e escalável de dados.

Habilidade 6 - conhecimento em cloud

Nós já falamos aqui: a nuvem já é um fator indispensável, as tecnologias cloud based (com base na nuvem) estão cada vez mais disseminadas, e elas são também essenciais para quem quer estar à frente no mundo digital.

É um caminho sem volta inclusive para quem é analytics engineer: o uso da nuvem tende a aumentar e você deverá saber gerenciar dados e plataformas de cloud.

Num passado nem tão remoto, era necessário implementar uma complexa teia de processos e ferramentas com base nas características dos dados, das análises de cada empresa e dos casos de uso para implantar um processo de análise de dados bem estruturado.

Com o surgimento dos ambientes escaláveis na nuvem, esses desafios agora se aplicam a qualquer volume de dados: desde uma startup com alguns gigabytes até empresas que geram volumes massivos de dados.

E o rumo dessa conversa nos levaria a falar dos modernos cloud data warehouses (DWs), que armazenam e centralizam grandes volumes de dados na nuvem, mas isso será assunto para outro post...

Habilidade 7 - analytics engineer, por fim, precisa ter domínio da língua inglesa

Não tem discussão: a língua de Shakespeare figura como língua franca. E como analytics engineer (e não somente!), se você busca um lugar ao sol na sua carreira, é necessário transpor a barreira do idioma.

Sem falar que a grande maioria das documentações, dos tutoriais e dos cursos ainda são em inglês. Dessa forma, dominar a língua inglesa será um grande facilitador em todo o seu processo de aprendizagem.

E isso vai facilitar também (e muito!) a sua vida na hora de fazer suas pesquisas para tirar dúvidas e resolver logs de erro no Stack Overflow - que você consultará bastante.

Analytics engineer é… Profissional com visão holística!

Mesmo elencando apenas 7 habilidades, dá para perceber que, como analytics engineer, você terá uma visão holística do processo para dominá-lo de ponta a ponta, combinando conhecimentos técnicos sobre todas as etapas do projeto de analytics com as noções estratégicas de negócio.

Com tudo isso dominado, você irá modelar dados brutos em informações consistentes para entregá-las com riqueza e clareza de detalhes a quem toma decisão.

Portanto, não é exagero nosso o entendimento de que analytics engineer é uma pessoa multitarefas que, com todas as suas habilidades, permite a empresas de todos os portes o acesso a infraestruturas de dados modernas e robustas.

E isso já é uma realidade em empresas inovadoras, líderes em data e analytics, como Nubank, Spotify, dbt e outras.

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