Data Scientist, Data Analyst e Data Engineer: o que são, suas diferenças e mais!

Data Scientist, Data Analyst e Data Engineer são profissões que fazem parte de uma disciplina que cresce diariamente no mercado brasileiro e mundial: o gerenciamento de dados.

Os dados são informações digitais e informação sempre foi algo muito valorizado por líderes, gestores e empreendedores. Com o advento da internet esse tipo de arquivo se tornou ainda mais abundante, porém sua análise se tornou mais problemática.

A razão disso é que a informação que os dados hoje nos oferecem é digital. E esses arquivos virtuais estão em tal estado que é necessário muito trabalho para torná-los legíveis.

Assim é preciso uma máquina com grande capacidade de processamento e um profundo conhecimento de tecnologia para entendê-los e estudá-los. Por isso a Data Stone apresenta, neste artigo, as profissões responsáveis por trazer esses dados ao mercado e trabalhar de maneira adequada as mais diversas informações!

O que é o Data Scientist?

Começamos pelo Data Scientist, talvez a mais fundamental das três profissões. Mas primeiro, saiba que a palavra “data” em inglês significa “dados”. E um Data Scientist, seria basicamente um “cientista de dados”.

Este profissional é o mais próximo da disciplina que temos, afinal ele trabalha com ela de modo constante e sem necessariamente um fim específico a não ser entendê-los.

Esta é uma área complexa, que envolve vários outros cientistas e técnicas em sua execução. Podemos citar como principais:

• Estatística;
• Tecnologia da Informação;
• Matemática;
• E um fator extra que depende do objetivo por trás desta análise.

Em teoria, o papel do Data Scientist não está vinculado a nenhum objetivo particular a não ser entender dados em sua natureza e particularidades. Mas na maior parte das vezes o Data Scientist está, sim, atuando conforme o desejo de uma companhia ou de uma pesquisa pessoal.

O que faz um Data Scientist?

O papel do Data Scientist é analisar o dado. Extrair informações conforme o solicitado pela empresa e deixar ela “palpável” para o interessado no dado, em específico, entender e aplicá-lo conforme preferir.

Isso faz da profissão bem versátil, pode atuar em grandes empresas de tecnologia, marketing, ou até empresas de comércio de produtos e serviços. Entender os dados é o primeiro passo para utilizá-lo, portanto podemos com tranquilidade afirmar que de todas as 3 profissões a do Data Scientist é a mais essencial.

O que é o Data Analyst?

O Data Analyst, ou analista de dados, está mais preocupado em analisar dados específicos para entender interações particulares entre eles e as pessoas que os geraram.

Ou seja, é uma disciplina mais limitada, ao menos em relação aos seus objetivos. Mas não pense você que isso a faz uma disciplina menos importante. Ao contrário, o Data Analyst é sem dúvidas mais requisitado por empresas do que o Scientist.

A razão disto é que o Data Analyst está mais focado em produzir resultados comercialmente interessantes ou que sejam mais práticos de serem utilizados de maneira material por empresas e instituições. Porém, não faz dessa disciplina menos difícil, uma vez que a massa de dados a ser analisada não se torna menos complexa.

O que faz um Data Analyst?

Como comentamos, o Data Analyst é mais semelhante com um sniper no mundo dos dados. Ele está focado em produzir resultados mais específicos, particulares e objetivos.

Os resultados alcançados pelo Data Analyst são menos teóricos e mais práticos. No entanto, isso limita o uso desses dados para situações bem específicas.

Mas claro, essa especialização também pode ser uma vantagem, por garantir análises e resultados com menos possibilidade de erros. Muitas vezes o Data Analyst está também focado em analisar dados de uma empresa em particular, para fornecer estudos ainda mais concretos.

Quais são os tipos de análise de dados?

Existem 4 tipos de análises de dados, do ponto de vista comercial e estratégico, que o Data Analyst realiza:

• Análise descritiva: analisa o que ocorreu em determinado cenário;
• Análise diagnóstica: identifica como ocorreu o episódio;
• Análise preditiva: com base nos dados, tenta realizar uma previsão sobre futuros cenários;
• Análise prescritiva: com base nos dados, tenta aconselhar quais as melhores decisões a serem tomadas.

Claro, há ramificações mesmo para esses 4 tipos de dados. Porém, esses sem dúvidas são os principais tipos.

O que é o Data Engineer?

Por fim, chegamos ao Data Engineer, ou engenheiro de dados, um dos mais requisitados em todo mercado.

De todos os três tipos de profissionais que trabalham com dados, esse é o mais próximo da empresa. Ele trabalha com os dados sempre no intuito de auxiliar as tomadas de decisão da corporação ativamente.

O Data Engineer deve estar muito bem informado a respeito das necessidades da empresa, e deve entender tanto sobre a companhia em que trabalha quanto sobre os dados que está analisando.

E seu trabalho com os dados vão além dos gerados por sua empresa, é possível utilizar dados de terceiros para criar estratégias e auxiliar na tomada de decisão da sua companhia.

O que faz um Data Engineer?

A função do Data Engineer é conseguir dados de qualidade para a empresa, mas não só isso, também auxiliar a companhia a trabalhar com eles.

Uma das funções essenciais deste profissional é organizar os dados em uma infraestrutura que pode ser utilizada por todos os profissionais da sua empresa.

Ele funciona como um tradutor de dados para todos os outros funcionários. E é por meio do Data Engineer que os demais colaboradores têm acesso aos dados também. Assim, decisões podem ser tomadas de maneira conjunta, com uma reunião entre os demais membros da mesma empresa.

É o Data Engineer que também oferece para os gestores da empresa, informações sólidas sobre o mercado e a própria instituição. Não à toa são profissionais tão requisitados.

Quais são as principais diferenças entre os três cargos?

Falamos sobre os cargos de maneira individual, mas pouco foi dito sobre quais seriam as relações e diferenças entre eles.

A maioria das diferenças sem dúvidas são em relação ao objetivo desses profissionais. O Data Scientist, por exemplo, tem benefícios mais gerais sobre a natureza do dado. O Analyst tem objetivos que são mais particulares para identificar a relação dos dados com a empresa.

Já o Data Engineer tem o objetivo de auxiliar a empresa de maneira geral com os dados, independente de qual seja a sua natureza e também se a empresa precisa ou não desta análise naquele momento.

Essas são diferenças essenciais, sendo muito relevantes para a forma como esses profissionais irão trabalhar, cada um focando naquilo que é ideal para sua profissão.

As diferenças também são relevantes para os dados que analisam. O Data Scientist está interessado em analisar todo e qualquer dado, já o Data Analyst está focado em informações mais técnicas. Enquanto o Data Engineer tem interesses que variam conforme a necessidade da instituição que contratou os seus serviços.

Entendeu melhor o que cada um desses profissionais em dados faz? Todas essas profissões têm o seu charme e seu lugar no mercado. E sem dúvidas, vem se tornando mais essenciais para empresas e companhias.

Como já mencionamos, dados são valorizados, afinal, são informações. E com o avanço do mundo digital, a tendência é que o mercado estimule essas disciplinas e requisite esses profissionais. São excelentes planos de carreira para quem procura uma profissão com alta demanda.