Analista de Dados

Diversas profissões e carreiras surgiram nos últimos anos, a maioria direcionada para as áreas de Big Data, Ciência, Análise e Engenharia de Dados e Machine Learning. Surgiram papéis interdisciplinares, que geraram novas carreiras de Big Data, e esse processo continua à medida que a tecnologia avança.

Coletar, armazenar, analisar e apresentar dados exige uma equipe de pessoas. Nenhum cargo na área de dados é mais importante do que o outro. Cada função tem um papel único e importante a desempenhar para garantir todas as informações necessárias para tomada de decisões. Neste artigo veremos o que é e quais são os tipos de análise de dados e sua aplicação no dia a dia, além de esclarecer o papel do analista de dados.

A análise de dados faz parte do trabalho diário de qualquer profissional de Dados. Ela é abstrata, não é matemática (embora a área esteja envolvida) e não é linguagem ou contabilidade. Requer uma abordagem prática para realmente entender os desafios que os analistas vão encontrar ao longo da carreira.

O Analista de Dados coleta, limpa, manipula, processa e analisa dados, prepara relatórios, incluindo gráficos, painéis e outras visualizações. Possui também excelente conhecimento técnico e profundo conhecimento do negócio em que atua, manipulando Big Data dentro de funções e processos específicos, com foco em tendências de desempenho.

 

O que é Análise de Dados

A análise de dados é um processo de inspeção, limpeza, transformação e modelagem de dados para descobrir informações úteis.

É a integração das principais teorias, ferramentas e abordagens para identificar e comunicar com sucesso insights baseados em dados para tomada de decisão.

A análise de dados não é apenas matemática, SQL e scripts. É também manter-se organizado e ser capaz de articular aos interessados as descobertas que foram “desenterradas”.

 

Tipos de Análise de Dados

Existem quatro tipos de análises de dados que trazem cada vez mais valor para uma empresa: 

  1. Análise descritiva; 
  2. Análise diagnóstica;
  3. Análise preditiva; 
  4. Análise prescritiva.

Análise descritiva

A análise descritiva examina o que aconteceu no passado: receita mensal, vendas trimestrais, tráfego anual do site e assim por diante. Esses tipos de descobertas permitem que uma empresa identifique tendências.

Ela manipula dados brutos de várias fontes de dados para fornecer insights valiosos sobre o passado. Essas descobertas sinalizam que algo está errado ou certo, sem explicar por quê.

Análise diagnóstica

A análise diagnóstica considera o motivo de algo ter acontecido, comparando conjuntos de dados descritivos para identificar dependências e padrões. Isso ajuda uma empresa a determinar a causa de um resultado positivo ou negativo.

Ela fornece percepções aprofundadas sobre um problema específico.

Análise preditiva

A análise preditiva busca determinar os resultados prováveis detectando tendências em análises descritivas e diagnósticas. Isso permite que uma organização tome medidas proativas como entrar em contato com um cliente que provavelmente não renovará um contrato, por exemplo.

É um tipo de análise avançada e tem muitas vantagens, como análise sofisticada baseada machine e deep learning, além de uma abordagem proativa.

Análise prescritiva

A análise prescritiva tenta identificar que ação de negócios tomar. Embora esse tipo de análise agregue valor significativo na capacidade de resolver problemas potenciais ou ficar à frente das tendências do setor, geralmente requer o uso de algoritmos complexos e tecnologia avançada, como Machine Learning.

Esse tipo de análise requer não apenas dados históricos internos, mas também informações externas devido à natureza dos algoritmos nos quais é baseado.

Aplicação da Análise de Dados

Detecção de fraude e análise de risco

No setor bancário, a análise de dados é amplamente utilizada para analisar transações incomuns e detalhes do cliente.

Os bancos também usam análise de dados para analisar inadimplentes de empréstimos e pontuações de crédito de seus clientes, a fim de minimizar perdas e prevenir fraudes.

Melhorar resultados de pesquisa

Empresas como o Google estão usando análise de dados para fornecer resultados de pesquisa aos usuários com base em suas preferências e histórico de pesquisa.

Além disso, empresas como o Airbnb usam a análise de pesquisa para fornecer a melhor acomodação aos seus clientes.

