Em um mundo onde os dados desempenham um papel central nas decisões estratégicas das empresas, estruturar de forma eficiente a gestão desses dados é crucial para garantir seu aproveitamento. Além disso, as empresas de dados precisam de uma hierarquia bem definida, com papéis específicos que asseguram a eficiência no gerenciamento, desde a coleta e armazenamento até a análise e visualização. Assim, este artigo explora a hierarquia típica de uma empresa de dados e detalha os principais papéis, como engenheiros de dados, profissionais de data wrangling, cientistas de dados, entre outros.
1. Nível Executivo
O Chief Data Officer (CDO) assume a responsabilidade estratégica pela gestão e governança dos dados. Primeiramente, o CDO define a visão e a estratégia de dados da empresa, garantindo o alinhamento dos dados com os objetivos de negócios. Suas responsabilidades incluem:
- Desenvolver a Estratégia de Dados: Primeiramente criar e implementar estratégias que maximizem o valor dos dados para a empresa.
- Governança de Dados: Em segundo lugar estabelecer políticas e práticas que assegurem a qualidade e a conformidade dos dados com as normas da organização.
Veja mais sobre a função de CDO aqui. - Liderança: Finalmente trabalhar em conjunto com outras lideranças executivas para integrar a estratégia de dados ao planejamento geral da empresa.
2. Nível Gerencial
Então o Data Engineering Manager supervisiona a equipe de engenheiros de dados e gerencia os projetos de pipeline de dados. Além disso, suas funções incluem:
- Coordenação de Projetos: Primeiramente planejar e executar a implementação de sistemas e pipelines de dados.
- Gerenciamento de Equipe:Em segundo lugar supervisionar e apoiar os engenheiros de dados para garantir que os objetivos sejam alcançados.
Saiba mais sobre o gerenciamento de engenharia de dados. - Estratégia de Dados: Então colaborar com o CDO para alinhar as iniciativas de engenharia com a estratégia de dados da empresa.
Em seguida o data Science Manager gerencia a equipe de cientistas de dados e analistas, além de desenvolver estratégias para projetos de análise. Ele se responsabiliza por:
- Gerenciamento de Projetos de Ciência de Dados: Supervisionar a execução de análises e modelagem preditiva.
- Estratégia Analítica: Desenvolver métodos para aproveitar dados em análises e modelos.
- Liderança de Equipe: Coordenar e apoiar os cientistas de dados, garantindo a qualidade das entregas.
Veja mais sobre a função de um Data Science Manager.
3. Nível Operacional
Os engenheiros de dados criam, mantêm e otimizam os pipelines e a infraestrutura de dados. Primeiramente, garantem que os dados sejam coletados e processados de forma eficiente. Suas principais responsabilidades são:
- Desenvolvimento de Pipelines de Dados: Criar pipelines para ingestão, transformação e armazenamento dos dados.
- Manutenção de Sistemas: Assegurar que a infraestrutura de dados seja escalável e funcione corretamente.
Saiba mais sobre o papel de um engenheiro de dados.
Os data wranglers preparam e limpam dados para análise. Eles também têm como principais funções:
- Limpeza de Dados: Corrigir inconsistências e erros nos dados brutos.
- Transformação de Dados: Formatá-los para torná-los utilizáveis em análises.
- Integração de Dados: Unificar dados de várias fontes para criar conjuntos coerentes.
Veja mais sobre a função de data wrangling.
Cientista de Dados
Os cientistas de dados utilizam estatísticas, algoritmos e machine learning para extrair insights dos dados. Eles realizam:
- Análise de Dados: Identificar padrões e tendências nos dados.
- Modelagem Preditiva: Construir modelos para prever comportamentos e apoiar decisões estratégicas.
- Visualização de Dados: Comunicar descobertas por meio de gráficos e relatórios.
Saiba mais sobre a função de cientista de dados.
Analista de Dados
Os analistas de dados focam na interpretação dos dados para fornecer suporte à tomada de decisões. Então suas responsabilidades incluem:
- Análise Exploratória: Primeiramente investigar dados em busca de padrões e insights.
- Criação de Relatórios: Em segundo lugar produzir dashboards e relatórios para apresentar as descobertas.
- Suporte à Decisão: Finalmente fazer recomendações com base nas análises realizadas.
Então veja mais sobre a função de um analista de dados.
4. Nível de Suporte
O data architect projeta a estrutura e a organização dos sistemas de dados da empresa. Dessa forma ele se responsabiliza por:
- Desenho de Arquitetura de Dados: Definir a estrutura de armazenamento e o fluxo de dados.
- Planejamento de Infraestrutura: Organizar como os dados serão armazenados e acessados.
- Garantia de Qualidade: Garantir que a arquitetura suporte a integridade dos dados.
Saiba mais sobre a arquitetura de dados.
Database Administrator (DBA)
O Database Administrator (DBA) gerencia e mantém os sistemas de bancos de dados da empresa. Além disso, ele atua nas seguintes áreas:
- Gerenciamento de Banco de Dados: Configurar e otimizar os bancos de dados.
- Segurança de Dados: Implementar medidas de segurança para proteger as informações.
- Backup e Recuperação: Garantir a recuperação dos dados em caso de falha.
Veja mais sobre o papel de um DBA.
Conclusão
Finalmente a hierarquia em uma empresa de dados envolve diferentes níveis de responsabilidade, desde os executivos até os níveis de suporte, garantindo que todas as áreas da gestão de dados sejam abordadas de forma eficaz. Assim, cada papel, desde os engenheiros de dados até os cientistas de dados e analistas, desempenha uma função essencial na cadeia de valor dos dados. Então A colaboração entre essas funções é crucial para assegurar o uso eficiente dos dados, contribuindo para decisões estratégicas e informadas. Saiba mais sobre como montar uma equipe de dados eficiente.