Dados são ativos cada vez mais valiosos para as empresas. Com eles é possível tomar melhores decisões, evitar riscos no mercado, identificar boas oportunidades e melhorar os resultados empresariais. Por isso, big data e inteligência analítica são centrais para os negócios atuais.
Mas os desafios nessa área são grandes. Você precisa trabalhar com uma infinidade de dados, de diferentes formatos e canais, e fazer análises complexas para extrair inteligência deles, por meio de ferramentas cada vez mais avançadas. É por isso que as empresas estão buscando profissionais de big data e inteligência analítica, especializados na ciência de dados.
O mercado de trabalho é promissor para esses profissionais, que têm sido bastante procurados e valorizados pelas empresas. Para seguir carreira nessa área, é importante entender como funciona essa área e como está o mercado de trabalho em big data e inteligência analítica.
Para saber mais, acompanhe agora este artigo em que explicamos tudo! Siga os tópicos ou vá direto ao ponto que você quer ler:
- O que faz um(a) profissional de big data e inteligência analítica?
- Quais as possíveis profissões em big data e inteligência analítica?
- Os 3 métodos analíticos mais usados por profissionais de big data e inteligência analítica!
- Quais as ferramentas mais usadas por um profissional de big data e inteligência analítica?
- Quais as principais habilidades para ser um profissional de big data e inteligência analítica?
- Como está o mercado de trabalho para big data e inteligência analítica?
- Quanto ganha um profissional de big data e inteligência analítica?
O que faz um(a) profissional de big data e inteligência analítica?
Profissionais de big data e inteligência analítica trabalham diretamente com dados. Eles são responsáveis por processar e administrar grandes volumes de dados, incluindo a sua coleta, tratamento e análise para que se tornem úteis para a inteligência de negócio.
Em seus processos, os profissionais dessa área devem focar em segurança e privacidade, com estratégias e políticas de proteção aos dados pessoais e empresariais. Além disso, o volume e a diversidade dos dados e a velocidade com que são gerados tornam essa atividade cada vez mais complexa e exigem que as técnicas e ferramentas sejam aprimoradas constantemente.
Os três fundamentos do big data: Volume, Velocidade e Variedade
A área de big data apresenta alguns fundamentos, que representam aquilo que as organizações devem compreender para fazer uma boa gestão de dados.
Em 2001, Doug Laney, autor e consultor na área de analytics, publicou um artigo em que propôs as três dimensões principais do big data: Volume, Velocidade e Variedade, que ficaram conhecidas como os “3 Vs do big data”. Alguns autores já adicionaram outras dimensões, como Veracidade e Valor.
Mas aqui vamos explicar os três fundamentos do big data que funcionam como pilares para o trabalho dos profissionais dessa área. Confira:
Volume
O Volume se refere à enorme quantidade de dados que a era digital produz e com a qual as organizações precisam lidar. Armazenar e gerenciar toda essa quantidade é um desafio que as ferramentas estão evoluindo para enfrentar.
Velocidade
Com a popularização da internet, os dados passaram a ser gerados em uma velocidade frenética. Para as empresas, o desafio é acompanhar o ritmo com metodologias e tecnologias automatizadas, ágeis e em tempo real.
Variedade
Os dados são gerados não apenas em grande volume e velocidade, mas também com uma ampla variedade de canais, formatos e linguagens. Por isso, as empresas também devem adotar formas de concentrar e integrar os dados para possibilitar análises mais ricas.
Quais as possíveis profissões em big data e inteligência analítica?
Estudar big data e inteligência analítica pode abrir portas no mercado para diferentes profissões. A seguir, você vai conhecer as principais:
Cientista de dados
Cientista de dados é o profissional que mescla o conhecimento técnico em dados com a visão de negócio. Nessa carreira, a pessoa domina linguagens de programação, matemática e estatística e utiliza no seu dia a dia de forma estratégica, voltada para resolver problemas de negócio e otimizar seus resultados.
