Como é ser um Data Analyst no iFood?

Papéis e responsabilidades do nosso time de Data Analysis

Nosso retrato hoje

Antes de falarmos do trabalho de um Data Analyst, precisamos falar um pouco mais do iFood.

O iFood é a foodtech líder de mercado no Brasil. Impactamos milhões de pessoas todos os meses dentro do nosso ecossistema: entregadores, restaurantes, clientes e FoodLovers.

No decorrer desses quase 10 anos de história — o iFood começou em 2011 — , nos tornamos o 4º app de food delivery mais baixado no mundo, segundo Sensor Tower (fev/20). Estamos entregando mais de 30,6 milhões de pedidos mensais através da nossa rede de parceiros que conta com mais de 160 mil restaurantes e 170 mil entregadores (março/20). E isso, contando apenas a nossa operação nas mais de mil cidades brasileiras, porque desde 2016 também passamos a atuar no México e na Colômbia.

iFood Brain

Todo esse crescimento exponencial, hoje, gera no app mais de 20 bilhões de registros e muitos terabytes de dados por mês (jun/20). Isso se traduz em problemas de negócios complexos que são super interessantes para serem atacados com dados.

E entre os mais de 2,9 mil FoodLovers, o iFood Brain é o nosso time responsável por resolver esses desafios. Somos mais de 100 profissionais divididos em 3 grandes áreas:

1. Data Analysis
2. Data Engineering
3. Data Science

Mas, além desses times, há centenas de profissionais espalhados em outras áreas que são habilitados a fazerem suas próprias análises. Afinal, somos uma empresa data-driven e todos precisam conseguir tomar as melhores decisões baseadas em dados.

Neste sentido, o iFood Brain ajuda essas pessoas em seu desenvolvimento ensinando SQL e Tableau, por exemplo, para que elas consigam fazer essas análises. Nosso CFO e Chief Strategy Officer, Diego Barreto, inclusive já comentou sobre este tema.

Mas agora, vamos falar mais sobre os times de Data Analysis.

Objetivos de Data Analysis

Temos como objetivo direcionar times de negócio a tomarem as melhores decisões a partir de insights relevantes para batermos as metas estratégicas do iFood.

As metas dos times de Data Analysis, especificamente, estão ligadas às metas de negócio do iFood, então temos uma grande sinergia com as áreas de negócio e focamos naquilo que realmente é de alto impacto para a organização.

Para atingir nossos objetivos, nosso trabalho envolve:

• Identificação de alavancas como, por exemplo, de crescimento do número de pedidos, otimização de investimentos e melhoria da experiência do cliente;
• Análise do potencial de oportunidades para priorização de análises e entregas das áreas de negócio;
• Levantamento e comunicação de insights acionáveis e relevantes;
• Parceria com áreas de negócio para implementar esses insights e capturar valor.

Veja aqui o artigo sobre o nosso framework para priorizarmos as análises de maior potencial.

Papéis de Data Analyst

Entendemos que o trabalho de um(a) Data Analyst é bem complexo e envolve muitas habilidades: desde entendimento profundo do ecossistema de negócio (clientes, restaurantes, entregadores e próprio iFood), conhecimentos técnicos (linguagens de programação, análise de dados e estatística) e habilidades interpessoais (persuasão, comunicação e negociação).

E para extrair o melhor da cada profissional do time de Data Analysis, criamos três papéis de analistas:

1. Data Analyst: identifica e/ou entende um problema de negócio, prepara os dados para análise, realiza a análise, levanta insights acionáveis e relevantes e comunica-os para as áreas de negócio. Este é o papel mais comum em nosso time.
2. Advanced Data Analyst: tem o mesmo papel que o Data Analyst, mas também tem um conjunto mais amplo analítico, envolvendo conhecimentos de estatística e de machine learning para resolver problemas mais complexos quando necessário.
3. Data Architect: é uma espécie de Data Engineer do time. Ele(a) trabalha próximo aos Data Engineers, desenvolvedores e Data Analysts para modelarem e disponibilizarem datasets complexos em nosso datalake para que as análises sejam viabilizadas.

Esta especialização de papéis tem se mostrado bastante rica tanto na entrega de valor para o iFood, quanto na satisfação dos profissionais.

Times de Data Analysis

Atualmente temos vários times de Data Analysis distribuídos para trabalharem integrados às áreas de negócio do iFood, como Marketing, Comercial, Produto, Logística, Mercado, Finanças e Fraudes. Assim, temos os times de Data Analysis Marketing, Data Analysis Product etc.

Integração com áreas de negócio

Os Data Analysts podem estar tanto embarcados em squads para resolver problemas específicos (aprimorando os algoritmos de recomendações de pratos, otimizando a retenção de novos clientes), quanto atuando de forma mais transversal (criando dashboards e reports periódicos, criação de segmentação de clientes, sendo ambos os casos para serem usados por todo o iFood).

Um indicador de que o time de Data Analysis está atacando problemas corretos e agregando valor é o fato dos times de negócio pedirem mais profissionais de dados. Além do crescimento do nosso time, estamos trabalhando fortemente para dar autonomia para estas áreas conseguirem fazer suas próprias análises.

Ferramentas de Data Analysis

Temos uma infraestrutura robusta com clusters para aguentar processamento massivo dos nossos bilhões de registros. Além disso, nossos datasets mais críticos são documentados e passam por uma verificação automática de qualidade.

Algumas das ferramentas que usamos:

• Databricks com seus notebooks montar consultas, análises e ETLs via SQL e PySpark;
• Tableau para montar visualizações mais sofisticadas, dashboards e relatórios periódicos;
• AWS Athena e Snowflake para disponibilizarmos datasets para serem consumidos no Tableau;
• Airflow para agendar a atualização diária de datasets;
• Grafana para monitorar execução destes datasets periódicos e dados em tempo real.

Desenvolvimento dos Data Analysts

Nosso time é super rico e diverso e há muita troca de conhecimento tanto entre os times de Data Analysis, quanto com os times de negócio.

Além disso, temos acesso a muitos cursos que o próprio iFood Brain criou e a treinamentos online em plataformas como Udemy, Coursera e Udacity.

Fora os treinamentos e interações no dia-a-dia, semestralmente há um processo formal de avaliação em que todos os funcionários são avaliados rigorosamente tanto no aspecto de resultados quanto do aspecto de valores e recebem feedback do que estão indo bem e que podem melhorar.

Então, muito aprendizado é garantido!

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