Não faltam dados sendo produzidos a todo instante, de acordo com a publicação da Exame, 40 trilhões de gigabytes de informações como mensagens, posts, vídeos e fotos foram gerados em 2020. A maioria das grandes empresas tomam suas decisões baseadas nas leituras e análises dos dados. O grande desafio dessas instituições, no cenário atual, é coletar, organizar e transformar esta grande quantidade de informação em melhores decisões.
A revolução tecnológica proporcionou o desenvolvimento de ferramentas poderosas que coletam e processam dados com uma grande velocidade e precisão. Todos estes bytes podem valer ouro para a empresa, sendo assim, é importante organizá-los, uma forma eficiente e ágil de se fazer é através do método de Data Analytics.
O que é o Data Analytics?
Data Analytics ou análise de dados é uma ciência que explora, transforma e analisa grande volume de informações para detectar tendências e padrões que geram insights importantes para tomadas de decisões estratégicas, assertivas e lucrativas, além de reduzir custos operacionais e resolver problemas.
O Data Analyst ou analista de dados é o profissional responsável por, através de ferramentas e estratégias, limpar e organizar e descartar os dados irrelevantes. Hoje, o mercado encontra-se carente destes profissionais que dominam determinadas ferramentas e processos necessários para o êxito deste trabalho.
Habilidades necessárias para um Data Analyst
Um bom profissional de Data Analytics gosta de estudar, pois a cada momento novas ferramentas, linguagens de programação e processos de análise surgem. É importante que esta pessoa tenha o perfil analítico sendo capaz de realizar leituras e retirar insights valiosos, que seja criativo, proativo, que lide bem com conflitos, tenha o pensamento crítico e proponha soluções.
Segundo Douglas Castro, professor de Data Analytic da Digital College, os profissionais desta área devem investir no desenvolvimento das seguintes skills:
- Comunicação – Essencial para apresentar as análises realizadas para os stakeholders;
- Curiosidade – Importante pois é o passo inicial para encontrar novos padrões nos dados;
- Vontade de aprender – A área está em constante evolução, sendo assim, é necessário estar conectado e saber utilizar as novas tecnologias.
- Linguagem SQL (Linguagem de Consulta Estruturada) – Manipulação de banco de dados;
- Ferramentas de ETL (Extração, Transformação e Carga de dados)
- Python – Linguagem de programação.
- Ferramenta de visualização de dados como Power BI e Tableau
Dicas e Oportunidades
O grande desafio deste mercado, além do volume de dados que cada vez fica maior, é capacitar profissionais e os manter atualizados sobre as principais tendências do setor. Para os profissionais que desejam fazer transição de carreira é importante que comece a trabalhar com essas ferramentas na empresa em que atua, pois servirá como experiência no momento que for participar de uma seleção na área de Data Analytics.
Uma boa porta de entrada são as consultorias em TI. Essas empresas oferecem muitas vagas para profissionais de Data Analytics (sejam analista de dados, analista de BI ou desenvolvedor de ETL).
Dica Extra:
É extremamente recomendado aliar os estudos das ferramentas de tecnologia com o estudo do inglês por dois motivos, diz Douglas Castro:
- A documentação de linguagens como SQL e Python são escritas em inglês, ter um conhecimento, pelo menos de inglês técnico, ajudará no desenvolvimento de alguns trabalhos.
- A área de dados oferece muitas vagas de trabalho remoto para o exterior, o país com mais oportunidades é o EUA, os salários podem chegar a USD 9.000,00 por mês, na Europa destaca-se Portugal, onde as empresas estão dispostas a pagar a realocação do profissional, incluindo visto, passagens e acomodação por um período inicial e a ilha de Malta onde a indústria de IGaming demanda muitos profissionais dessa área. Em Malta as empresas de IGaming também costumam pagar a realocação.
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