Elite dos Dados: As 6 profissões mais requisitadas na Área de Dados

Há algum tempo a expressão "dados são o novo petróleo" vem sendo utilizada para fazer alusão ao fato de que são um ativo extremamente valioso e aqueles que souberem extraí-los, tratá-los e refiná-los contarão com um ativo de extremo valor e retorno financeiro e estratégico. Porém, diferentemente do petróleo, os dados são fontes renováveis e reutilizáveis, com estoque crescente. Tendo isto em vista, escolher os profissionais certos para cada uma das etapas do trabalho com este recurso é fundamental para uma empreitada bem sucedida.

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Histórico da área de dados

Nos anos 80 e 90 a grande maioria das empresas tomava suas decisões e traçava suas estratégias baseando-se na intuição, experiência e observação direta dos fenômenos pelos profissionais responsáveis. Os dados eram, nessa época, coletados manualmente, muitas vezes utilizando papel e caneta, e armazenados em arquivos físicos em salas e almoxarifados.

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A Revolução Digital

Com o advento e popularização dos computadores e sua infraestrutura subjacente, a revolução digital transformou a maneira como as empresas lidavam com os dados. O volume de dados coletados, armazenados e utilizados começou a crescer, e as empresas identificaram o valioso ativo de que dispunham para operar.

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O Surgimento do Analista de Inteligência de Negócios

Com o uso crescente de dados, surgiram as primeiras ferramentas de inteligência de negócios (business intelligence ou simplesmente BI), como Cognos e BusinessObjects. Empresas que adotaram essas ferramentas passaram a desfrutar de vantagens competitivas, o que chamou a atenção do mercado como um todo. Isso levou à criação da função de Analista de Inteligência de Negócios, ou Analista de BI.

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A Evolução do Analista de BI

Com o tempo, os Analistas de BI passaram a realizar análises cada vez mais complexas, incorporando análises preditivas e prescritivas. Eles geravam relatórios com recomendações de ações para os tomadores de decisão. No entanto, muitos deles gastavam a maior parte do tempo atualizando análises existentes, o que levou à adoção de linguagens de programação como Python e R para automatizar processos.

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O Surgimento do Analista de Dados

A necessidade de automatizar processos e liberar tempo para análises mais avançadas deu origem à posição do Analista de Dados. Esses profissionais mergulharam no universo da programação e incorporaram atividades de limpeza e tratamento de dados, integração de diferentes fontes, e a automatização da atualização de relatórios.

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O Advento da Ciência de Dados

A utilização de dados e programação estava se tornando cada vez mais consolidada no mercado, e surgiu a necessidade de prever o futuro dos negócios a partir de modelos estatísticos. Linguagens de programação como Python e R, aliadas a bibliotecas como TensorFlow e Scikit-Learn, pavimentaram o caminho para análises preditivas e prescritivas mais sofisticadas e estabeleceram a aurora da Ciência de Dados.

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Impacto nas Empresas

À medida que as empresas perceberam o valor dos Cientistas de Dados e suas previsões para as tomadas de decisões, houve uma revolução na forma como os negócios são feitos. Empresas baseadas em algoritmos surgiram globalmente, fornecendo experiências otimizadas e personalizadas para seus clientes, otimizando operações e preços, prevendo fenômenos e controlando variáveis de impacto nos negócios.

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A Ascensão do Engenheiro de Dados

Com a crescente especialização e utilização de processos baseados em dados, o volume de coleta e fontes de origem passou a se variar e ampliar. Problemas de formato de dados e integração entre fontes passaram a ser frequentes, reduzindo a eficiência das empresas. Era necessário gerenciar a infraestrutura necessária e orquestrar o fluxo de dados de forma mais adequada e eficiente.

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Ferramentas como Hadoop e Spark

O lançamento de ferramentas como Hadoop e Spark permitiu a criação de uma nova profissão: o Engenheiro de Dados. Esses profissionais construíram sistemas que garantem a integridade de grandes volumes de dados, permitindo que cientistas e analistas de dados se concentrassem no desenvolvimento de suas soluções e análises.

