A modelagem de dados é uma etapa fundamental no setor de desenvolvimento de sistemas de uma empresa, pois é esse passo que contribui muito para o gerenciamento de dados e informações, bem como seu monitoramento. 

Investir nesse processo se torna cada vez mais importante em um contexto em que há uma enxurrada de dados e informações todos os dias e que, sem as ferramentas tecnológicas, é quase impossível de se gerenciar. 

A modelagem de dados serve para que as empresas possam processar e fazer valer o grande número de informações que coletam diariamente. Se você é do ramo de tecnologia da informação e, principalmente, relacionado à software, esse assunto é de extrema importância.

Leia o artigo até o final e entenda melhor sobre esse assunto, conhecendo mais sobre o conceito, como funciona, sua importância e os principais tipos de aplicação. Confira!

O que é modelagem de dados?

É um processo na ciência da computação que analisa e define os diferentes dados existentes em uma sistema, e gerencia as relações entre eles. 

Em outras palavras, é uma etapa que cria uma representação visual de todos os dados coletados e produzidos pela sua empresa e os coloca de forma clara para entender onde e para o que serão usados, bem como os separa com requisitos. Tudo isso para facilitar e qualificar o trabalho. 

Logo, a modelagem de dados serve para que as empresas possam processar e fazer valer o grande número de informações que coletam diariamente sendo um dos ativos mais importantes para o sucesso de um negócio atualmente. 

Qualquer desenvolvimento de software pode usar como base uma modelagem de dados já estabelecida e armazenada em um sistema de banco de dados e, assim, fazer com que o software consiga processar esses dados de forma inteligente e organizada, oferecendo informações que façam sentido e possam gerar valor para a empresa.

Qual é a sua importância?

Conforme dito anteriormente, a modelagem de dados é um processo precioso na geração de informações adequadas para uma empresa. 

Quando realizado de forma assertiva, facilitará a análise estatística de dados e projeção de informações estratégicas e a tomada de decisões corretas, pois é nessa fase que ocorre o levantamento de requisitos junto à pessoa cliente, que permitirá entender qual será a estrutura de dados pretendida para o sistema. 

Sendo que é importante ressaltar que cada detalhe deve ser considerado e analisado profundamente, porque por mais que a tecnologia facilite esse filtro, a parte estratégica são os desenvolvedores que devem observar e validar.

Além disso, investir numa modelagem de dados também permite: 

• Maior identificação de melhorias, correções e novas funcionalidades de um produto;
• Mais facilidade na documentação dos dados que possui;
• A definição de quais são seus requisitos de uso, proteção de dados e governança;
• Cria uma estrutura para colaboração entre sua equipe de TI e suas equipes;
• Economiza tempo e dinheiro em investimentos em TI.

Portanto, sua importância é a capacidade de estabelecer padrões de dados claros para que sua empresa baseie toda a estratégia digital.

Como funciona na prática?

Entendendo o conceito e sua importância, é o momento de conhecer como a modelagem de dados funciona na prática. Para operar existem quatro elementos que atuam na criação desse modelos, são eles:

• Entidade: representado por um objeto distinto, podendo ser pessoa, máquina, animal, alimento, ou qualquer coisa que tenha existência física ou virtual;
• Instância: é um conjunto de entidades e os seus respectivos dados armazenados em um determinado banco de dados;
• Atributos: são as características que definem as entidades em um determinado banco de dados, como nome, telefone, endereço, entre outros;
• Relacionamento: é a relação lógica entre duas ou mais entidades que têm regras de negócio compatíveis entre si.

Assim, para cada instância em um banco de dados, as entidades e os seus atributos, de certa forma, terão correlações com outras entidades para a geração de informações coerentes e válidas para o contexto a que pertencem.

Um exemplo de funcionamento: imagina que você tem um software de pacientes de uma clínica e precisa sempre cadastrar, atualizar, consultar e excluir dados das pessoas que se consultam. A modelagem de dados vai atuar nesse sentido realizando a construção e o mapeamento correto desses dados, proporcionando informações consistentes e confiáveis para o usuário final.

Como aplicar os tipos de modelagem de dados?

Quando se executa um processo de modelagem de dados, existem algumas tipologias existentes que devem ser escolhidas a partir dos seus objetivos. 

Os três tipos mais comuns e suas características são:

Modelos de dados conceituais

Também conhecidos como domínios, é um modelo que tem como característica uma estrutura geral de seus negócios e dados, o que faz ser usado para organizar conceitos de negócios, a partir do que foi definido por seus participantes de negócios e arquitetos de dados. 

