Analytics Engineer e como aumentar a produtividade de outras funções

Os engenheiros de dados analíticos – ou Analytics Engineers, como são chamados pelo mercado –, embora já desempenhem um papel bastante recente no mercado de trabalho em tecnologia, tem aos poucos se tornado cada vez mais estratégicos. Afinal, eles desempenham um papel de ligação entre times técnicos e de negócios, além de tornar outras áreas de dados mais eficientes.

O Analytics Engineer é um facilitador, responsável por estruturar dados na camada analítica e implementar regras de negócio, atuando como ponte para a engenharia de dados. Ele consegue compreender se os dados possuem a qualidade necessária para gerar insights precisos, tornando a empresa para a qual trabalha mais direcionada aos seu uso.

“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 Escale.

Leia também: 5G deverá atingir 540 milhões de conexões no mundo até o fim de 2021

Ao atuar na área, seja desenvolvendo pipelines, guardando regras de negócio ou fazendo a ponte com a engenharia de dados, o objetivo é garantir ferramentas necessárias. Esse 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, líder de produto 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.

Em resumo, a profissão de Analytics Engineer cresce como resultado de uma complexidade cada vez maior da área de dados. Seu trabalho está relacionado a modelagem de dados, definição de métricas e a construção do caminho dos dados a partir da sua obtenção até estarem prontos para gerarem análises. Além disso, tempo dedicado a governança, obtenção e democratização dos dados fazem parte do dia a dia desse profissional.