Carreira em Dados e Business Intelligence

Vivemos em uma era onde os dados se tornaram um dos ativos mais valiosos do mundo. Nunca antes na história da humanidade geramos e armazenamos tantos dados como hoje. Dispositivos inteligentes, redes sociais, tecnologias IoT (Internet das Coisas) e softwares corporativos estão constantemente capturando informações. No entanto, sem análise e interpretação, esses dados não têm valor. É nesse contexto que a área de dados ganha destaque, oferecendo oportunidades de carreira e inovação tecnológica. Por que a área de dados está em alta? A frase "dados são o novo petróleo" reflete bem a importância dos dados na atualidade. Com o avanço da tecnologia, a quantidade de dados gerados diariamente é gigantesca, criando uma demanda crescente por profissionais capazes de extrair valor dessas informações. Além disso, a Inteligência Artificial (IA) tem potencial para analisar dados, mas a interpretação e a geração de insights estratégicos ainda dependem de especialistas humanos. Estudos e reportagens destacam a relevância da área de dados. Segundo o relatório "Future of Jobs" do Fórum Econômico Mundial, habilidades analíticas e profissões relacionadas a dados estão entre as mais promissoras até 2030. No Brasil, ferramentas como o Power BI são amplamente requisitadas, com milhares de vagas abertas exigindo essa competência. O que é Business Intelligence (BI)? Business Intelligence (BI) é um conjunto de processos, estratégias e tecnologias que visa coletar, organizar, analisar e visualizar dados para gerar inteligência de negócios. O objetivo é facilitar a tomada de decisões estratégicas, economizando tempo e consolidando informações de forma clara e acessível. Ferramentas de BI Entre as ferramentas mais populares estão Power BI, Tableau, Qlik, e soluções da Oracle e SAP. O Power BI, da Microsoft, destaca-se por sua acessibilidade, integração com outras ferramentas da empresa e baixa curva de aprendizado, sendo ideal para iniciantes e profissionais experientes. O Processo de BI O processo de BI envolve várias etapas, desde a extração de dados de diferentes fontes (como Excel, bancos de dados SQL, arquivos XML, entre outros), passando pelo tratamento e modelagem, até a criação de dashboards interativos. Embora os gráficos sejam a parte mais visível, eles representam apenas a etapa final de um processo complexo. Funções e Responsabilidades na Área de Dados A área de dados é ampla e abrange diversas funções, cada uma com habilidades e ferramentas específicas. Abaixo, destacamos as principais: 1. Analista de Negócios Atua em diversas áreas de negócio, como RH, vendas, logística, marketing e finanças, entre outras. É responsável por compreender os processos e as necessidades do negócio, identificando como os dados podem ser utilizados para solucionar problemas ou gerar novas oportunidades. Traduz requisitos de negócios em requisitos técnicos relacionados a dados. Além disso, monitora a performance, analisa indicadores e KPIs, e desenvolve planos de ação com base nas métricas e metas da área. Em muitos casos, também assume funções de analista de dados. Skills/Habilidades: Comunicação eficaz e interpessoal Compreensão detalhada de processos de negócios Análise qualitativa e quantitativa Capacidade analítica e resolução de problemas Habilidade em traduzir requisitos de negócios para requisitos técnicos Ferramentas: Excel PowerPoint Power BI ERPs (SAP, Oracle, Totvs, etc.) Outros sistemas de gestão empresarial 2. Analista de Dados e BI Transforma dados brutos em dashboards e relatórios que geram informações e insights valiosos para o negócio, sendo responsável por seu desenvolvimento e manutenção. Realiza todas as etapas do processo, incluindo coleta, limpeza, tratamento, modelagem de dados, cálculos, criação de visuais e design. Foca principalmente em análises descritivas (o que aconteceu) e diagnósticas (por que aconteceu), garantindo que o processo de BI seja estruturado e eficiente, maximizando o potencial dos dados dentro da organização. Skills/Habilidades: Forte compreensão de negócios e processos organizacionais Habilidade de contar histórias com dados (data storytelling) Capacidade lógica e analítica Estatística básica e análise de dados Data visualization e design de dashboards Organização e atenção aos detalhes Ferramentas: Excel PowerPoint Ferramentas de BI (Power BI, Tableau, Qlik, IBM Cognos) SQL Figma (para design e prototipação de dashboards) 3. Cientista de Dados Realiza análises avançadas para extrair alto valor agregado dos dados, desenvolvendo projetos que envolvem manipulação, criação de modelos, apresentação de resultados e execução de testes A/B. Além de análises descritivas e diagnósticas, também conduz análises preditivas (o que provavelmente acontecerá) e prescritivas (o que deve ser feito a partir disso). Busca soluções para os desafios do

Apr 10, 2025 - 01:25

Carreira em Dados e Business Intelligence

Vivemos em uma era onde os dados se tornaram um dos ativos mais valiosos do mundo. Nunca antes na história da humanidade geramos e armazenamos tantos dados como hoje. Dispositivos inteligentes, redes sociais, tecnologias IoT (Internet das Coisas) e softwares corporativos estão constantemente capturando informações. No entanto, sem análise e interpretação, esses dados não têm valor. É nesse contexto que a área de dados ganha destaque, oferecendo oportunidades de carreira e inovação tecnológica.

