Analistas de dados: mitos versus realidades

À medida que a análise de dados começou a se tornar mais relevante para as operações diárias de qualquer organização, as vagas para analistas de dados qualificados também dispararam. Hoje, praticamente todas as organizações que lidam com big data procuram analistas de dados qualificados quase o tempo todo. No entanto, à medida que a necessidade crescia, também cresciam os mitos associados a ela.
Como, por exemplo, as pessoas confundem análise de dados com matemática – um grande LOL para elas. Mal sabem eles, hein!
A maioria desses mitos surge porque as pessoas não estão cientes dos diferentes domínios envolvidos na Ciência de Dados e muitas vezes acabam confundindo um com o outro. Então, antes de acabarmos com os mitos predominantes, vamos primeiro falar um pouco sobre os analistas de dados e ver como eles são diferentes dos cientistas de dados.

O papel do Analista de Dados é semelhante ao de um Cientista de Dados em sua maior parte. A única diferença é que um Cientista de Dados entra em cena quando o volume e a velocidade de dados de uma organização excedem um certo nível que requer habilidades mais robustas para classificar um mar de dados não estruturados (big data) para identificar perguntas e extrair informações críticas.
Portanto, as tarefas diárias de um analista de dados se assemelham um pouco às de um cientista de dados – apenas em uma escala comparativamente menor. Vejamos as responsabilidades significativas que cercam um analista de dados:

Coleta de dados e configuração de infraestrutura

O aspecto mais técnico do trabalho de um analista de dados é coletar corretamente os dados relevantes. A coleta de dados geralmente envolve a colaboração com desenvolvedores da Web ou desenvolvedores de aplicativos para otimizar a coleta de dados. Uma das funções críticas de um analista de dados é agilizar a coleta de dados e desenvolver rotinas automatizadas e reutilizáveis. Os analistas mantêm um punhado de softwares e ferramentas especializados em seu kit de ferramentas para ajudá-los a fazer isso.

Padrões de detecção

Uma vez que os dados relevantes estejam no lugar, o analista agora pretende derivar tendências e padrões do monte de dados. Analistas de dados bem-sucedidos sempre sabem como criar narrativas com dados, e identificar padrões é uma maneira de começar com isso. Para entender melhor os dados, um analista precisa primeiro observar padrões essenciais nos dados.
Quem é um Cientista de Dados, um Analista de Dados e um Engenheiro de Dados?

Produção de relatórios

As tendências e padrões encontrados na etapa 2 precisam ser comunicados ao restante da equipe. Para isso, é necessário que um analista crie e mantenha relatórios – tanto internos quanto voltados para o cliente. Esses relatórios eventualmente fornecem à administração insights sobre novas tendências, bem como as áreas de melhoria para a organização. Os relatórios precisam ser entendidos pelo próximo tomador de decisão, por isso é essencial que os analistas tecem uma história em torno de seu relatório – para que seja mais fácil de entender e analisar.

Colaborando com outros

Embora a palavra “analista” possa fazer você pensar em alguém que trabalha isoladamente do resto da empresa, isso está longe de ser verdade. Sendo responsáveis ​​por dar sentido aos dados e transmitir os resultados às partes interessadas, esses analistas de dados também são responsáveis ​​por trabalhar em estreita colaboração com o restante das equipes. Desde a unidade de negócios para entender os requisitos de negócios até a equipe de tecnologia para monitorar o tipo de dados que está sendo coletado, não há um domínio que seja desprovido da experiência de um analista de dados.
As 4 principais funções de análise de dados a serem observadas

Vamos dar um passo à frente e quebrar alguns mitos que giram em torno da vida de um analista de dados:

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Mito 1: Os analistas de dados são os mestres da matemática.

Isso pode ter sido verdade em algum momento, mas agora, com ferramentas muito mais sofisticadas entrando no mercado, há mais oportunidades do que nunca para pessoas que não têm formação em matemática aprenderem sobre análise.
Existem inúmeras ferramentas de análise para ajudá-lo a começar. Essas ferramentas podem tornar a aquisição de dados mais confortável para você, deixando você com o trabalho pesado da análise de dados. Além disso, também existem muitos recursos que podem ensinar a arte da análise de dados. Tudo isso requer uma mentalidade lógica e não conhecimentos em matemática.

Mito 2: A análise leva muito tempo.

A maioria das organizações opta contra a análise de dados pensando que levará muito tempo e elas terão pouco tempo para fazer o trabalho real. No entanto, isso raramente é o caso. Depois de descobrir as métricas, você deve ficar de olho e como rastreá-las em suas ferramentas, é bem rápido medir essas métricas. Você saberá exatamente onde extraí-los e como fazer alterações em suas operações com base nessas métricas.
Embora, ao tentar responder a uma nova pergunta, você possa descobrir que analisar seus dados pode demorar um pouco mais. No entanto, ainda será muito menos do que você esperava.
As 4 principais habilidades de análise de dados que você precisa para se tornar um especialista!

Mito 3: Analytics não lhe dirá nada que você já não saiba.

Só porque você acha que pode adivinhar o destino de sua campanha significa que é necessariamente verdade. Toda vez que sua organização executa qualquer campanha, o analista de dados analisa o tipo de conteúdo e os canais com bom desempenho. Suas taxas de conversão no marketing por e-mail podem ser diferentes do marketing de mídia social. Essas métricas variam de campanha para campanha, e a única maneira de ter certeza do destino de qualquer campanha é sentar e medir as métricas.

Mito 4: Sua empresa não é grande o suficiente para precisar de análises.

Qualquer empresa, grande ou pequena, pode revisar suas operações usando a análise de dados. Especialmente para organizações menores, a análise de dados pode ser extremamente útil para entender como crescer e descobrir se você está crescendo na direção desejada. Ele também ajuda a rastrear as taxas de conversão de visitante para lead e de lead para cliente; o que ajuda a entender se há uma área do funil que não está funcionando e ajuda você a decidir no que focar. Acompanhar o desempenho da sua organização em vários canais de mídia social também permitirá que você saiba quais canais/campanhas promocionais estão funcionando para você.
Se você estiver com o orçamento apertado, digamos que você não precisa de ferramentas caras para começar. Usar uma planilha do Google ou Excel para acompanhar seu progresso também funcionará perfeitamente.

Mito 5: Você deve relatar cada métrica.

Bem, isso depende inteiramente de você. Se desejar, você pode gastar 100% do seu tempo informando sobre cada métrica que encontrar. Há uma quantidade infinita de dados, e você pode continuar criando métricas para análise – isso o levará a um loop infinito.
No entanto, não é assim que as coisas acontecem na realidade. Antes de realizar qualquer análise, o analista primeiro se senta com as equipes de negócios para entender os requisitos exatos que ajudam a decidir as métricas críticas para a tarefa em questão. Eles não precisam relatar cada métrica, mas precisam conhecer as métricas essenciais para medir uma declaração de problema específica.
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