Analytics Engineer: como a nova posição pode aumentar a produtividade de outras funções

Uma vez que o Analytics Engineer foca na camada analítica, ele vai garantir que os dados estejam organizados o suficiente

Responsável por trazer conhecimento mais técnico, o profissional consegue interfacear com times de plataforma de dados, agregando eficiência à equipe

A profissão de Analytics Engineer tem seu início recente e logo torna-se estratégica no mercado por ser um elo de ligação entre os times técnicos e de negócios e tornar outras áreas de dados mais eficientes.

Há alguns anos, muito se falava apenas sobre o cargo de cientista de dados como um unicórnio que detinha todo o conhecimento necessário e com o passar do tempo, as diligências para esta posição tornaram-se diversas, sobrecarregando este profissional.

Surge então espaço para o Analytics Engineer, que trabalha como um facilitador, ele é o responsável por estruturar dados na camada analítica e implementar as regras de negócio, atuando como uma ponte para a engenharia de dados.

Dessa forma, consegue compreender se os dados possuem a qualidade necessária para gerar insights precisos, tornando a empresa para a qual trabalha cada vez mais direcionada aos dados.

A partir disso, o trabalho torna outros times de dados mais produtivos. “Uma vez que o Analytics Engineer foca na camada analítica, ele vai garantir que os dados estejam organizados o suficiente, tornando o analista e cientista de dados mais focado na criação de insights e na análise”, conta Nathalia Paula que exerce a função de Senior Analytics Engineer na empresa ESCALE.

Ao atuar nesta área, seja desenvolvendo novos pipelines, sendo guardião das regras de negócio ou fazendo a ponte com a engenharia de dados, com o objetivo de garantir as ferramentas necessárias, este profissional faz com que o time em que trabalha — composto por analistas, cientistas e engenheiros de dados — utilize de boas práticas de software engineering, certificando-se de que as regras de negócio estão bem implementadas e corroborando para a produtividade e eficiência da equipe.

“Um pouco da evangelização, levar um tanto de cultura e monitoramento de dados é algo que em muitas empresas é dividido entre o Analytics Engineer e o Analista de Dados. Para o Engineer, mais voltado à implementação da cultura e regras de negócio e para o analista a visualização e o aprendizado que esses dados podem trazer”, compartilha Thiago Valinho, Head of Product do ITuring.

É a partir da criação de ETLs —processos de extração, transformação e carregamento performáticos — e ao garantir a manutenção e monitoramento destas bases, que o profissional viabiliza um ambiente para tangibilizar outros cargos, tornando-os mais direcionados para suas áreas de negócio.

É através desta posição estratégica que há a garantia de que as regras do negócio reflitam a realidade e estejam implementadas corretamente nesta camada analítica e garantindo a coesão entre o negócio e a infraestrutura e obtenção de dados.

“A partir daí começamos a estruturar todos esses pipelines de dados visando boas práticas, o versionamento deste código e a democratização. Então a preocupação com governança é latente pois sempre precisamos implementar bons testes e uma ótima documentação, para fazer isso ser produtizável, escalável”, finaliza Fernando Gomes, Data Engineer na Seedz.

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