Quais as responsabilidades do cientista de dados?
Um cientista de dados deve processar os dados e utilizar modelos matemáticos e estatísticos para analisar os dados. Além disso, deve saber trabalhar com inteligência artificial e machine learning para modelar os dados e fazer análises mais aprofundadas.
Analista de dados
Analista de dados é o profissional que se dedica à análise dos dados coletados pela organização. É mais focado que o cientista nessa etapa da ciência de dados, que deve extrair inteligência para a tomada de decisões e insights para as estratégias do negócio.
Quais as responsabilidades desse profissional?
São funções do analista de dados: aplicar diferentes tipos de análises sobre os dados, cruzar e comparar informações, identificar padrões de comportamento e correlações, além de elaborar relatórios e visualizações que apresentem dados e insights a diferentes públicos da organização, como gestores, sócios e investidores.
Engenheiro de dados
Engenheiros de dados trabalham com a arquitetura e a infraestrutura de dados que analistas e cientistas utilizam. É uma área ainda em crescimento, que vem sendo desenvolvida pelas empresas em busca de uma estruturação mais segura e eficiência dos seus softwares de dados, usando tecnologias de IA e machine learning.
Quais as responsabilidades desse profissional?
O profissional dessa área desenvolve sistemas e projetos para lidar com big data. Um engenheiro de dados também deve avaliar as necessidades empresariais, criar aplicações para processamento e análise de dados, além de testar e fazer manutenção da infraestrutura dos softwares.
Analista de BI
Analistas de BI (Business Intelligence) são focados na inteligência de negócio. Os profissionais devem saber analisar os dados de olho no planejamento estratégico das empresas, a fim de contribuir para os seus objetivos organizacionais.
Quais as responsabilidades desse profissional?
Um analista de BI tem o papel de analisar os dados para extrair inteligência deles e embasar as tomadas de decisão do negócio. Deve fazer análises de mercado, monitorar concorrentes, acompanhar indicadores de performance, identificar oportunidades e riscos de mercado, entre outras atividades.
Chief Data Officer
Chief Data Officer (CDO) é o diretor corporativo responsável pela governança e gestão da área de dados de uma empresa. É uma posição executiva, embora o profissional deva ter conhecimento técnico sobre dados e seu potencial como ativo para o negócio.
Quais as responsabilidades desse profissional?
Um CDO é responsável por coordenar e liderar a equipe de cientistas, desenvolvedores e engenheiros de dados, com foco e resultados para o negócio. É seu papel garantir que os dados desempenhem seu papel central e estratégico para as organizações, alinhados aos objetivos empresariais.
Os 3 métodos analíticos mais usados por profissionais de big data e inteligência analítica!
Para extrair inteligência, é preciso aplicar diferentes métodos de análise, que adotam diferentes perspectivas críticas sobre os dados. Vamos entender agora quais são os principais métodos analíticos usados por profissionais de big data e inteligência analítica:
Estatística descritiva
A estatística descritiva ou análise descritiva, como o nome sugere, faz a descrição de dados a fim de entender um fenômeno do presente — o que está acontecendo e os motivos para isso. Geralmente esse tipo de análise está na base de todas as análises quantitativas de dados.
Análise preditiva
A análise preditiva, por sua vez, trabalha com dados olhando para o futuro. A intenção é analisar as relações entre causas e efeitos e identificar padrões e correlações entre os dados que indiquem a probabilidade de acontecimentos futuros.
Análise prescritiva
Já a análise prescritiva é focada em recomendações. A partir das análises descritiva e preditiva, é possível prescrever medidas e estratégias para os cenários analisados. Procura-se fornecer subsídios à tomada de decisões e oferecer respostas em tempo real.
Quais as ferramentas mais usadas por um profissional de big data e inteligência analítica?
Ferramentas são aliadas dos profissionais de big data e inteligência analítica. Eles precisam de softwares para processar e modelar os dados, analisar com mais precisão e inteligência, exibir relatórios, entre várias outras atividades.