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A Era da Inteligência Artificial e o Engenheiro de Machine Learning

A partir dos anos 2010, a popularidade das profissões de dados e suas tecnologias, juntamente com a crescente demanda por produtos de dados em tempo real, criou a necessidade de implementar plataformas dedicadas a realizar previsões de maneira praticamente instantânea e com alta demanda e volume de acessos. Ferramentas como TensorFlow Serving, TFX e MLflow facilitaram a transição dos modelos e algoritmos treinados pelos cientistas de dados do ambiente de desenvolvimento para o ambiente de produção.

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O Surgimento do Engenheiro de Machine Learning

A implementação dessas soluções muitas vezes estava além do escopo dos Cientistas, Analistas e Engenheiros de Dados, levando à criação de uma nova profissão: o Engenheiro de Machine Learning ou Engenheiro de Aprendizado de Máquina. Esses profissionais implementam algoritmos em ambiente de produção, otimizando custos, velocidade de resposta, latência e fluxo de tráfego.

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O Engenheiro de Análise

Com a especialização crescente, os Engenheiros de Dados passaram a ser requisitados para preparar fluxos de dados específicos para análises, tornando os recursos o mais limpos e íntegros possível de maneira rápida e eficaz. Esses novos profissionais são chamados de Engenheiros de Análise, realizando modelagem de dados mais sofisticadas e fornecendo resultados confiáveis e valiosos.

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O Futuro da Área de Dados

Conforme o uso de dados se amplia e amadurece nas empresas, é natural que os papéis e funções sejam desmembrados e especializados. Isso garante a qualidade, profundidade e eficiência dos processos, permitindo que cada profissional se dedique com mais exclusividade à função a si atribuída.

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Nós estamos, agora, em face da chegada e popularização das inteligências artificiais. Quais novos papéis e processos surgirão? Quais serão incorporados? Uma coisa é certa, o uso de dados para a tomada de decisão e os profissionais que atuam neste âmbito serão mais valiosos e requisitados do que nunca.

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Conclusão

A evolução da área de dados é um testemunho do poder transformador da informação. Desde os dias em que os dados eram coletados manualmente em papel até a era da inteligência artificial, as profissões na área de dados se tornaram cruciais para empresas em todo o mundo.

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Analistas de BI, Cientistas e Analistas de Dados, Engenheiros de Dados, Engenheiros de Machine Learning e Engenheiros de Análise desempenham papéis essenciais na coleta, análise e aplicação de dados para impulsionar o sucesso das empresas. A demanda por esses profissionais continua a crescer à medida que as empresas reconhecem o valor dos dados em suas operações e estratégias.

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À medida que entramos na era da inteligência artificial, é emocionante imaginar quais novas profissões e desafios surgirão. Uma coisa é certa: o uso de dados para a tomada de decisões é uma tendência que veio para ficar. Este é o momento de se preparar e se tornar parte da elite dos dados, contribuindo para moldar o futuro dos negócios e da sociedade.

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FAQs

• Quais são as principais diferenças entre um Analista de BI e um Cientista de Dados? O Analista de BI se concentra em análises de negócios com base em dados históricos, enquanto o Cientista de Dados realiza análises mais complexas, preditivas e prescritivas.

• Qual é o papel do Engenheiro de Dados na área de dados? O Engenheiro de Dados é responsável por construir sistemas que garantem a integridade de grandes volumes de dados e suportam cientistas e analistas de dados.

• O que faz um Engenheiro de Machine Learning? O Engenheiro de Machine Learning implementa algoritmos de aprendizado de máquina em ambiente de produção, otimizando custos e eficiência.

• Qual é a diferença entre um Cientista de Dados e um Engenheiro de Análise? Enquanto o Cientista de Dados se concentra na criação de modelos e previsões, o Engenheiro de Análise realiza modelagem de dados sofisticada para fornecer resultados confiáveis.

• Quais são as perspectivas para o futuro das profissões na área de dados? Com a chegada das inteligências artificiais, é esperado que novos papéis e processos surjam, tornando os profissionais que trabalham com dados ainda mais requisitados e valiosos.