Por que a área de dados está em alta?

A frase "dados são o novo petróleo" reflete bem a importância dos dados na atualidade. Com o avanço da tecnologia, a quantidade de dados gerados diariamente é gigantesca, criando uma demanda crescente por profissionais capazes de extrair valor dessas informações. Além disso, a Inteligência Artificial (IA) tem potencial para analisar dados, mas a interpretação e a geração de insights estratégicos ainda dependem de especialistas humanos.

Estudos e reportagens destacam a relevância da área de dados. Segundo o relatório "Future of Jobs" do Fórum Econômico Mundial, habilidades analíticas e profissões relacionadas a dados estão entre as mais promissoras até 2030. No Brasil, ferramentas como o Power BI são amplamente requisitadas, com milhares de vagas abertas exigindo essa competência.

O que é Business Intelligence (BI)?

Business Intelligence (BI) é um conjunto de processos, estratégias e tecnologias que visa coletar, organizar, analisar e visualizar dados para gerar inteligência de negócios. O objetivo é facilitar a tomada de decisões estratégicas, economizando tempo e consolidando informações de forma clara e acessível.

Ferramentas de BI

Entre as ferramentas mais populares estão Power BI, Tableau, Qlik, e soluções da Oracle e SAP. O Power BI, da Microsoft, destaca-se por sua acessibilidade, integração com outras ferramentas da empresa e baixa curva de aprendizado, sendo ideal para iniciantes e profissionais experientes.

O Processo de BI

O processo de BI envolve várias etapas, desde a extração de dados de diferentes fontes (como Excel, bancos de dados SQL, arquivos XML, entre outros), passando pelo tratamento e modelagem, até a criação de dashboards interativos. Embora os gráficos sejam a parte mais visível, eles representam apenas a etapa final de um processo complexo.

Funções e Responsabilidades na Área de Dados

A área de dados é ampla e abrange diversas funções, cada uma com habilidades e ferramentas específicas. Abaixo, destacamos as principais:

1. Analista de Negócios

Atua em diversas áreas de negócio, como RH, vendas, logística, marketing e finanças, entre outras. É responsável por compreender os processos e as necessidades do negócio, identificando como os dados podem ser utilizados para solucionar problemas ou gerar novas oportunidades. Traduz requisitos de negócios em requisitos técnicos relacionados a dados. Além disso, monitora a performance, analisa indicadores e KPIs, e desenvolve planos de ação com base nas métricas e metas da área. Em muitos casos, também assume funções de analista de dados.

Skills/Habilidades:

Comunicação eficaz e interpessoal
Compreensão detalhada de processos de negócios
Análise qualitativa e quantitativa
Capacidade analítica e resolução de problemas
Habilidade em traduzir requisitos de negócios para requisitos técnicos

Ferramentas:

Excel
PowerPoint
Power BI
ERPs (SAP, Oracle, Totvs, etc.)
Outros sistemas de gestão empresarial

2. Analista de Dados e BI

Transforma dados brutos em dashboards e relatórios que geram informações e insights valiosos para o negócio, sendo responsável por seu desenvolvimento e manutenção. Realiza todas as etapas do processo, incluindo coleta, limpeza, tratamento, modelagem de dados, cálculos, criação de visuais e design. Foca principalmente em análises descritivas (o que aconteceu) e diagnósticas (por que aconteceu), garantindo que o processo de BI seja estruturado e eficiente, maximizando o potencial dos dados dentro da organização.

Skills/Habilidades:

Forte compreensão de negócios e processos organizacionais
Habilidade de contar histórias com dados (data storytelling)
Capacidade lógica e analítica
Estatística básica e análise de dados
Data visualization e design de dashboards
Organização e atenção aos detalhes

Ferramentas:

Excel
PowerPoint
Ferramentas de BI (Power BI, Tableau, Qlik, IBM Cognos)
SQL
Figma (para design e prototipação de dashboards)

3. Cientista de Dados

Realiza análises avançadas para extrair alto valor agregado dos dados, desenvolvendo projetos que envolvem manipulação, criação de modelos, apresentação de resultados e execução de testes A/B. Além de análises descritivas e diagnósticas, também conduz análises preditivas (o que provavelmente acontecerá) e prescritivas (o que deve ser feito a partir disso). Busca soluções para os desafios do negócio utilizando abordagens estatísticas avançadas e modelos de Machine Learning, contribuindo para decisões estratégicas baseadas em dados.

