Entenda o conceito e as características que acompanham a Data Analyst.

Dificilmente você verá uma organização seja ela de grande, médio ou pequeno porte, gerir um negócio sem a Data Analysis ou análise de dados .

Com a evolução dos meios tecnológicos, surgiram novos requisitos para controle e gestão da informação, se antes todos os documentos e dados podiam ser geridos em pastas, hoje não mais!

O volume e importância deles mudaram, e isso se tornou tão comum, que hoje temos sistemas que trabalham apenas com a gestão deles, aliás a gamificação dos dados o tornaram atrativos até de crimes como invasões e roubo de dados.

Hoje, os dados são capazes de orientar estratégias de vendas, segundo a revista Forbes, eles são considerados o “novo petróleo” pois são capazes de prover inúmeras mudanças em meio ao mercado e a sociedade como um todo.

Interessante não é? Continue a leitura para entender:

• Qual é a definição de Data Analyst?
• Como ela pode ser aplicada e quais são os tipos?
• Qual é a diferença entre Data Analyst e a Data Science?
• Como a Data Analyst pode contribuir dentro da minha organização?
• Onde a Data Analyst pode ser aplicada?

Vamos lá?

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Qual é a definição de Data Analyst?

A Data Analyst, pode ser traduzida em análise de informações ou de dados, que é a prática de coletar e analisar os dados de forma segura. Além disso, é possível realizar técnicas estratégicas e lógicas para alcançar objetivos.

Com isso, podemos extrair de maneira objetiva os “data sets” ou dados, e a partir disso, elaboramos e nos organizamos para tomar decisões assertivas e orientadas.

É difícil falar sobre a Data Analyst e não mencionar a Big Data, que foi uma ideia criada pela NASA  em 1990, que basicamente queria realizar o cruzamento de informações existentes, e armazená-los na base.

E o objetivo era exatamente o mesmo da Data Analyst, extrair e analisar todo tipo de informação existente, no entanto, esse movimento não teve sucesso e sofreu limitações devido ao desenvolvimento tecnológico e recursos da época.

Se antes os cálculos matemáticos, estatísticos, gráficos… eram realizados a mão, a partir dessa era, eles começaram a ganhar forma fora dos papéis, bem lenta, mas crescendo gradativamente.

Hoje, com todos os avanços e conquistas tecnológicas, podemos notar que esse desenvolvimento foi surreal e muito importante para muitas coisas das quais temos acesso hoje em dia, não é mesmo?

Agora vamos entender como a análise de dados pode ser aplicada?

Como ela pode ser aplicada e quais são os tipos?

A Data Analyst desenvolve um trabalho com base na leitura e interpretação de dados, para assim tomarem ações que sejam estruturadas por estratégias que são baseadas na informação (dados), também conhecida por data driven strategy.

Dessa forma, o profissional responsável por isso realiza as análises e começa a extrair as informações que são relevantes e úteis para permitir o crescimento da empresa e o desenvolvimento dela, day to day (dia a dia).

Mas, qual é o passo a passo para a realização dessa análise?

Primeiro recolhe-se as informações existentes ali, após isso é realizado uma estruturação para os dados, chamada também de lowers lays, logo em seguida o profissional Data Analyst, procura uma forma de esboçar isso graficamente.

Atualmente existem diversas tecnologias desenvolvidas para isso seja ela de:

• Inteligência Empresarial (BI), 
• Gestão de Relacionamento com o Cliente (CRM),
• Sistema Integrado de Gestão Empresarial (ERP);
• Entre muitos outros dados, já na nuvem.

Você vai identificar dentre esses ou outros tipos, qual delas pode te auxiliar melhor quando for contratar um serviço.

Vamos agora entender quais tipos de Data Analyst existem?

As análises podem ser realizadas de diversas maneiras, utilizamos essas divisões para que a extração de um conjunto de dados seja realizada da maneira mais clara e objetiva.

Eles  podem ser feitos pelo “entry data analyst” ou analista de dados de entrada, para que seja possível a “data visualization”, ou visualização de dados, e são elas:

• Análise descritiva: Muito utilizada pela equipe de TI, com ela pode-se extrair dados em tempo real!
• Análise diagnóstica: É bem direta, e utiliza técnicas do tipo “o que?” “como?” “onde?” “como?”;
• Análise preditiva: É utilizada com a finalidade de prever eventos do futuro, através de análises internas e externas.
• Análise prescritiva: É a junção da descritiva e preditiva, utilizados na extração em tempo real para prever ações ou advindos do futuro. 

Para realizar essas análises existem algumas ferramentas que são bastante utilizadas como:

•  Amazon Athena;
• Linguagem R (programming languages);
• Microsoft Azure Machine Learning Studio;
• Oracle Big Data;
• Microsoft Excel;
• Google Data Analytics, entre outros.

Há uma variedade de ferramentas, cada uma oferece uma estrutura diferente e são utilizadas de acordo com o sistema e estratégias definidas.

Continue a leitura para entender a diferença entre Data Analyst e a Data Science.

Qual é a diferença entre Data Analyst e a Data Science?

A Data analyst está associada ao poder de analise de dados, e isso envolve uma capacidade analítica muito desenvolvida, esse profissional possui muita afinidade com números, dados, e estatística descritiva.

Já a Data Science, resume-se ao conhecimento técnico adquirido pelo “data scientist”, cientista de dados, ele entende de programação e sabe usar diversas plataformas que são específicas.

Embora haja essa diferença ambas podem caminhar juntas!

Afinal, uma auxilia a outra em suas fases, para que seja possível realizar uma boa análise e dessa forma obter a data visualisation ou visualização de dados.

Com isso torna-se possível a aquisição de um bom resultado que guie na business decisions ou tomada de decisão e para o “problem solving”, resolução do problema!

Como a Data Analyst pode contribuir dentro da minha organização?

Com a implementação do uso da Data Analyst,  a analise de dados pode aprimorar os recursos, serviços, produtos e desenvolvimento da sua empresa. Com isso, consequentemente há o aumento do lucro e retornos sobre investimentos (ROI).

Os sistemas de coletas de informações são capazes  cada vez mais de coletar dados de diversos níveis, como:

• Estatísticas
• Cartões de Créditos;
• Indicadores micro e macroeconômicos;
• Dados BI e CRM;
• Servidores web;
• E-mails;
• Algoritmos de fidelização de clientes.

Entre outros diversos itens!

Onde a Data Analyst pode ser aplicada?

A Data Analyst pode ser aplicada em diversas áreas desde que haja uma analise direcionada, e que seja realizada por um bom profissional!

Eles devem desempenhar as análises de maneira correta, para que seja possível obter os melhores resultados. Alguns exemplos: Setor da Saúde, economia, ciência, redes sociais, plataformas de streaming, bancos e seguradoras, recursos humanos etc..

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