Estruturação e organização de um time de Analytics

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A análise de dados tornou-se fundamental para o sucesso de uma empresa e para obter vantagem competitiva sobre a concorrência. E quando se pensa sobre a estruturação de um time de Analytics, não existe uma maneira perfeita, pois essa equipe está diretamente ligada ao negócio e as suas necessidades que irão moldar como o time irá operar. Por isso, é comum vermos as equipes sendo estruturadas de várias maneiras.

A coisa mais importante que umaempresa pode fazer é perguntar por que precisam de análises. Além disso, ter um bom senso dos diferentes tipos de técnicas analíticas o ajudará a definir quem você precisa na equipe. Abaixo irei destacar os principais conceitos e profissionais envolvidos na área.

Analytics é definido como: Análise computacional de dados ou estatísticas.

Analytics é o guarda-chuva para visualização de dados (dashboards), ETL (Extraction Transforming Load), Machine Learning, IA, etc.

Core Analytics

1. Descritivo: O que aconteceu e está acontecendo?
2. Prescritivo: Encontrar a melhor ação para um determinado problema.
3. Exploratório: Quais problemas existem em meus dados?
4. Preditivo: O que acontecerá no futuro ?

Quem compõe um time de Analytics ?

• Analistas de Dados
• Engenheiros de Dados
• Cientistas de Dados

O que essas funções fazem ? Analista de Dados

• Generalistas que podem se encaixar em muitas funções e equipes para ajudar outras áreas a tomar decisões baseadas em dados.
• Agregar valor pegando dados, usando-os para responder a perguntas e comunicar os resultados para ajudar na tomada de decisões de negócio.
• Contando histórias através dos dados, utilizando de ferramentas de visualização para comunicar a informações de maneira intuitiva a transparente.

Engenheiros de Dados

• Constroem e otimizam os sistemas que permitem que analistas e cientistas de dados realizem seu trabalho. Garante que os dados sejam adequadamente recebidos, transformados, armazenados e disponibilizados para outros usuários.
• Responsáveis por integrar diversas origens de dados em um fonte única e confiável de dados.
• Mantém esses sistemas operando, corrigir falhas que aparecem ao longo de tempo e escalonando o sistema.

Cientistas de Dados

• Especialistas que aplicam conhecimentos em estatística e construção de modelos de aprendizado de máquina para fazer previsões e responder às principais questões de negócio.
• Retiram insights ocultos em dados aproveitando modelos de aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado.
• Tem como foco olhar para o futuro do negócio e predizer as melhores ações para o amplo crescimento do negócio.

Conclusão

Para se formar um time de Analytics de sucesso é necessário que esses três “grupos” de profissionais estejam em constante comunicação e sincronismo, além de estarem totalmente por dentro do negócio.

A equipe necessita ser muito flexível e estar em constante evolução para se adaptar às constantes novas demandas e necessidades do negócio. Além disso, novas tecnologias e técnicas surgem/melhoram a todo momento, por isso, é necessário que o time esteja sempre antenado e estudando para aplicar as melhores técnicas no seu cotidiano.