Quando usados em equipes ágeis são normalmente criados como parte do esforço inicial do entendimento dos requisitos do sistema, pois eles são usados para explorar as estruturas e conceitos de negócio estáticos de alto nível. 

Modelos lógicos de dados (MLDs)

Baseado no modelo conceitual com atributos e relacionamentos específicos, são usados para explorar os conceitos do domínio e seus relacionados. Isso pode ser feito para o escopo de um simples projeto ou para uma empresa inteira.

Modelos físicos de dados (MFDs)

É uma implementação específica do modelo de dados lógico e é criado por administradores e desenvolvedores de banco de dados. Por isso, são usados para projetar o esquema interno de um banco de dados, descrevendo as tabelas de dados, as colunas de dados das tabelas e o relacionamento entre as tabelas.

Uma de suas características é ser desenvolvido para uma ferramenta de armazenamento de dados específica e ter conectores de dados para fornecer os dados em todos os seus sistemas de negócios aos usuários, conforme necessário. Assim, são bem úteis em projetos ágeis e tradicionais.

A modelagem de dados é fundamental no seu negócio

Portanto, a modelagem de dados é um processo essencial no desenvolvimento de softwares porque é ele quem vai ser o ponto de partida para criação de qualquer dinâmica ou objetivo. 

Agora que você já sabe como ele funciona, sua importância e os tipos de aplicação, é a hora de analisar qual faz mais sentido no seu negócio. 

Já tem uma ideia? Confira outros conteúdos de Data Science em nosso blog.

Entender o que é big data e saber como aplicá-lo deve estar entre as prioridades de todo empreendedor que deseja expandir seu negócio e receita. Afinal, essa tecnologia tem incrementado o faturamento de muitas empresas no Brasil e no mundo.

Há um grande volume de dados criados por minuto e, coletar tamanha informação, pode trazer benefícios valiosos para as empresas. Como o aumento do lucro, a redução de gastos e a melhora da vantagem competitiva frente à concorrência.

O McDonald´s, por exemplo, utiliza o Big Data para melhorar seus processos e entender as tendências e as preferências de seus clientes em todos os países. No Canadá, a maior rede de fast food mundial adotou um cardápio digital que muda de acordo com o clima. Isso aumentou 3,5% as vendas.

Ou seja, o Big Data e outras tecnologias disruptivas estão revolucionando o mercado e fornecendo dados valiosos que proporcionam o acompanhamento das necessidades e dos desejos dos clientes, melhoria de operações e muito mais informações que podem ser buscadas em ferramentas que usam inteligência artificial.

Neste artigo, vamos explicar tudo sobre o que é e para que serve Big Data, qual a importância dele para o mundo dos negócios, as suas tendências para os próximos anos, como funciona e, principalmente, o que faz um analista de Big Data e como iniciar nessa carreira tão promissora.

O que é Big Data?

Em tradução literal, Big Data é um conjunto de “grandes dados” estruturados e não estruturados, ou seja, um agrupamento de uma infinidade de informações que são coletadas a cada segundo que se mantêm concentradas em uma database (banco de dados).

Por meio da tecnologia, o Big Data coleta, processa e armazena informações de fontes internas e externas. Mas, o que fazer com todos esses dados? Para que serve o Big Data na prática?
É preciso de profissionais da área de Data Science para analisar tudo o que foi coletado a fim de contribuir estrategicamente com tomadas de decisões de uma empresa ou área de conhecimento.

Como surgiu o Big Data?

Quando falamos sobre como surgiu o Big Data e seus dados, precisamos ter em mente que eles começaram a ser criados ali na década de 60/70, com o aparecimento dos primeiros Bancos de Dados. Como a tecnologia daquela época ainda era limitada, o volume de dados era praticamente insignificante perto do que existe hoje.

Com o passar dos anos, o termo Big Data veio à tona na década de 90 e dentro da NASA. 

A Agência Aeroespacial norte-americana começou a lidar com uma complexidade de dados muito maior e precisava desenvolver programas computacionais capazes de coletar, armazenar, processar e analisar esses dados de forma mais eficiente. 

Dessa forma, surgiram os primeiros V’s do Big Data (volume, velocidade e variedade).

Com o avanço da tecnologia na primeira década do novo milênio, a complexidade dos dados ficou muito maior e o volume disparou. 

