Por que profissionais de Data Science e Analytics são os mais cobiçados?

O bem mais precioso de uma empresa é, sem dúvida, toda a informação que ela gera e, mais do que isso, saber usá-la de forma eficiente. Para isso, só um bom profissional de BI (business intelligence) pode ajudar nesse processo. Uma pesquisa global feita pela Experian com profissionais de quatro países (Brasil, Estados Unidos, Inglaterra e Austrália) mostra que 91% das empresas brasileiras consideram incluir dados na definição da estratégia de negócios, número maior que o apresentado em 2017, que foi de 86%. Os resultados retratam que a preocupação com a utilização dos dados vem crescendo ano a ano nas empresas e, hoje, está no centro das decisões.

O mercado de BI tem crescido por em empresas de todos os tamanhos, por dois motivos principais. Para empresas pequenas e médias, as ferramentas de análise de dados estão cada vez mais úteis e acessíveis.. Assim, existe cada vez mais demanda por profissionais de BI com senioridade média que saibam implantar e utilizar essas ferramentas. O segundo motivo é que grandes empresas querem extrair todo o potencial dos seus dados para entender e prever o comportamento dos seus consumidores, aumentando assim a demanda por profissionais de BI mais seniores, que conseguem lidar com a complexidade da engenharia de grandes volumes de dados.

Em todas as empresas, a principal tendência do mercado de BI é a distribuição do poder de decisão entre equipes de negócios especializadas, ao invés de depender somente das análises de uma área específica. O papel dos novos profissionais de BI é, mais do que “tirar pedidos” de análises, fazer com que o acesso à “inteligência” da empresa esteja distribuído entre todos os colaboradores de uma decisão.

Empresas que escolhem não investir em uma área de BI estruturada acabam ficando dependentes de ferramentas de terceiros para administrar seus dados. Essa dependência pode impedir certas customizações que a empresa precisa para poder tomar decisões a partir dos seus próprios dados. Como exemplo, uma empresa que tem um ciclo de vendas trimestral pode ter suas análises internas distorcidas por uma ferramenta que apresenta os dados de venda mês a mês.

Sucesso na carreira

Entre as habilidades básicas mais comuns para atuar na área estão Excel, Google Sheets e linguagens de consulta como SQL. É importante também ter conhecimento de estatística e probabilidade. Para quem é mais sênior o mercado também espera conhecimento sobre arquitetura e engenharia de dados, tipos de armazenamento e ferramentas de consulta (alguns exemplos são: noSQL, Hadoop, Elasticsarch, Map Reduce).

Para profissionais que estão começando e desejam o sucesso na carreira, o mais importante é conseguir ligar os números à ações concretas de negócio. Em muitos casos, as análises vão ficando complexas e o profissional perde o foco de qual problema está tentando resolver, e se existiria um indicador mais simples para observar.

Em um nível médio de senioridade, é importante estar atento às ferramentas que estão sendo usadas pelo mercado, quais são as mais adequadas à sua empresa e como tirar o máximo de valor delas.

Para profissionais mais seniores, aí sim é fundamental conseguir lidar com a complexidade de grandes bancos de dados. Tanto do lado de construir uma infraestrutura escalável quanto do lado de conseguir isolar o efeito das decisões de negócios em variáveis importantes num cenário de negócios que está em constante mudança.

*Pedro Dellagnello é Head de Produto da Revelo