Engenharia de Analytics: o que é, qual a importância e como desenvolver uma carreira nessa área

O universo tecnológico evolui rapidamente, trazendo novas oportunidades e desafios na gestão e uso estratégico de dados.

Nesse cenário, a Engenharia de Analytics destaca-se como um diferencial fundamental para empresas que desejam competir em mercados orientados por dados.

Pensando nisso, o objetivo desse artigo é refletir sobre o que é e qual é a importância da Engenharia de Analytics, inclusive em contraposição às outras áreas de dados.

Além disso, o artigo também compreende quais as habilidades técnicas e comportamentais necessárias para ingressar nessa carreira. Vamos lá?

Qual é o papel da Engenharia de Analytics?

Esse papel vai além da consolidação de informações e criação de dashboards, com foco na construção de estruturas escaláveis e robustas que suportem análises em larga escala, garantindo geração de valor contínua e eficiente.

Diferente da Engenharia de Dados, que prioriza a movimentação e transformação de grandes volumes de dados, e da Ciência de Dados, que desenvolve modelos preditivos e algoritmos, a Engenharia de Analytics atua como a conexão entre tecnologia e estratégia, proporcionando insights acionáveis com precisão e agilidade.

Com a crescente quantidade de dados gerados diariamente, profissionais de Engenharia de Analytics possibilitam a criação de soluções inovadoras, transformando desafios complexos em oportunidades estratégicas.

Áreas da Engenharia de Analytics

O trabalho da Engenharia de Analytics abrange três principais áreas de impacto:

1. Automatização de Processos Analíticos: Reduzindo retrabalho e aumentando eficiência.
2. Melhoria na Experiência do Cliente: Fornecendo dados estruturados e insights rápidos.
3. Criação de Ferramentas Escaláveis: Alinhadas às necessidades técnicas e estratégicas dos negócios.

Para alcançar esses objetivos, profissionais dessa área utilizam ferramentas como plataformas de Big Data, ferramentas de Data Prep e Data Viz, além de técnicas avançadas de otimização.

Principais Desafios da Engenharia de Analytics

Em empresas data driven, alguns desafios recorrentes destacam a necessidade de profissionais especializados:

• Preparação de Dados Ineficiente: Cientistas de Dados gastando tempo excessivo em tarefas de ETL, atrasando entregas críticas.
• Dashboards Lentos e Ineficientes: Conexões diretas com dados brutos prejudicam a atualização em tempo real.
• Altos Custos Operacionais: Consultas SQL mal otimizadas elevam gastos computacionais.
• Falta de Robustez nos Processos de ETL: Soluções manuais e não escaláveis geram falhas constantes.
• Visualizações Estratégicas Mal Elaboradas: Indicadores confusos prejudicam decisões estratégicas.

Soluções da Engenharia de Analytics

A pessoa Engenheira de Analytics atua diretamente na resolução desses problemas, trazendo soluções que impactam positivamente o desempenho organizacional:

• Automatização de Processos ETL: Desenvolvimento de pipelines escaláveis que eliminam intervenções manuais.
• Otimização de Camadas de Dados: Implementação de camadas intermediárias (silver e gold) no Data Lake para melhorar o consumo e a eficiência.
• Redução de Custos com Consultas SQL: Técnicas avançadas para otimizar recursos computacionais.
• Clareza nas Visualizações de Dados: Uso de Data Storytelling para criar insights acionáveis e alinhados às necessidades dos stakeholders.
• Agilidade na Modelagem: Liberação de Cientistas de Dados para focar no desenvolvimento de modelos, acelerando entregas estratégicas.

Essas práticas tornam a Engenharia de Analytics indispensável em organizações que lidam com grandes volumes de dados, promovendo integração e eficiência entre equipes.

Transformando dados em valor estratégico

A transformação de dados brutos em ativos estratégicos é a base de uma abordagem orientada a dados focada em Produtos de dados, como por exemplo:

• Produtos Finais: Dashboards, relatórios e modelos de machine learning que suportam decisões estratégicas.
• Produtos Intermediários: Dados enriquecidos, cubos multidimensionais e visões especializadas que servem de base para novas análises.

A Engenharia de Analytics é responsável por criar produtos de dados escaláveis, reutilizáveis e capazes de gerar valor contínuo.

