Além do DBA: Explorando funções emergentes de dados para entusiastas de SQL

As habilidades em SQL são muito procuradas, não apenas para a manutenção de bancos de dados, mas também para potencializar a análise, os insights e a automação em todos os setores. Embora os administradores de banco de dados (DBAs) ainda desempenhem um papel importante, o campo de dados se expandiu para incluir cargos como engenheiros de dados, analistas e desenvolvedores de BI que usam o SQL de maneiras novas e práticas.

Neste artigo, você explorará as diferenças entre essas funções, as habilidades que elas exigem e como você pode ingressar nelas com base em seu conhecimento de SQL. Independentemente de estar apenas começando ou procurando expandir sua carreira, entender essas oportunidades o ajudará a decidir o próximo passo.

A evolução das funções de dados

Historicamente, o gerenciamento de dados se concentrava em funções como DBAs, que eram responsáveis por manter bancos de dados, garantir seu desempenho e proteger a integridade dos dados. No entanto, o aumento do volume de dados e o advento da análise avançada deram origem a novas funções que exigem um conjunto de habilidades mais amplo.

Engenheiro de dados

Visão geral da função:
Os engenheiros de dados são responsáveis por projetar, construir e manter sistemas que coletam, armazenam e processam grandes volumes de dados. Eles desenvolvem arquiteturas de dados e pipelines robustos que garantem que os dados sejam coletados com eficiência de diversas fontes, transformados em formatos utilizáveis e disponibilizados para análise.

Essa função envolve a garantia da qualidade e da consistência dos dados, a implementação de processos de validação de dados e a otimização das velocidades de recuperação e processamento de dados para dar suporte à análise em tempo real e ao business intelligence. A colaboração com cientistas de dados, analistas e outras partes interessadas é essencial para alinhar a infraestrutura de dados às metas organizacionais e facilitar a extração de insights acionáveis.

Para os interessados em seguir uma carreira como engenheiro de Big Data, é importante adquirir um conjunto abrangente de habilidades que inclua proficiência em SQL, familiaridade com bancos de dados NoSQL, compreensão dos conceitos de armazenamento de dados e experiência com plataformas e estruturas de Big Data.

Um guia detalhado sobre as habilidades e etapas necessárias para entrar nesse campo pode ser encontrado no artigo How to Become a Big Data Engineer (Como se tornar um engenheiro de Big Data). Esse recurso oferece insights valiosos sobre os requisitos da função e fornece conselhos práticos para aspirantes a engenheiros de Big Data.

Principais responsabilidades:

• Desenvolver e manter arquiteturas de dados.
• Construir pipelines de dados para coletar dados de várias fontes.
• Garantir a qualidade e a consistência dos dados.
• Colaborar com cientistas e analistas de dados para fornecer a infraestrutura de dados necessária.

SQL em ação:
O SQL é fundamental para os engenheiros de dados. Eles o utilizam para extrair e transformar dados, criar e gerenciar esquemas de bancos de dados e otimizar consultas para obter desempenho.

Caso de uso no mundo real:
Uma empresa de varejo pode empregar um engenheiro de dados para projetar um sistema que agregue dados de vendas de várias lojas em um data warehouse centralizado, permitindo análises em tempo real. Por exemplo, os dados de cada loja podem ser inseridos em uma tabela de preparação como raw_sales, que é então transformada e carregada em uma tabela de relatórios.

-- Insert new data into staging table
INSERT INTO raw_sales (store_id, product_id, sales_amount, sale_date)
VALUES (1, 101, 250.00, '2024-03-01');

-- Transform and aggregate daily totals
INSERT INTO daily_store_sales (store_id, sale_date, total_sales)
SELECT store_id, sale_date, SUM(sales_amount)
FROM raw_sales
GROUP BY store_id, sale_date;

-- Query total sales across all stores
SELECT sale_date, SUM(total_sales) AS company_wide_sales
FROM daily_store_sales
GROUP BY sale_date
ORDER BY sale_date;

Esse fluxo ajuda a empresa a acompanhar o desempenho por dia, por loja e por toda a empresa, fornecendo aos tomadores de decisão os insights necessários para gerenciar o estoque e planejar promoções.

Cientista de dados

Visão geral da função:
Os cientistas de dados analisam dados complexos para descobrir padrões, tendências e percepções que informam as decisões de negócios. Um sólido conhecimento de SQL é essencial para recuperar e preparar dados com eficiência antes de aplicar técnicas analíticas mais avançadas. O SQL ajuda os cientistas de dados a dividir e filtrar grandes conjuntos de dados, realizar junções e criar exibições agregadas - todas tarefas essenciais durante a análise exploratória de dados.

