{"id":26761,"date":"2020-07-22T05:07:58","date_gmt":"2020-07-22T05:07:58","guid":{"rendered":"https:\/\/building.nu.com\/nubank-data-analysts-are-now-called-analytics-engineers\/"},"modified":"2024-03-20T17:30:35","modified_gmt":"2024-03-20T17:30:35","slug":"analistas-de-dados-do-nubank-agora-sao-chamados-de-engenheiros-de-analise","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/building.nu.com\/pt-br\/analistas-de-dados-do-nubank-agora-sao-chamados-de-engenheiros-de-analise\/","title":{"rendered":"Analistas de Dados do Nubank agora s\u00e3o chamados de Engenheiros de An\u00e1lise"},"content":{"rendered":"\n

O que um Analista de Neg\u00f3cios faz exatamente?<\/h2>\n\n\n\n

Ouvimos muito essa pergunta, e a resposta muitas vezes surpreende as pessoas. Em algumas empresas, os Analistas de Dados criam pain\u00e9is de Intelig\u00eancia de Neg\u00f3cios (BI). Em outras empresas, os Analistas de Dados extraem dados e \u201cexecutam consultas\u201d para outras pessoas. N\u00e3o \u00e9 isso que fazemos. <\/p>\n\n\n\n

Somos a divis\u00e3o de An\u00e1lise de Dados do Nubank, e percebemos que nosso nome transmite mal o que fazemos<\/strong>. Tanto interna quanto externamente. Nosso objetivo \u00e9 tornar toda a empresa mais produtiva na utiliza\u00e7\u00e3o de dados, aplicando princ\u00edpios estabelecidos de engenharia de software e t\u00e9cnicas de modelagem de dados a todos os dom\u00ednios de neg\u00f3cios do Nubank. <\/p>\n\n\n\n

Para o Nubank, os dados s\u00e3o cruciais. N\u00e3o \u00e9 novidade que uma empresa fintech moderna como a nossa utiliza dados em todos os lugares. Por exemplo, um caso de uso importante \u00e9 a tomada de decis\u00e3o autom\u00e1tica para concess\u00f5es e limites de cr\u00e9dito usando modelos de aprendizado de m\u00e1quina (ML). <\/p>\n\n\n\n

N\u00e3o usamos dados apenas para a tomada de decis\u00f5es. Tamb\u00e9m temos obriga\u00e7\u00f5es regulamentares de presta\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es a autoridades<\/strong> como bancos centrais e entidades de preven\u00e7\u00e3o a lavagem de dinheiro \u2013 sempre respeitando as leis de prote\u00e7\u00e3o de dados, independente do mercado em que operamos. <\/p>\n\n\n\n

N\u00f3s, como Analistas de Dados, somos todos alocados em esquadr\u00f5es<\/strong>, que s\u00e3o os times aut\u00f4nomos e multidisciplinares do Nubank. Em abril de 2020, t\u00ednhamos quase cem esquadr\u00f5es, como Aquisi\u00e7\u00e3o, Cobran\u00e7a, Empr\u00e9stimo etc. Um Analista de Dados trabalha para tornar os outros membros de seu esquadr\u00e3o mais produtivos na utiliza\u00e7\u00e3o de dados. <\/p>\n\n\n\n

Al\u00e9m disso, liberamos o restante do esquadr\u00e3o de fazer tarefas pesadas de engenharia de dados, de modo que pudessem se concentrar em suas especialidades. Al\u00e9m do trabalho em seus respectivos esquadr\u00f5es, todos os Analistas de Dados se re\u00fanem \u00e0s sextas-feiras para trabalhar em projetos horizontais<\/strong>. Por exemplo: como possibilitar a integra\u00e7\u00e3o de dados entre empresas. <\/p>\n\n\n\n

No Nubank, nos esfor\u00e7amos muito para capacitar cada funcion\u00e1rio a utilizar os dados que julgar necess\u00e1rios para o seu trabalho, desde que estejam alinhados com a nossa pol\u00edtica de privacidade de dados. <\/p>\n\n\n\n