Esse profissional garante a robustez e a performance das soluções, minimizando falhas e maximizando o impacto organizacional.

Interseção com Outras Funções de Dados

A Engenharia de Analytics conecta funções tradicionais de dados, criando uma ponte estratégica:

• Engenharia de Dados: Construção de pipelines e manutenção de infraestrutura.
• Ciência de Dados: Desenvolvimento de modelos avançados e análises preditivas.
• Análise de Dados: Criação de relatórios e visões estratégicas.

Embora essas áreas sejam complementares, a Engenharia de Analytics é responsável por garantir a sustentabilidade, eficiência e alinhamento dos processos com os resultados de negócio.

Engenharia de Analytics na prática

Considere o exemplo de uma grande empresa que precisa transformar grandes volumes de dados transacionais em insights acionáveis.

Nesse caso, a Engenharia de Analytics desempenha um papel crucial:

• Universo Transacional: Captura de dados brutos no System of Record (bronze layer).
• Universo Informacional: Transformação desses dados em camadas refinadas (silver e gold) usando processos robustos de ETL ou ELT, possibilitando a criação de produtos analíticos como dashboards e relatórios.

Esse trabalho assegura que dados transacionais sejam lapidados em informações úteis, criando uma base sólida para decisões estratégicas.

Impacto no cliente final

O trabalho da Engenharia de Analytics vai além da tecnologia, culminando em:

• Melhoria na experiência do cliente: Produtos mais adaptados às suas necessidades.
• Decisões estratégicas mais informadas: Insights claros e confiáveis fortalecem a posição competitiva.
• Eficiência Operacional: Redução de custos e agilidade nos processos analíticos.

As Hard Skills da Engenharia de Analytics: um profissional multidisciplinar

A pessoa Engenheira de Analytics desempenha um papel estratégico, unindo competências avançadas de Engenharia de Dados, Engenharia de Software, Ciência de Dados e Análise de Dados.

Essas habilidades são fundamentais para automatizar processos, gerar insights e transformar a maneira como os dados são consumidos e utilizados estrategicamente.

Arquiteturas e Plataformas de Dados

A base do trabalho da Engenharia de Analytics está na capacidade de projetar e operar arquiteturas de dados robustas, especialmente em ambientes distribuídos e na nuvem:

• Conhecimento em Big Data: Domínio de ferramentas como Google BigQuery, AWS EMR, Databricks, Google Vertex AI, AWS Bedrock, Azure OpenAI e Snowflake.
• Otimização em Ambientes na Nuvem: Configuração eficiente de particionamento de tabelas, compactação de arquivos (Parquet, ORC) e estratégias para leitura e escrita em S3, Azure Data Lake ou Google Cloud Storage.
• Plataformas de Cloud: Experiência em arquiteturas analíticas como AWS (Redshift, Athena, Glue), Microsoft Azure (Synapse, Data Factory) e Google Cloud (BigQuery, Dataflow).

Modelagem de dados

A modelagem de dados é uma competência essencial para garantir eficiência, escalabilidade e custo-benefício no uso de dados:

• Camadas de Dados Otimizadas: Projetar pipelines para transformar dados brutos em informações refinadas, usando ferramentas como Databricks ou Apache Beam.
• Pipelines Inteligentes: Integração de modelos LLM (Large Language Models) nos pipelines para enriquecer camadas de dados (Bronze, Silver, Gold) com insights descritivos, diagnósticos e preditivos.
• Armazenamento e Consultas Otimizadas: Configuração de data warehouses e data marts em plataformas como BigQuery, Azure Synapse Analytics e Amazon Redshift.
• Criação de Dados Sintéticos: Aplicação de Gen AI para gerar dados sintéticos, especialmente em casos de dados limitados ou sensíveis.
• Data Enrichment: Enriquecimento automático de datasets com atributos gerados por IA, como classificações automáticas ou resumos textuais.

Programação e Ferramentas

A programação é um aspecto central no trabalho da Engenharia de Analytics, com foco em escalabilidade e integração:

• Linguagens de Programação: Proficiência em Python com bibliotecas voltadas para cloud (Boto3, google-cloud-storage, azure-storage) e SQL avançado.
• Frameworks de Processamento de Dados: Experiência com ferramentas como Apache Spark, Apache Flink ou Google Dataflow.
• Infraestrutura como Código (IaC): Domínio de Terraform, AWS CloudFormation ou Azure Resource Manager para gerenciamento de recursos em nuvem.
• CI/CD e Automação: Uso de ferramentas como GitHub Actions, Jenkins ou AWS CodePipeline para integração e entrega contínua.
• APIs de IA Generativa: Integração de APIs como OpenAI, Google Generative AI e Hugging Face Transformers para uso de modelos avançados.