Se você está procurando construir a base necessária para essa carreira, confira o artigo Por que você deve aprender SQL para a ciência de dados. Ele explica como o SQL se encaixa no fluxo de trabalho da ciência de dados e oferece dicas práticas sobre como começar, mesmo que você seja novo na área.

Principais responsabilidades:

• Coletar e limpar grandes conjuntos de dados.
• Aplicar métodos estatísticos e algoritmos de aprendizado de máquina.
• Visualizar descobertas de dados.
• Comunicar os insights às partes interessadas.

SQL em ação:
Os cientistas de dados usam o SQL para consultar bancos de dados, recuperar subconjuntos de dados relevantes e realizar a exploração inicial dos dados antes de aplicar técnicas analíticas mais complexas.

Caso de uso no mundo real:
No setor de saúde, um cientista de dados pode analisar dados de pacientes para prever surtos de doenças, melhorando as estratégias de preparação e resposta. Por exemplo, ele poderia usar SQL para identificar aumentos nos sintomas relacionados à gripe relatados em diferentes hospitais ao longo do tempo:

SELECT
    hospital_id,
    report_date,
    COUNT(*) AS flu_symptom_cases
FROM
    patient_symptoms
WHERE
    symptom_description ILIKE '%fever%' OR
    symptom_description ILIKE '%cough%' OR
    symptom_description ILIKE '%sore throat%'
GROUP BY
    hospital_id, report_date
ORDER BY
    Report_date;

Essa consulta ajuda a detectar picos anormais nos sintomas da gripe, que podem ser usados juntamente com modelos estatísticos para prever surtos e alocar recursos médicos de forma proativa.

Desenvolvedor de Business Intelligence (BI)

Visão geral da função:
Os desenvolvedores de BI criam e gerenciam soluções de business intelligence que ajudam as organizações a tomar decisões informadas e orientadas por dados. Sua função vai além da simples criação de relatórios - eles projetam modelos de dados, desenvolvem painéis automatizados e trabalham em estreita colaboração com as equipes para traduzir as necessidades comerciais em insights mensuráveis. Ao transformar dados complexos em visuais claros e KPIs, os desenvolvedores de BI desempenham um papel crucial para ajudar os executivos e as partes interessadas a monitorar o desempenho, identificar tendências e responder rapidamente às mudanças nas condições.

Principais responsabilidades:

• Projetar e desenvolver ferramentas e painéis de relatórios.
• Integrar dados de várias fontes.
• Garantir a precisão e a consistência dos dados.
• Treinar usuários finais em ferramentas de BI.

SQL em ação:
Os desenvolvedores de BI dependem muito do SQL para alimentar os painéis e relatórios usados em toda a organização. Eles usam o SQL para escrever consultas eficientes que recuperam, filtram e transformam dados de várias fontes, garantindo que as informações exibidas sejam precisas e atualizadas. Ao criar uma lógica de consulta reutilizável, os desenvolvedores de BI facilitam a atualização automática dos painéis. O SQL também permite que eles otimizem o desempenho dos relatórios e garantam uma integração perfeita com ferramentas de BI, como Power BI, Tableau ou Looker, ajudando as equipes de negócios a tomar decisões informadas com base em insights em tempo real.

Caso de uso no mundo real:
Um desenvolvedor de BI em uma instituição financeira pode desenvolver painéis que fornecem insights em tempo real sobre as tendências do mercado, auxiliando nas decisões de investimento. Eles geralmente dependem do SQL para extrair e agregar dados para esses painéis. Por exemplo, para mostrar os preços médios diários das ações e o volume total negociado por setor, eles podem executar uma consulta como esta:

SELECT
    sector,
    trade_date,
    ROUND(AVG(stock_price), 2) AS avg_price,
    SUM(trade_volume) AS total_volume
FROM
    market_data
GROUP BY
    sector, trade_date
ORDER BY
    trade_date DESC;

Esse resultado pode ser inserido em ferramentas de BI, como o Power BI ou o Tableau, permitindo que as partes interessadas acompanhem o desempenho do setor ao longo do tempo. O SQL fornece a base para recursos visuais que ajudam os analistas e investidores a tomar decisões mais rápidas e baseadas em dados.

Analista de dados

Visão geral da função:
Os analistas de dados desempenham um papel importante na transformação de dados brutos em insights acionáveis que geram melhorias nos negócios. Eles são responsáveis por coletar dados de várias fontes, limpá-los e organizá-los para garantir a precisão, analisá-los para identificar tendências e padrões e criar visualizações e relatórios para comunicar efetivamente as descobertas às partes interessadas. Esse processo permite que as organizações tomem decisões informadas, otimizem as operações e desenvolvam estratégias com base em evidências empíricas.