Skills/Habilidades:

Programação avançada
Matemática e estatística intermediária/avançada
Machine Learning e inteligência artificial
Data visualization e storytelling com dados
Criatividade para resolver problemas complexos
Habilidade para comunicar resultados técnicos de forma simples e clara
Compreensão de negócios e visão estratégica

Ferramentas

SQL
Excel
Linguagens de programação (Python, R)
Bibliotecas de aprendizado de máquina (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
Jupyter Notebooks
RStudio

4. Engenheiro de Dados

Responsável por projetar e implementar fluxos de dados, incluindo a construção, teste, documentação e gerenciamento de estruturas como Data Warehouses (DW), Data Lakes e outros sistemas de processamento de dados em larga escala. Possui expertise em governança e arquitetura de dados, além de conhecimento em Big Data e plataformas locais ou baseadas na nuvem. Assegura que os serviços de dados sejam integrados de forma segura, eficiente e robusta, atendendo às necessidades da organização.

Skills/Habilidades:

ETL (extração, transformação e carregamento de dados)
Conhecimento em arquitetura de sistemas e dados
Governança de dados e segurança
Big Data e processamento em larga escala
Programação e debugging
Familiaridade com DevOps e ferramentas de integração contínua
Experiência com plataformas de nuvem (cloud computing)

Ferramentas:

Ferramentas de Big Data (Hadoop, Spark)
Bancos de dados SQL e NoSQL (MongoDB, Cassandra)
Linguagens de programação (Python, Java, Scala)
Ferramentas de ETL (Pentaho, Talend)
Plataformas de nuvem (Microsoft Azure, AWS)

Cenário Atual no Brasil: Representatividade Feminina na Área de Dados

De acordo com a pesquisa "State of Data Brazil 2024/2025", o mercado de dados no Brasil apresenta uma grande demanda por profissionais, mas ainda enfrenta desafios significativos, como a escassez de profissionais qualificados e a sub-representação feminina. Atualmente, apenas 23,6% dos profissionais da área de dados são mulheres.

Essa desigualdade se torna ainda mais evidente ao analisar os níveis hierárquicos. No nível júnior, a participação feminina é de 27,9%, mas essa porcentagem diminui drasticamente para apenas 19% nos cargos de gestão, evidenciando a necessidade de maior inclusão e equidade de gênero no setor.

Quanto Ganha um Profissional de Dados?

Os salários na área de dados variam de acordo com a função desempenhada. De forma geral, analistas de dados possuem os salários mais baixos, seguidos pelos cientistas de dados, enquanto os engenheiros de dados são os mais bem remunerados.

Além disso, diversos fatores influenciam diretamente o valor do salário, como:

Tamanho da empresa: Empresas maiores tendem a oferecer salários mais altos.
Nível de maturidade analítica: Empresas que já valorizam e investem na área de dados geralmente remuneram melhor.
Localidade: Os maiores salários estão concentrados no estado de São Paulo.
Trabalho remoto para empresas internacionais: Pode ser um diferencial significativo, com salários mais competitivos.
Setor de atuação: Indústrias como tecnologia e finanças costumam pagar mais.
Formação e experiência: Qualificações acadêmicas e experiência prática na área também impactam diretamente a remuneração.

Esses fatores mostram que, embora a área de dados ofereça boas oportunidades, os salários podem variar amplamente dependendo do contexto e das qualificações do profissional.

Como Ingressar na Área de Dados?

Para quem deseja iniciar na área de dados, um caminho prático para começar hoje:

Defina seu objetivo: Escolha a função que mais combina com seu perfil e interesses.
Foque em habilidades específicas: Priorize aprender ferramentas e competências relevantes para sua função-alvo.
Pratique: Desenvolva projetos práticos e crie um portfólio. Não fique só na teoria.
Desenvolva soft skills: Habilidades, como a comunicação, são essenciais.
Participe de comunidades e eventos: Envolva-se em grupos como WoMakersCode, Comunidade Data Driven, Data Hackers e Mulheres em Dados.
Use o LinkedIn: Acompanhe conteúdos de especialistas para se manter atualizada, compartilhe sua evolução e aprendizados, conecte-se com profissionais da área e fique atento às vagas.

Conclusão

A área de dados oferece inúmeras oportunidades para quem deseja ingressar ou se especializar. Com a crescente demanda por profissionais qualificados, é essencial investir em aprendizado contínuo, prática e networking. Ferramentas como o Power BI tornam o início mais acessível, enquanto comunidades e eventos ajudam a manter-se atualizado e conectado.

Se você está pronto para dar o primeiro passo, comece hoje mesmo explorando tutoriais e projetos práticos. Lembre-se: o aprendizado é um processo contínuo, e o mais importante é começar, mesmo sem se sentir 100% preparado.