Governança de Dados

A governança de dados é essencial para o sucesso da Engenharia de Analytics, especialmente para garantir qualidade, segurança e conformidade:

• Qualidade e Segurança dos Dados: Implementação de políticas com ferramentas como AWS Lake Formation, Google Cloud Data Catalog e Azure Purview.
• Metadados e Catálogo de Dados: Documentação e catalogação de ativos para facilitar descoberta e reutilização.
• Controle de Acesso e Compliance: Configuração de políticas de segurança com AWS IAM, Azure AD ou Google IAM.
• Compliance e Ética: Garantir conformidade com regulamentações e diretrizes éticas para uso responsável de dados e IA.

Visualização de Dados e Data Storytelling

A apresentação eficaz dos dados é um diferencial no trabalho da Engenharia de Analytics. Por isso, é importante se dedicar às habilidades de data storytelling:

• Dashboards Escaláveis: Desenvolvimento de visualizações com Tableau, Power BI, Looker, AWS QuickSight ou Google Data Studio.
• Data Storytelling: Criação de narrativas visuais que conectam insights diretamente às necessidades do negócio.
• Narrativas Geradas por IA: Uso de IA generativa para criar histórias de dados automáticas, enriquecendo relatórios e dashboards.
• Análises Proativas: Geração de alertas e previsões em tempo real, permitindo ações imediatas baseadas em insights.

O diferencial com Gen AI

A integração de Gen AI (Inteligência Artificial Generativa) amplifica as capacidades da Engenharia de Analytics, trazendo benefícios como:

• Insights Automatizados e Personalizados: Relatórios, resumos e recomendações adaptadas a diferentes contextos.
• Escalabilidade e Eficiência: Redução no tempo de análise manual com soluções geradas por IA.
• Transformação do Consumo de Dados: Democratização de insights avançados, permitindo que stakeholders compreendam e utilizem os dados com mais facilidade.
• Redução de Custos: Otimização de recursos em nuvem, como instâncias sob demanda.
• Acessibilidade em Tempo Real: Disponibilização de dados globalmente para analistas, cientistas e stakeholders.

As Soft Skills da Engenharia de Analytics: um profissional versátil e estratégico

A Engenharia de Analytics é uma carreira que vai além das competências técnicas, exigindo um forte conjunto de soft skills para enfrentar os desafios do ambiente corporativo.

Essas habilidades comportamentais são indispensáveis para gerenciar a complexidade de equipes multidisciplinares, atender às expectativas de stakeholders e se adaptar a um cenário dinâmico de dados.

Comunicação

A comunicação é essencial para que a pessoa Engenharia de Analytics traduza dados complexos de maneira clara e compreensível para públicos diversos, como equipes técnicas e stakeholders de negócio

Por que é importante?

• Envolve atividades como apresentações, debates estratégicos e explicações de insights para diferentes níveis organizacionais.
• Facilita o alinhamento entre times técnicos e executivos.

Como se destacar?

• Desenvolvendo clareza e objetividade na comunicação escrita e verbal.
• Adaptando a linguagem e abordagem ao público-alvo, seja técnico ou executivo.

Resolução de Conflitos

A Engenharia de Analytics frequentemente atua no cruzamento de diversas funções, o que pode gerar divergências de ideias, prioridades ou abordagens.

Por que é importante? Resolver conflitos garante que os projetos avancem sem bloqueios e que os objetivos sejam alcançados.

Como se destacar?

• Ouvindo e entendendo diferentes perspectivas.
• Propondo soluções equilibradas que atendam às necessidades de todas as partes envolvidas.
• Demonstrando diplomacia para mediar situações sensíveis e manter um ambiente colaborativo.

Criatividade

A criatividade é indispensável para propor soluções inovadoras e impactantes na forma de visualizar e utilizar os dados.

Por que é importante?

• Permite criar dashboards visuais marcantes e definir novas formas de explorar dados.
• Contribui para transformar dados em histórias significativas que suportem decisões estratégicas.