Para aqueles que desejam se tornar analistas de dados, é muito importante adquirir um conjunto diversificado de habilidades, incluindo proficiência em estatística, Excel, SQL, Python, visualização de dados e familiaridade com ferramentas de BI (Business Intelligence). Um guia abrangente que detalha as etapas para desenvolver essas competências está disponível no artigo Roadmap to Becoming a Data Analyst (Roteiro para se tornar um analista de dados). Esse recurso descreve uma abordagem estruturada para desenvolver as habilidades necessárias e fornece conselhos práticos para pessoas que desejam entrar no campo da análise de dados.

Principais responsabilidades:

• Coletar e interpretar dados.
• Identificar padrões e tendências.
• Criar relatórios e visualizações.
• Apoiar os processos de tomada de decisão.

SQL em ação:

O SQL é usado para extrair e manipular dados para relatórios, criar consultas complexas para análise de dados e garantir que as ferramentas de BI tenham acesso aos dados necessários.

Caso de uso no mundo real:
Uma empresa de comércio eletrônico pode contar com um analista de dados para examinar os dados de compras dos clientes a fim de identificar produtos populares e informar as decisões de estoque. Por exemplo, o analista poderia escrever uma consulta SQL para determinar os produtos mais vendidos nos últimos 30 dias:

SELECT
    product_id,
    product_name,
    COUNT(order_id) AS number_of_orders,
    SUM(quantity) AS total_units_sold,
    SUM(total_price) AS total_revenue
FROM
    order_details
WHERE
    order_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '30 days'
GROUP BY
    product_id, product_name
ORDER BY
    total_units_sold DESC
LIMIT 10;

Essa consulta fornece um instantâneo dos produtos mais vendidos com base na quantidade vendida e na receita gerada. Esses insights ajudam a otimizar os níveis de estoque, planejar campanhas de marketing e decidir quais produtos devem ser apresentados na página inicial ou em promoções.

É claro que isso é apenas a ponta do iceberg. Os exemplos de SQL mostrados ao longo deste artigo são intencionalmente simples, mas destacam como as habilidades básicas de SQL são usadas em todas as funções relacionadas a dados, desde relatórios básicos até análises complexas. Independentemente da direção que você tomar, dominar o SQL lhe dará a capacidade de trabalhar com dados de forma confiante e eficiente.

Transição para funções de dados emergentes

Se você estiver pronto para ir além das funções tradicionais de SQL, a chave é expandir suas habilidades técnicas e sua experiência prática. Comece identificando qual função de dados o entusiasma mais - análise, engenharia ou ciência de dados. Depois de escolher uma direção, concentre seus esforços de aprendizado. O conhecimento de programação é fundamental em todas as áreas, especialmente em Python, que é amplamente usado para análise de dados, automação e aprendizado de máquina. Você pode começar com o curso Interactive Python Fundamentals (Fundamentos interativos de Python) no LearnPython.com para obter um treinamento prático e fácil para iniciantes.

Para fortalecer seu SQL, acesse LearnSQL.com.br's SQL Practice track, onde você encontrará exercícios guiados que refletem tarefas de dados do mundo real. Esses projetos ajudam você a se tornar mais rápido e mais confiante ao escrever consultas. E se o seu objetivo é se aprofundar, a trilha SQL de A a Z o guiará passo a passo pelo SQL, enquanto SQL Avançado ensina otimização e ajuste de desempenho.

Obviamente, saber como escrever SQL é apenas uma parte do processo. Você também precisará se familiarizar com ferramentas como Power BI ou Tableau para apresentar seus insights de forma eficaz. Aprender a estruturar bancos de dados, criar processos de ETL e otimizar consultas lhe dará uma vantagem, independentemente da função de dados que você venha a exercer.

Tente trabalhar em projetos pessoais ou como freelancer com conjuntos de dados reais ou contribua com trabalhos de código aberto. Isso não apenas fortalece suas habilidades, mas também cria um portfólio que pode ser compartilhado com possíveis empregadores.

E não subestime o valor da comunidade. Participe de grupos de dados on-line, assista a webinars e conecte-se com outras pessoas da área. Compartilhar seu trabalho e aprender com os colegas é uma maneira poderosa de crescer. O campo dos dados avança rapidamente, mas com as ferramentas certas, prática consistente e um caminho de aprendizado claro, você estará pronto para assumir sua próxima função com confiança.