Empresas como a Amazon estão fazendo uso da análise de pesquisa para fornecer recomendações personalizadas aos seus usuários.

Melhorias no setor de saúde

Com a ajuda da análise de dados, hospitais e centros de saúde podem prever o início precoce de doenças crônicas.

Eles são capazes de prever doenças que podem ocorrer no futuro e ajudar os pacientes a tomar medidas precoces que os ajudem a reduzir despesas médicas.

 

Analista de Dados

Um analista de dados é responsável por coletar dados de fontes distintas, extrair percepções úteis de que a empresa pode precisar e visualizar suas descobertas em gráficos e painéis interativos fáceis de ler.

O analista de dados trabalha em um papel de tradução entre os times de dados e o de negócios. Ele explica partes mais técnicas como estatística, modelos e previsões para o time de negócios, ao mesmo tempo que ajuda os cientistas e engenheiros de dados a entender os desafios de negócio para desenhar uma solução.

O papel do analista de dados

  • Projetar e manter sistemas e bancos de dados;
  • Corrigir erros de codificação e outros problemas relacionados a dados;
  • Extração de dados de fontes primárias e secundárias;
  • Reorganização desses dados em um formato que pode ser facilmente lido por pessoas ou por máquina;
  • Usar dados pré-existentes para resolver um problema: em vez de descobrir oportunidades, usam dados pré-existentes para responder a perguntas que apoiam a tomada de decisão do dia a dia;
  • Executar de vários tipos de análises: análises descritivas, análises diagnósticas, análises preditivas e análises prescritivas;
  • Criar relatórios e dashboards: ajuda a traduzir os dados em visualizações, métricas e metas delineadas pela empresa;
  • Criar e monitorar métricas e indicadores (KPIs);
  • Consulta de dados usando SQL: faz consultas com linguagem de consulta estruturada para extrair dados do data warehouse;
  • Colaborar com programadores, engenheiros e líderes para identificar oportunidades de melhorias de processos, recomendar modificações no sistema e desenvolver políticas para governança de dados.

Habilidades que um analista de dados deve ter

  • Analisar dados, criar relatórios e apresentações;
  • Conhecimento em Python, R ou linguagem de script semelhante;
  • Experiência com plataformas analíticas e de BI, como Catalyst, Power BI, Google Analytics, Chartbeat, SAS, Tableau etc.;
  • Excelente comunicação e habilidades interpessoais com forte orientação para o cliente;
  • Conhecer plataformas de BI, Data Warehousing, Hadoop e MapReduc;
  • Além das skills de coleta, manipulação e análise usando técnicas estatísticas, o analista de dados também precisa ter habilidades em visualização de dados.

Visualizar os dados ajuda outras pessoas a compreender sua análise, bem como a tomar decisões baseadas em sua análise. Não importa o quão bem você acha que conhece seus dados, visualizá-los pode revelar algo novo.

Conhecimento em SQL

O SQL permite acessar e manipular bancos de dados. Com ele é possível automatizar tipos de agregações que você normalmente faria manualmente em uma tabela dinâmica do Excel – somas, contagens, mínimos e máximos etc.

A linguagem em si é muito direta e depois de dominar os comandos primários, você só precisa SELECIONAR colunas DE uma tabela, JUNTÁ-LAS a outra tabela é apenas obter os dados ONDE sua condição se aplica, tudo isso usando uma linguagem de consulta estruturada.

Conhecimento básico em estatística

Depois de coletar os dados, você terá muitos números que não significam nada até que você realize alguma análise estatística para dar sentido a eles e tirar algumas inferências deles. É importante saber:

  • Resumir dados: agrupamento e visualização;
  • Calcular média: média, mediana;
  • Calcular a dispersão: faixa, variância e desvio padrão.

Agora que você já conhece as principais atribuições e papéis para o cargo de analista de dados, que tal conferir as vagas disponíveis aqui na GFT? Junte-se a nós na missão de desenvolver talentos tech em todo o mundo!

Referências

Qual é a diferença entre um engenheiro de dados, um cientista de dados e um analista de dados?
Análise de dados: o que é e dicas fundamentais para obter sucesso na sua análise
Know the difference between data scientist, data analyst, data engineer

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