Como se destacar?

• Explorando abordagens fora do comum para resolver problemas técnicos e estratégicos.
• Criando visualizações que engajem stakeholders além de informar.
• Inovando em processos, ferramentas e metodologias para otimizar o trabalho com dados.

Pensamento Crítico

A capacidade de interpretar dados com profundidade e tomar decisões fundamentadas é uma das características mais valiosas para o Engenheiro de Analytics.

Por que é importante? Garante que as soluções sejam robustas, alinhadas aos objetivos do negócio e baseadas em análises detalhadas.

Como se destacar?

• Avaliando cenários de forma holística, identificando riscos e oportunidades.
• Questionando pressupostos e validando hipóteses com base em dados.
• Propondo melhorias contínuas nos processos e resultados.

Adaptabilidade

O cenário tecnológico muda rapidamente, exigindo flexibilidade para aprender e se ajustar a novos métodos, ferramentas e demandas.

Por que é importante? Projetos podem mudar de escopo, e a adaptabilidade é crucial para manter entregas consistentes em ambientes incertos.

Como se destacar?

• Demonstrando flexibilidade para aprender novas tecnologias e ajustar estratégias.
• Mantendo o foco nos objetivos principais, mesmo diante de mudanças.

Gerenciamento do tempo

A habilidade de gerenciar o tempo eficientemente é vital para lidar com prazos apertados e prioridades concorrentes.

Por que é importante? Garante que as entregas sejam realizadas dentro do prazo e com qualidade, mesmo em ambientes de alta pressão.

Como se destacar?

• Priorizando tarefas com base em impacto e urgência.
• Organizando-se para gerenciar múltiplas responsabilidades sem sobrecarga.

Trabalho em Equipe e Colaboração

A Engenharia de Analytics é intrinsecamente colaborativa, exigindo interação constante com Engenheiros de Dados, Cientistas de Dados, Analistas e times de negócios.

Por que é importante? O sucesso dos projetos depende de uma forte harmonia entre funções e equipes.

Como se destacar?

• Promovendo um ambiente de colaboração, incentivando o compartilhamento de ideias.
• Atuando como um ponto de apoio para a equipe, contribuindo para o sucesso coletivo.

Liderança

Mesmo sem ocupar cargos de gestão, a pessoa Engenheira de Analytics frequentemente assume papeis de liderança informal, alinhando equipes e direcionando esforços.

Por que é importante? Inspirar confiança nos stakeholders e garantir que as entregas estejam alinhadas às expectativas.

Como se destacar?

• Orientando colegas menos experientes e promovendo o crescimento da equipe.
• Tomando a iniciativa para resolver problemas e propor melhorias.

Como se preparar para a Engenharia de Analytics

A Engenharia de Analytics é uma carreira estratégica e altamente valorizada, que exige dedicação, planejamento e aprendizado contínuo.

Com uma abordagem clara e personalizada, é possível trilhar o caminho para se tornar um profissional de destaque na área.

Confira as principais etapas para sua preparação:

Construa seu Plano de Desenvolvimento Individual (PDI)

O Plano de Desenvolvimento Individual é essencial para mapear suas habilidades, identificar lacunas e estabelecer metas claras:

• Avalie seus pontos fortes e áreas de melhoria: Identifique as competências técnicas e comportamentais que já possui e as que precisam ser desenvolvidas.
• Defina metas alcançáveis: Dívida objetivos maiores em pequenos passos tangíveis e mensuráveis.
• Acompanhe seu progresso: Atualize seu PDI regularmente para refletir sua evolução e ajustar suas estratégias.

Entenda o ambiente de trabalho

A Engenharia de Analytics conecta três áreas fundamentais:

• Engenharia de Dados: Compreenda pipelines de dados, arquiteturas (Data Lake, Data Warehouse, Data Mesh) e processamento distribuído.
• Ciência/Análise de Dados: Domine fundamentos de estatística, modelagem e análise de dados.
• Engenharia de Software: Aprenda boas práticas de codificação, incluindo clean code, design patterns e testes unitários.

Invista em Educação e certificações

• Certificações em Nuvem:
  • AWS Certified Data Engineer
  • Google Professional Data Engineer
  • Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate
• Cursos Online: Utilize plataformas como Alura para treinamentos especializados.

