The latest articles on Forem by Silvia Kavabata (@silviakavabata). https://forem.com/silviakavabata https://media2.dev.to/dynamic/image/width=90,height=90,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https:%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Fuser%2Fprofile_image%2F1524760%2F9854c9c0-4337-4999-873e-2bd553573fdf.jpg https://forem.com/silviakavabata en Silvia Kavabata Wed, 09 Apr 2025 23:43:39 +0000 https://forem.com/womakerscode/carreira-em-dados-e-business-intelligence-3em1 https://forem.com/womakerscode/carreira-em-dados-e-business-intelligence-3em1 <p>Vivemos em uma era onde os dados se tornaram um dos ativos mais valiosos do mundo. Nunca antes na história da humanidade geramos e armazenamos tantos dados como hoje. Dispositivos inteligentes, redes sociais, tecnologias IoT (Internet das Coisas) e softwares corporativos estão constantemente capturando informações. No entanto, sem análise e interpretação, esses dados não têm valor. É nesse contexto que a área de dados ganha destaque, oferecendo oportunidades de carreira e inovação tecnológica.</p> <h2> Por que a área de dados está em alta? </h2> <p>A frase "dados são o novo petróleo" reflete bem a importância dos dados na atualidade. Com o avanço da tecnologia, a quantidade de dados gerados diariamente é gigantesca, criando uma demanda crescente por profissionais capazes de extrair valor dessas informações. Além disso, a Inteligência Artificial (IA) tem potencial para analisar dados, mas a interpretação e a geração de insights estratégicos ainda dependem de especialistas humanos.</p> <p><a href="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fmmxakgn9593azn75ntas.png" class="article-body-image-wrapper"><img src="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fmmxakgn9593azn75ntas.png" alt="Reportagens de diversas fontes sobre o crescimento da área de dados e procura por profissionais" width="800" height="336"></a></p> <p>Estudos e reportagens destacam a relevância da área de dados. Segundo o relatório "Future of Jobs" do Fórum Econômico Mundial, habilidades analíticas e profissões relacionadas a dados estão entre as mais promissoras até 2030. No Brasil, ferramentas como o Power BI são amplamente requisitadas, com milhares de vagas abertas exigindo essa competência.</p> <h2> O que é Business Intelligence (BI)? </h2> <p>Business Intelligence (BI) é um conjunto de processos, estratégias e tecnologias que visa coletar, organizar, analisar e visualizar dados para gerar inteligência de negócios. O objetivo é facilitar a tomada de decisões estratégicas, economizando tempo e consolidando informações de forma clara e acessível.</p> <p><a href="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2F5wm5lvb2065y7hnv48y1.png" class="article-body-image-wrapper"><img src="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2F5wm5lvb2065y7hnv48y1.png" alt="Legos misturados e desmontados ilustrando o que são os dados, depois eles encaixados com cores iguais em cada torre, indicando dados organizados e visualizados, e por fim uma casa de lego, simbolizando os dados contextualizados (storytelling)" width="800" height="336"></a></p> <h3> Ferramentas de BI </h3> <p>Entre as ferramentas mais populares estão Power BI, Tableau, Qlik, e soluções da Oracle e SAP. O Power BI, da Microsoft, destaca-se por sua acessibilidade, integração com outras ferramentas da empresa e baixa curva de aprendizado, sendo ideal para iniciantes e profissionais experientes.</p> <h3> O Processo de BI </h3> <p><a href="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fta1ooctqb3jtjte2qr00.png" class="article-body-image-wrapper"><img src="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fta1ooctqb3jtjte2qr00.png" alt="Imagem de como o processo de BI funciona" width="800" height="336"></a></p> <p>O processo de BI envolve várias etapas, desde a extração de dados de diferentes fontes (como Excel, bancos de dados SQL, arquivos XML, entre outros), passando pelo tratamento e modelagem, até a criação de dashboards interativos. Embora os gráficos sejam a parte mais visível, eles representam apenas a etapa final de um processo complexo.