Estas são algumas das ferramentas mais usadas nessa área, que também podem ajudar você no dia a dia com o big data:
Power BI
Power BI é uma das ferramentas de big data e business intelligence mais conhecidas e robustas. Criado pela Microsoft, o software permite coletar dados de diversas fontes e visualizá-los em dashboards personalizáveis e inteligentes. É possível usar no Windows ou ainda nos aplicativos móveis para Android e iOS.
Tableau
Tableau é uma ferramenta de visualização de dados. Você pode reunir dados de diversas fontes facilmente e transformá-los em painéis e relatórios eficientes para análises e visualizações. É possível usar o Tableau na nuvem, localmente ou integrado de forma nativa no CRM da Salesforce.
Hadoop
A ferramenta Hadoop é uma estrutura do software de código aberto para armazenar dados e executar aplicações, com grande capacidade de processamento e proteção contra falhas de hardware. Como a estrutura open source é gratuita, é uma solução de big data mais em conta para as empresas.
Anaconda
Anaconda é considerada uma das melhores plataformas para data science e machine learning. É definida como uma distribuição das linguagens Python e R para computação científica e oferece recursos como equações matemáticas, visualizações, entre outros tipos de interações. Pode ser usado em Windows, macOS e Linux.
Splunk
A ferramenta Splunk permite coletar, pesquisar, monitorar e analisar grandes volumes de dados por meio de uma interface web. Foi criado e é mantido pela empresa que dá nome à ferramenta. Oferece uma versão gratuita, embora com algumas limitações.
Quais as principais habilidades para ser um profissional de big data e inteligência analítica?
Ser um profissional de big data e inteligência analítica requer algumas habilidades. Mas não estamos falando apenas de dominar técnicas e ferramentas, pois você também vai precisar de algumas habilidades sociais e comportamentais para prosperar nessa área.
Veja agora quais são as principais soft skills e hard skills que recomendamos para quem deseja ingressar nesse mercado:
Soft skills
Soft skills são as competências sociais, emocionais e comportamentais que os profissionais devem apresentar. Veja agora quais são as principais para a área de big data e inteligência analítica:
1. Capacidade analítica
A capacidade analítica é básica para quem quer trabalhar na ciência de dados. Refere-se à habilidade de analisar situações, estabelecer correlações, identificar padrões e gerar conhecimento a partir disso. No big data, os profissionais devem ser capazes de explorar os dados e extrair inteligência deles.
2. Visão de negócio
Mesmo que grande parte da ciência dos dados seja extremamente técnica, os profissionais não podem perder de vista a visão de negócio. Essa habilidade se refere a uma visão sistêmica dos profissionais, que relacionam suas atividades aos objetivos e resultados da empresa.
3. Comunicação
Big data pode ser uma área complexa para quem não trabalha com isso. E os profissionais de big data e inteligência analítica devem interagir com gestores e outras áreas de negócio que não dominam a ciência dos dados. Por isso, é importante desenvolver a capacidade de comunicação para facilitar a compreensão de todos os públicos.
4. Organização
Profissionais de big data e inteligência analítica também devem ser organizados. Pense no volume e na complexidade de dados com que eles lidam, na variedade de ferramentas e na quantidade de tarefas que devem executar. Portanto, a capacidade de organização de informações e tarefas é extremamente importante.
5. Curiosidade
Por fim, destacamos a curiosidade como uma das principais soft skills na área de big data e inteligência analítica. Os profissionais devem ser curiosos para explorar tudo o que os dados podem informar. Afinal, eles não dizem nada sozinhos — cabe ao profissional questionar e encontrar respostas.
Hard skills
As hard skills são competências técnicas, que englobam conhecimentos em conceitos, métodos, linguagens e ferramentas da área de tecnologia. Veja agora quais são as principais:
1. Linguagens de programação e bancos de dados
Para trabalhar na área de dados, é preciso saber programação. Dependendo do seu cargo, pode ser que você lide diretamente com códigos, mas precisa ter esse conhecimento.