Nesse período, vivenciamos a fundação do Facebook, YouTube e várias outras plataformas que hoje atuam abastecendo o Big Data com grandes conjuntos de dados estruturados e não estruturados. 

Sabemos que o avanço da tecnologia não vai parar. Por isso, nos dias atuais, os três V’s iniciais transformaram-se em 7 V’s (explicaremos mais a fundo ao longo do texto). 

O uso de Inteligência Artificial e aprendizado de máquinas tornaram-se partes relevantes para que o que é Big Data pudesse funcionar, assim como o uso de cloud computing (computação de nuvem) para armazenar e processar tamanha informação que já não cabe  em uma memória de computador.

< Leia mais: Rede Mundial de Computadores: como evoluiu />

Como funciona o Big Data? 

O conceito do Big Data é relativamente novo. Porém, com o avanço da tecnologia e da quantidade de dados gerados por segundo e a nível mundial, o termo se tornou bastante popular.

Como explicamos acima em “o que é Big Data”, ele é uma tecnologia que coleta, processa e armazena um enorme volume de dados, mas, para entendê-lo melhor, é preciso primeiramente, esclarecer dois termos: (1) dados estruturados e (2) dados não estruturados, pois ambos são coletados no Big Data.

Dados estruturados

Os chamados dados estruturados, coletados e armazenados no Big Data são aqueles que já apresentam, como o próprio nome já diz, um nível de estrutura bem delimitado. Ou seja, informações que serão úteis e podem ser analisadas de maneira menos complexa. 

Alguns exemplos de dados estruturados, são: localização geográfica, idade, perfil de consumo, número de vendas (total, por cidade ou por um período específico de tempo), entre outros. 

Esse tipo de dado pode ser acessado em formato de planilha Excel, por exemplo, onde se tem fórmulas padronizadas e informações disponibilizadas de maneira organizada (linha/coluna). 

Outro exemplo é pensar num e-commerce. Para existir será necessário catalogar todas as informações no site: nome do produto, descrição, cores disponíveis, imagem, preço, avaliação dos clientes, etc. Todos esses dados podem ser acessados de forma prática por ter uma estrutura já definida.

Dados não estruturados

São os dados que chegam sem qualquer tipo de estrutura pré-definida. Logo, coletados de forma “desorganizada”, o que corresponde hoje a quase tudo que realizamos por meio da tecnologia. 

Grandes exemplos disso são as interações nas redes sociais e aplicativos, arquivos de áudio e texto, fotos, vídeos, emojis, entre tantos outros. Os dados não estruturados são basicamente o que produzimos e consumimos a cada segundo.

Um exemplo mais claro é pensar no WhatsApp. Os dados de uma conversa coletados e armazenados terão diferentes formatos e ainda podem estar misturados: texto + emoji, foto+texto, texto+arquivo PDF, gifs, entre tantas outras combinações. 

Com o armazenamento de dados não estruturados no Big Data, fica mais claro que a análise será muito mais complexa passando, primeiramente, por uma separação e catalogação dos dados. 

Nessa fase, entra o que chamamos Machine Learning (aprendizado de máquinas), que será responsável por encontrar padrões dentro que deverá ser analisado, a partir de fórmulas estatísticas e matemáticas.

< Aprenda também: Bancos de dados NoSQL: como funcionam e vantagens em utilizar />

7 Vs do Big Data

Já imaginou quantos dados são criados por ano? Segundo a pesquisa do Statista, só em 2021, a estimativa é de que foram coletados 79 zettabytes e o número não para de crescer. Para 2022, estima-se que atinja 97 zettabytes.

Para ter uma noção melhor do que representa esse número, 1 zettabyte equivale a 1 099 511 627 776 de gigabytes ou então 1 sextilhão de bytes. Essa unidade de memória e de informação é muito maior do que um computador comum consegue armazenar e processar.

O último infográfico da Domo Business Cloud, Data Never Sleeps 9.0, apresenta um levantamento da quantidade de dados gerados a cada minuto do dia a nível mundial. Os números são assustadores, mas, diante deles, conseguimos entender perfeitamente o que é Big Data e cada um dos seus V’s descritos acima.

Para lidar com esse volume gigantesco de dados, o Big Data começou a ser classificado em 3 etapas, das quais se transformaram em 5 e, hoje, já se fala em 7 etapas, a quais também são chamadas de 7V’s do Big Data, são elas:

1. Volume;
2. Velocidade;
3. Variedade);
4. Valor;
5. Volatilidade;
6. Veracidade;
7. Visualização.

Volume

Como mostra a pesquisa do Statista, até 2025 estima-se que serão criados 181 zettabytes de dados. Ou seja, é um volume imensurável a olho nu e está além da capacidade humana de coleta, processamento e principalmente, armazenamento.