• Programas de Graduação ou Pós-Graduação: Opte por formações em Engenharia de Software, Ciência de Dados ou áreas correlatas para aprofundar seu conhecimento.

  Desenvolva suas Hard e Soft Skills

Habilidades comportamentais são tão importantes quanto as técnicas, transforme as suas habilidades em fortalezas potencializando aquelas que você domina.

Busque Experiências Práticas

• Prototipe projetos: Desenvolva pequenos projetos simulando cenários reais, como criação de dashboards ou pipelines de dados.
• Contribua para Projetos Open Source: Participe de comunidades como GitHub para adquirir experiência prática e construir um portfólio.
• Estágios e Trainees: Trabalhe em projetos reais dentro de empresas, aplicando conhecimentos e aprendendo com profissionais experientes.

Estabeleça uma Rede de Contatos

• Participe de eventos e conferências: Conecte-se com outros profissionais em meetups, hackathons e webinars.
• Utilize plataformas profissionais: Mantenha seu perfil no LinkedIn atualizado e participe de grupos focados em dados e tecnologia.

Mantenha o aprendizado contínuo

A Engenharia de Analytics está em constante evolução. Para se destacar:

• Acompanhe tendências: Leia blogs, artigos e notícias sobre novas tecnologias.
• Aprenda com os erros: Reflita sobre desafios enfrentados em projetos para melhorar continuamente.
• Atualize suas habilidades: Invista regularmente em novos cursos, certificações e práticas do mercado.

Conclusão: Engenharia de Analytics como pilar estratégico no mundo de dados

A Engenharia de Analytics se consolida como uma carreira indispensável no universo de dados e tecnologia.

Essa função unifica competências técnicas e comportamentais para transformar informações em valor estratégico, conectando Engenharia de Dados, Ciência de Dados, Analista de Dados e demandas de negócio.

Em um mercado cada vez mais orientado por dados, a Engenharia de Analytics atua como um elo essencial, garantindo que soluções analíticas sejam eficientes, escaláveis e impactantes.

Em um ambiente corporativo que demanda eficiência e inovação, a Engenharia de Analytics desempenha um papel crucial.

Desde a otimização de pipelines e consultas até a governança de dados e criação de dashboards estratégicos, esse profissional enfrenta desafios complexos para entregar resultados que impulsionam as organizações.

Mais do que atender a necessidades pontuais, a Engenharia de Analytics promove a sustentabilidade das estratégias de dados. Suas ações geram valor contínuo e preparam as empresas para aproveitar ao máximo os dados como um ativo estratégico.

Para construir uma carreira na Engenharia de Analytics exige:

• Dedicação contínua: Aprimorar constantemente as competências técnicas e comportamentais.
• Planejamento estratégico: Desenvolver um Plano de Desenvolvimento Individual (PDI) para mapear habilidades e lacunas.
• Investimento em educação: Buscar certificações, cursos e programas de especialização para acompanhar as tendências do mercado.
• Desenvolvimento de soft skills: Colaboração, comunicação e adaptabilidade são essenciais para integrar equipes multidisciplinares e liderar projetos complexos.

Esses elementos, aliados a uma prática constante e uma visão clara de objetivos, formam a base de uma carreira sólida e promissora.

A Engenharia de Analytics não é apenas uma função técnica; ela representa uma oportunidade de transformar dados em decisões e estratégias que moldam o futuro das organizações.

Esse papel vai além da tecnologia, impactando diretamente os negócios e promovendo uma verdadeira cultura data-driven.

Optar por essa carreira significa não apenas alinhar-se às demandas mais atuais do mercado, mas também contribuir ativamente para a evolução das organizações em um cenário global competitivo.

Mensagem Final

Entrar na Engenharia de Analytics é uma jornada que combina planejamento, aprendizado contínuo e prática.

Com um plano claro e investimento em habilidades técnicas e comportamentais, você estará preparado para se destacar em uma das carreiras mais estratégicas e promissoras no mercado de tecnologia.

"Tenha clareza sobre o problema que está resolvendo e o valor que está gerando. Esse é o caminho para se tornar um profissional de Engenharia de Analytics de alto impacto".

Escrito por Carlos Vaccaro com revisão técnica de Thiago Panini e Leandro Assis

Boa sorte na sua jornada!