Atualmente, Python tem sido uma das linguagens mais usadas em data science, mas é importante também conhecer as linguagens mais basilares, como HTML e JavaScript, além de SQL e DBMS para administrar os bancos de dados.
2. Modelos matemáticos e estatísticos
Uma base de conhecimento em matemática e estatística também é essencial para lidar com os dados. Isso é importante para saber programar, mas também para extrair mais inteligência dos dados, utilizando diferentes modelos matemáticos e estatísticos. Aliás, muitos profissionais de big data e inteligência analítica vêm dessas áreas de formação.
3. Cloud computing
O conhecimento em cloud computing é essencial para os profissionais de big data, já que muitas aplicações funcionam na nuvem. A computação em nuvem pode oferecer soluções eficientes para o armazenamento e o tratamento dos dados, de forma escalável e adaptável para grandes conjuntos de dados e facilmente acessível.
4. Ferramentas de BI
Ferramentas de BI são fundamentais para o trabalho com grandes volumes de dados. Já apresentamos alguns softwares, como o Power BI e o Tableau, que oferecem recursos avançados para o tratamento, a visualização e análise de dados. Então, conheça essas ferramentas para otimizar o dia a dia nessa área.
5. Inteligência artificial
A inteligência artificial é cada vez mais necessária nos projetos de big data. Algoritmos de machine learning são capazes de processar grandes quantidades de dados, fazer relações, prever comportamentos e executar ações, tudo de forma automatizada. Por isso, é importante dominar essa área e as linguagens de programação desses sistemas.
6. Cibersegurança
Quem trabalha com dados deve ter sempre a preocupação em protegê-los. Afinal, eles trazem informações sensíveis sobre pessoas, empresas e relações, que não podem ser acessadas de maneira indevida. Por isso, também é importante dominar e adotar estratégias e políticas de cibersegurança.
Como está o mercado de trabalho para big data e inteligência analítica?
O mercado de trabalho para big data e inteligência analítica está se consolidando. Existem diversas vagas abertas para cientistas, analistas e engenheiros de dados, além de cargos em inteligência de negócio, que mostram o poder desse mercado atualmente.
É possível encontrar oportunidades principalmente em grandes empresas de tecnologia, bancos digitais, marketing e startups. Mas cada vez mais empresas de diversos portes e segmentos estão percebendo a importância dos dados e de profissionais que saibam trabalhar com big data.
À medida que as tecnologias avançam, especialmente em inteligência artificial e machine learning, esses profissionais vão se tornar ainda mais indispensáveis. Por isso, o mercado é também promissor para o futuro.
Quanto ganha um profissional de big data e inteligência analítica?
Além de um mercado amplo, os profissionais de big data e inteligência analítica também encontram oportunidades bastante valorizadas.
Logo abaixo estão algumas médias salariais que encontramos no Brasil, de acordo com o site Glassdoor, mas é importante saber que os valores variam muito conforme a região e o nível de experiência. Confira agora:
- Cientista de dados: R$ 7.998 por mês
- Analista de dados: R$ 4.488 por mês
- Engenheiro de dados: R$ 7.647 por mês
- Analista de BI: R$ 4.591 por mês
- Gerente de dados: R$ 17.851 por mês
Além disso, atualmente é possível encontrar oportunidades em empresas do exterior no modelo home office, que podem oferecer remunerações ainda mais valorizadas. Vale a pena pesquisar.
É importante notar também que, como é um mercado promissor e bastante visado, mais e mais profissionais vão buscar capacitação nessa área. Por isso, é importante investir em uma formação sólida para garantir sua qualificação e se diferenciar em um mercado cada vez mais disputado.
Como você viu, big data e inteligência analítica exigem conhecimentos que vão desde a matemática e a estatística até o domínio de ferramentas de BI, além das soft skills. Por isso, prepare-se para entrar em uma área complexa, mas também cheia de oportunidades para a sua carreira.
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