Velocidade

A velocidade em que os dados são coletados, processados e armazenados também é uma das etapas que deram início à classificação dos três primeiros V’s do Big Data.

Isso porque é necessário agilidade para tratar os tantos dados e muitos deles precisam ser operados quase que em tempo real. Imagina uma transação bancária via PIX, ela só é possível por conta da velocidade em que os dados são criados, processados e armazenados.

Variedade

O último dos três primeiros V’s do Big Data se refere à variedade de dados existentes.

Como falamos acima, existem os dados estruturados e não estruturados e de diferentes fontes: redes sociais, aplicativos, plataformas de vídeo e stream, banco de dados públicos, IoT (Internet das Coisas), geolocalização, transações financeiras, entre tantas outras.

Veracidade

A veracidade dos dados nasceu como o quarto V do Big Data e ela refere-se à qualidade dos dados. Não adianta coletar dados falsos ou desatualizados, pois eles podem colocar um negócio em risco.

Por isso, hoje se discute muito no meio acadêmico a importância de regulamentar a internet. Dados vindos de fontes que cumprem as normas da LGPD e GDPR tendem a ter maior veracidade daqueles que não cumprem a norma.

Ainda assim, é preciso que o Big Data desenvolva um trabalho minucioso para ler, cruzar e hierarquizar tamanha quantidade de dados.

Valor

O quinto V é como essa quantidade de dados agrega valor para a empresa ou uma área de conhecimento. Não adianta investir em Big Data se não tem um ponto de partida ou um questionamento de como e quais dados coletados serão úteis para responder o que deseja.

Volatilidade

Hoje, outro termo que aparece no Big Data é a volatilidade que nada mais é do que a variação do fluxo de dados. Há dias que existem picos de dados, fluxos sazonais, entre outros. Essa volatilidade precisa ser considerada numa análise do Big Data.

Pensa só na quantidade de assinantes que a HBO ganhou, por um curto período de tempo, ao lançar a última temporada de “Game of Thrones”. Na época, ela atingiu um pico no fluxo de dados, por exemplo, e precisou gerenciar isso de maneira adequada.

Visualização

Por último, mas não menos importante, temos a visualização dos dados. O Big Data tem como conceito a coleta, processamento e armazenamento de grandes dados, mas eles não significam absolutamente nada se não há como extrair todas essas informações para visualizar e interpretar.

Por isso, os profissionais de Big Data Analytics são extremamente importantes e fazem parte do processo como um todo.

< Leia também: Visualização de Dados: 3 dicas para construir uma boa apresentação />

Etapas do Big Data

Para atingir os 7V’s descritos acima, o Big Data funciona por etapas, são elas:

1. Motivo: definir o motivo de implementação do Big Data, ou seja, quais as questões que serão colocadas para que os dados apresentem respostas.
2. Coleta de dados: envolve a definição de estratégia do Big Data, a identificação das fontes e a integração com as mesmas, definição de armazenamento;
3. Pré-processamento: sempre que um dado é coletado ele deve passar por algum tipo de filtragem ou validação de critérios para que os erros possam ser eliminados de modo que não interfira nos resultados;
4. Processamento e modelagem: envolve tecnologias de machine learning e inteligência artificial para identificar padrões nos dados coletados. É nessa fase os dados começam a ganhar valor informativo;
5. Análise: a última fase do Big Data é justamente a análise e interpretação dos dados. Repetindo, dados soltos não significam nada se não houver um profissional especializado que olhe para eles de modo a transformá-los em insights relevantes para tomadas de decisões estratégicas em um negócio.

Casos de aplicação do Big Data 

Podemos dizer que as empresas que não recorrem aos dados como parte da sua estratégia de negócio tendem a desaparecer do mercado em alguns anos.

Com uma infinidade de dados criados e coletados diariamente, ao entender o que é Big Data, percebe-se que ele pode ter aplicação em tudo que se pode imaginar e em diferentes áreas, seja científica ou comercial.

A Netflix tem um bom caso de aplicação do Big Data e das quais exaltamos três exemplos práticos e de sucesso. Acompanhe a seguir.

Desenvolvimento de novos produtos

Segundo a empresa de análise de dados Seleritysas, a Netflix (e outras plataformas de stream) utiliza o Big Data para obter o máximo de informações relevantes para traçar os perfis dos seus assinantes.