</p> <h2> Funções e Responsabilidades na Área de Dados </h2> <p><a href="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2F5uhvvfx1r8osjabgsddk.png" class="article-body-image-wrapper"><img src="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2F5uhvvfx1r8osjabgsddk.png" alt="Imagem retratando a importancia de cada habilidade necessária para cada função na área de dados" width="800" height="336"></a></p> <p>A área de dados é ampla e abrange diversas funções, cada uma com habilidades e ferramentas específicas. Abaixo, destacamos as principais:</p> <h3> 1. Analista de Negócios </h3> <p>Atua em diversas áreas de negócio, como RH, vendas, logística, marketing e finanças, entre outras. É responsável por compreender os processos e as necessidades do negócio, identificando como os dados podem ser utilizados para solucionar problemas ou gerar novas oportunidades. Traduz requisitos de negócios em requisitos técnicos relacionados a dados. Além disso, monitora a performance, analisa indicadores e KPIs, e desenvolve planos de ação com base nas métricas e metas da área. Em muitos casos, também assume funções de analista de dados.</p> <p><strong>Skills/Habilidades:</strong></p> <ul> <li> Comunicação eficaz e interpessoal</li> <li> Compreensão detalhada de processos de negócios</li> <li> Análise qualitativa e quantitativa</li> <li> Capacidade analítica e resolução de problemas</li> <li> Habilidade em traduzir requisitos de negócios para requisitos técnicos</li> </ul> <p><strong>Ferramentas:</strong></p> <ul> <li> Excel</li> <li> PowerPoint</li> <li> Power BI</li> <li> ERPs (SAP, Oracle, Totvs, etc.)</li> <li> Outros sistemas de gestão empresarial</li> </ul> <h3> 2. Analista de Dados e BI </h3> <p>Transforma dados brutos em dashboards e relatórios que geram informações e insights valiosos para o negócio, sendo responsável por seu desenvolvimento e manutenção. Realiza todas as etapas do processo, incluindo coleta, limpeza, tratamento, modelagem de dados, cálculos, criação de visuais e design. Foca principalmente em análises descritivas (o que aconteceu) e diagnósticas (por que aconteceu), garantindo que o processo de BI seja estruturado e eficiente, maximizando o potencial dos dados dentro da organização.</p> <p><strong>Skills/Habilidades:</strong></p> <ul> <li> Forte compreensão de negócios e processos organizacionais</li> <li> Habilidade de contar histórias com dados (data storytelling)</li> <li> Capacidade lógica e analítica</li> <li> Estatística básica e análise de dados</li> <li> Data visualization e design de dashboards</li> <li> Organização e atenção aos detalhes</li> </ul> <p><strong>Ferramentas:</strong></p> <ul> <li> Excel</li> <li> PowerPoint</li> <li> Ferramentas de BI (Power BI, Tableau, Qlik, IBM Cognos)</li> <li> SQL</li> <li> Figma (para design e prototipação de dashboards)</li> </ul> <h3> 3. Cientista de Dados </h3> <p>Realiza análises avançadas para extrair alto valor agregado dos dados, desenvolvendo projetos que envolvem manipulação, criação de modelos, apresentação de resultados e execução de testes A/B. Além de análises descritivas e diagnósticas, também conduz análises preditivas (o que provavelmente acontecerá) e prescritivas (o que deve ser feito a partir disso). Busca soluções para os desafios do negócio utilizando abordagens estatísticas avançadas e modelos de Machine Learning, contribuindo para decisões estratégicas baseadas em dados.</p> <p><strong>Skills/Habilidades:</strong></p> <ul> <li> Programação avançada</li> <li> Matemática e estatística intermediária/avançada</li> <li> Machine Learning e inteligência artificial</li> <li> Data visualization e storytelling com dados</li> <li> Criatividade para resolver problemas complexos</li> <li> Habilidade para comunicar resultados técnicos de forma simples e clara</li> <li> Compreensão de negócios e visão estratégica</li> </ul> <p><strong>Ferramentas</strong></p> <ul> <li> SQL</li> <li> Excel</li> <li> Linguagens de programação (Python, R)</li> <li> Bibliotecas de aprendizado de máquina (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)</li> <li> Jupyter Notebooks</li> <li> RStudio</li> </ul> <h3> 4. Engenheiro de Dados </h3> <p>Responsável por projetar e implementar fluxos de dados, incluindo a construção, teste, documentação e gerenciamento de estruturas como Data Warehouses (DW), Data Lakes e outros sistemas de processamento de dados em larga escala. Possui expertise em governança e arquitetura de dados, além de conhecimento em Big Data e plataformas locais ou baseadas na nuvem. Assegura que os serviços de dados sejam integrados de forma segura, eficiente e robusta, atendendo às necessidades da organização.