Desse modo, a empresa utiliza dos dados para definir o que será produzido de série e filme para ser lançado na plataforma, conseguindo prever o que terá ou não sucesso a nível mundial e por país.

Fidelização de clientes

Também conforme a Seleritysas, após implementar um modelo de análise do Big Data aplicada ao seu negócio, a Netflix percebeu que 75% das atividades dos assinantes são baseadas em recomendações personalizadas. 

Isso permitiu que a empresa criasse modelos algorítmicos muito mais eficientes, gerando um bilhão de receita para a empresa em clientes fidelizados.

Segundo o diretor de comunicações da empresa, Joris Evers, considerando que cada assinante apresenta uma tela inicial diferente baseada nas recomendações, hoje, existem mais de 33 milhões de versões diferentes da plataforma.

Marketing personalizado

Por último, a Netflix também usa o Big Data para traçar campanhas de marketing personalizadas. Só a série “House of Cards”, por exemplo, ganhou 10 trailers diferentes para promover o seu lançamento. 

Após a análise, o público que tem o costume de consumir conteúdos voltados para o universo feminino, por exemplo, recebeu a versão do trailer em que apresenta o foco nas personagens mulheres da série.

Benefícios do Big Data

Depois desse exemplo da Netflix, já fica bem claro que os benefícios do Big Data são inúmeros se souber utilizá-lo para gerar insights interessantes e que serão aplicados na estratégia de negócio.

De maneira geral, listamos alguns dos principais benefícios do Big Data:

• Análise do perfil e comportamento de consumo;
• Retenção e satisfação dos clientes;
• Marketing personalizado e eficiente;
• Melhor experiência em compras personalizadas;
• Análise e diminuição de riscos;
• Identificação de novas oportunidades de negócio;
• Desenvolvimento de novos produtos;
• Tomadas de decisões mais estratégicas e assertivas;
• Detecção de fraudes bancárias;
• Prevenção da saúde com a criação de alertas em tempo real.

O Big Data pode ser aplicado em qualquer tipo de área e por isso as possibilidades e benefícios são inúmeros. O importante é entender as respostas que um determinado negócio está buscando para fazer o uso do Big Data e extrair os insights corretos.

Tendências do Big Data

Já ficou claro que o Big Data é parte fundamental não só do presente nas empresas, mas principalmente do futuro. Segundo o relatório da 100 Data and Analytics Predictions Through 2024, da Gartner:

• 90% das 500 maiores empresas do mundo terão governança analítica de dados até 2023;
• 80% dos produtos de consumo ou industriais que contenham eletrônicos utilizarão o Big Data para o seu desenvolvimento;
• 75% dos projetos combinados de Blockchain e IoT serão implementados para ajudar a obter uma otimização de custos aprimorada até 2024;
• 80% das empresas terão planejamento autônomo até 2024;
• 50% dos prestadores de serviços da área de saúde integrarão monitoramento digital, e gerenciamento de cuidados nos seus trabalhos clínicos até 2024;
• Até 2025, dados baseados em SaaS (software como serviço) aumentarão a capacidade digital da força de trabalho ao fornecer recomendações de conteúdo personalizadas, insights sobre padrões de trabalho e orientação de desenvolvimento de habilidades;
• Mais de 50% dos fabricantes de equipamentos oferecerão contratos de serviço baseados em resultados que dependem de conectividade com a IoT até 2025.
• 50% das implementações de tecnologia de vendas B2B usarão análises de engajamento do cliente para otimizar as vendas até 2025.

Além dessas tendências citadas acima, é importante ressaltar que a Inteligência Artificial também se torna mais rápida e eficaz devido ao uso do Big Data e vem de encontro para melhorar a experiência e desenvolver habilidades específicas dos trabalhadores.

Profissionais do Big Data

Para que o Big Data possa funcionar, ele necessita de uma boa gama de profissionais especializados em dados e tecnologia, sendo os principais deles:

• Engenheiro, Arquiteto e Cientista de Dados;
• Engenheiro e Cientista de Machine Learning;
• Programadores e desenvolvedores;
• Big Data Analytics;
• Profissionais de BI – Business Intelligence.

De maneira geral, os profissionais envolvidos devem ter conhecimentos em matemática, estatística e tecnologia da informação, mas cada um na sua medida. Um cientista de dados precisa ter um conhecimento muito mais profundo na área de exatas do que um programador, por exemplo.

< Saiba mais: O que é Data Analytics, como funciona e por que é diferente do Big Data />

Relação entre Big Data, Machine Learning e Inteligência artificial 

Quando falamos em Big Data é impossível não relacioná-lo também com o Machine Learning e a Inteligência Artificial (IA), pois eles andam de mãos dadas e são interdependentes.

Para lidar com o Big Data, a Inteligência Artificial é necessária visto que a capacidade humana não consegue processar de forma tão rápida e eficiente uma infinidade de dados criados a cada segundo. 

Para isso, são implementados algoritmos específicos nas máquinas de forma que elas consigam aprender a identificar padrões, realizar limpezas de dados incompletos ou com possíveis erros. 

Dessa forma, o uso da IA e da Machine Learning vão conseguir processar de forma correta e eficaz o Big Data, de modo a fazer a leitura dos dados e gerar os insights corretos para um negócio ou área de conhecimento.

O que é Big Data Analytics?

O Big Data Analytics é a área que envolve os profissionais com capacidade analítica para visualizar e tratar o grande volume de dados para transformá-los em informações legíveis. Para isso, utilizam-se de modelos de análises descritivas, diagnósticas, descritivas, preditivas e prescritivas. 

A análise do Big Data já faz parte do universo das empresas, mas terá um papel fundamental para o crescimento e expansão das mesmas. Como já mostramos, os benefícios da aplicabilidade do Big Data são inúmeros e as tendências do mercado são extremamente fortes com o avanço das tecnologias.
 
Esses profissionais especializados em análise de dados estão super em alta no mercado. Só para ter uma ideia, segundo o Statista a receita de análise de Big Data até 2025 será de 68 bilhões de dólares e terá impacto nas principais tomadas de decisões estratégicas de um negócio.

Como iniciar na área? 

O Big Data é uma área bem ampla e que necessita de diversos profissionais especializados para funcionar, desde um cientista de dados a um programador. 

Contudo, uma coisa comum é a necessidade ter alguns skills, sendo os principais deles, a capacidade analítica, o conhecimento na área de estatística e matemática, e programação.

Quem já é formado na área de tecnologia tem buscado fazer uma pós-graduação na área de análise, ou até mesmo em engenharia de dados. Ambas são áreas com muita demanda e poucos profissionais especializados. 

Por outro lado, quem deseja iniciar na área e não quer enfrentar anos de faculdade inicialmente, uma boa alternativa é buscar por cursos mais técnicos. 

Um exemplo é o curso de arquitetura de Big Data, que permite ter uma formação em poucas semanas para ingressar no mercado de tecnologia com maior rapidez. Daí, já no mercado de trabalho fica mais fácil iniciar uma graduação.

O que faz um analista de Big Data?

Uma das carreiras com maior demanda atualmente é a de analista de Big Data. Mas, o que é um analista de Big Data? Ele é um profissional que trabalha com números e análises profundas de dados para fornecer informação estratégica de alta qualidade para as empresas.

Por meio de ferramentas e técnicas específicas, o analista de Big Data aprende a interpretar os dados de acordo com o objetivo corporativo, como reduzir custos, identificar padrões e gargalos, entender comportamento de consumidor e muito mais.

Ou seja, o trabalho do analista de Big Data é analisar e tirar insights de dados para responder perguntas e resolver determinados problemas. Ele é o braço-direito de gestores e líderes que precisam entender cenários para tomar decisões mais assertivas.

Veja o que faz um analista de Big Data e suas principais responsabilidades:

• suporte a equipes e/ou cientista de dados;
• mineração de dados de fontes primárias e secundárias;
• análise e interpretação de dados com o uso de ferramentas e técnicas estatísticas;
• identificação de melhorias de processos, padrões, tendências e oportunidades de negócios;
• criação e manutenção do banco e sistema de dados;
• correção de falhas nos códigos, entre outras;
• elaboração de relatórios com insights valiosos para os líderes corporativos.

Percebe-se que um analista de Big Data pode trabalhar em diversos setores, como logística, finanças, marketing, saúde, planejamento, química, vendas, recursos humanos etc. 

Com uma média de salário de R$6.253, esse profissional, geralmente, trabalha a maior parte do tempo com Linguagem Python, SQL e Power BI. Por isso, muitas vagas são remotas, como mostram tendências da área.

< Se você deseja entender melhor sobre a área de Data Science, confira nosso artigo “Data Science: o guia completo para quem deseja começar na área” />.

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