</p> <p><strong>Skills/Habilidades:</strong></p> <ul> <li> ETL (extração, transformação e carregamento de dados)</li> <li> Conhecimento em arquitetura de sistemas e dados</li> <li> Governança de dados e segurança</li> <li> Big Data e processamento em larga escala</li> <li> Programação e debugging</li> <li> Familiaridade com DevOps e ferramentas de integração contínua</li> <li> Experiência com plataformas de nuvem (cloud computing)</li> </ul> <p><strong>Ferramentas:</strong></p> <ul> <li> Ferramentas de Big Data (Hadoop, Spark)</li> <li> Bancos de dados SQL e NoSQL (MongoDB, Cassandra)</li> <li> Linguagens de programação (Python, Java, Scala)</li> <li> Ferramentas de ETL (Pentaho, Talend)</li> <li> Plataformas de nuvem (Microsoft Azure, AWS)</li> </ul> <h2> Cenário Atual no Brasil: Representatividade Feminina na Área de Dados </h2> <p>De acordo com a pesquisa "State of Data Brazil 2024/2025", o mercado de dados no Brasil apresenta uma grande demanda por profissionais, mas ainda enfrenta desafios significativos, como a escassez de profissionais qualificados e a sub-representação feminina. Atualmente, apenas 23,6% dos profissionais da área de dados são mulheres.</p> <p><a href="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fqzeic2g8pjhsoh3j63ld.png" class="article-body-image-wrapper"><img src="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fqzeic2g8pjhsoh3j63ld.png" alt="Gráfico sobre a proporção de mulheres e homens na área de dados" width="460" height="437"></a></p> <p>Essa desigualdade se torna ainda mais evidente ao analisar os níveis hierárquicos. No nível júnior, a participação feminina é de 27,9%, mas essa porcentagem diminui drasticamente para apenas 19% nos cargos de gestão, evidenciando a necessidade de maior inclusão e equidade de gênero no setor.</p> <p><a href="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fhobcfwcdiq510t6fabg1.png" class="article-body-image-wrapper"><img src="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fhobcfwcdiq510t6fabg1.png" alt="Gráfico com a distribuição de gênero por nível de cargo" width="681" height="424"></a></p> <h2> Quanto Ganha um Profissional de Dados? </h2> <p><a href="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fr18twm9vaixnga65cxo3.png" class="article-body-image-wrapper"><img src="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fr18twm9vaixnga65cxo3.png" alt="Gráfico com os salários de cada função da área de dados" width="640" height="452"></a></p> <p>Os salários na área de dados variam de acordo com a função desempenhada. De forma geral, analistas de dados possuem os salários mais baixos, seguidos pelos cientistas de dados, enquanto os engenheiros de dados são os mais bem remunerados.</p> <p>Além disso, diversos fatores influenciam diretamente o valor do salário, como:</p> <ul> <li> Tamanho da empresa: Empresas maiores tendem a oferecer salários mais altos.</li> <li> Nível de maturidade analítica: Empresas que já valorizam e investem na área de dados geralmente remuneram melhor.</li> <li> Localidade: Os maiores salários estão concentrados no estado de São Paulo.</li> <li> Trabalho remoto para empresas internacionais: Pode ser um diferencial significativo, com salários mais competitivos.</li> <li> Setor de atuação: Indústrias como tecnologia e finanças costumam pagar mais.</li> <li> Formação e experiência: Qualificações acadêmicas e experiência prática na área também impactam diretamente a remuneração.</li> </ul> <p>Esses fatores mostram que, embora a área de dados ofereça boas oportunidades, os salários podem variar amplamente dependendo do contexto e das qualificações do profissional.</p> <h2> Como Ingressar na Área de Dados? </h2> <p>Para quem deseja iniciar na área de dados, um caminho prático para começar hoje:</p> <p><strong>Defina seu objetivo:</strong> Escolha a função que mais combina com seu perfil e interesses.<br> <strong>Foque em habilidades específicas:</strong> Priorize aprender ferramentas e competências relevantes para sua função-alvo.<br> <strong>Pratique:</strong> Desenvolva projetos práticos e crie um portfólio. Não fique só na teoria.<br> <strong>Desenvolva soft skills:</strong> Habilidades, como a comunicação, são essenciais.<br> <strong>Participe de comunidades e eventos:</strong> Envolva-se em grupos como WoMakersCode, Comunidade Data Driven, Data Hackers e Mulheres em Dados.<br> <strong>Use o LinkedIn:</strong> Acompanhe conteúdos de especialistas para se manter atualizada, compartilhe sua evolução e aprendizados, conecte-se com profissionais da área e fique atento às vagas.</p> <h2> Conclusão </h2> <p>A área de dados oferece inúmeras oportunidades para quem deseja ingressar ou se especializar. Com a crescente demanda por profissionais qualificados, é essencial investir em aprendizado contínuo, prática e networking. Ferramentas como o Power BI tornam o início mais acessível, enquanto comunidades e eventos ajudam a manter-se atualizado e conectado.</p> <p>Se você está pronto para dar o primeiro passo, comece hoje mesmo explorando tutoriais e projetos práticos. Lembre-se: o aprendizado é um processo contínuo, e o mais importante é começar, mesmo sem se sentir 100% preparado.</p> dados data carreira career