Para entender melhor como fazemos isso, primeiro explicaremos o cen\u00e1rio de dados antes dos Analistas de Dados. Segundo, apresentaremos a divis\u00e3o de An\u00e1lise de Dados e mostraremos seu foco e escopo em compara\u00e7\u00e3o \u00e0s divis\u00f5es j\u00e1 existentes. Por fim, avaliaremos a adequa\u00e7\u00e3o do nome da divis\u00e3o dentro e fora do Nubank, e pensaremos em alternativas. <\/p>\n\n\n\n

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Edif\u00edcio H1 do Nubank em S\u00e3o Paulo, Brasil; na parede, um dos dinossauros (institui\u00e7\u00f5es financeiras tradicionais) com que lutamos.
Confira nossas oportunidades de trabalho<\/a>
<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Cen\u00e1rio de dados no Nubank antes de 2019\u00a0<\/h2>\n\n\n\n

O banco de dados backend que voc\u00ea normalmente encontra no Nubank \u00e9 chamado Datomic<\/a>, uma tecnologia bastante incomum. O Nubank optou por usar o Datomic desde muito cedo porque acredita que esse banco de dados tem superpoderes. Um desses superpoderes \u00e9 particularmente valioso para fins anal\u00edticos: o fato de o Datomic ser apenas cumulativo. Isso significa que, em condi\u00e7\u00f5es normais, o banco de dados apenas acumula dados novos e n\u00e3o esquece (exclui ou modifica) dados antigos. <\/p>\n\n\n\n

Isso \u00e9 diferente de como as pessoas geralmente usam bancos de dados SQL. A diferen\u00e7a \u00e9 que no Datomic voc\u00ea apenas INSERE novas linhas \u2013 voc\u00ea n\u00e3o pode ATUALIZAR ou EXCLUIR. Como resultado, os analistas e modelos de aprendizado de m\u00e1quina (ML) do Nubank t\u00eam acesso a uma riqueza de dados hist\u00f3ricos. <\/p>\n\n\n\n

Por muito tempo, desde seu in\u00edcio em 2014, o Nubank conseguiu funcionar bem sem um sistema anal\u00edtico separado e uma equipe de dados especializada. Em outras palavras, analistas de neg\u00f3cios, cientistas de dados e outras pessoas extra\u00edram eles pr\u00f3prios os dados de que precisavam. Eles consultavam o Datomic diretamente e executavam a an\u00e1lise em sua pr\u00f3pria m\u00e1quina. <\/p>\n\n\n\n

Al\u00e9m dos ocasionais resmungos sobre a linguagem de consulta alien\u00edgena do Datomic, a Datalog (a maioria das pessoas est\u00e1 acostumada com a linguagem SQL), esse \u201cpipeline de an\u00e1lise\u201d (ou a falta dele) funcionou bem inicialmente<\/strong>. O problema foi o decl\u00ednio no desempenho das consultas, causado por uma base de clientes em r\u00e1pido crescimento. <\/p>\n\n\n\n

Al\u00e9m disso, o aumento do n\u00famero de funcion\u00e1rios \u00e1vidos por dados s\u00f3 piorou a situa\u00e7\u00e3o. Os analistas recorreram a truques inteligentes, como dividir suas consultas em partes e concatenar os resultados em suas m\u00e1quinas. Isso funciona, mas n\u00e3o por muito tempo. <\/p>\n\n\n\n

Podemos dizer que as consultas aos nossos maiores bancos de dados come\u00e7aram a parar de verdade em 2016. Vimos que n\u00e3o poder\u00edamos continuar assim, e precis\u00e1vamos que nossos dados ficassem dispon\u00edveis em um banco de dados que atendesse especificamente a cargas de trabalho anal\u00edticas. <\/p>\n\n\n\n

Ao mesmo tempo, n\u00e3o gost\u00e1vamos da ideia de ter v\u00e1rios pipelines de dados personalizados e contratar equipes de engenharia de dados para cuidar deles \u2013 necessidades comuns na abordagem desses tipos de problemas de acesso a dados. Por\u00e9m, n\u00e3o precisamos fazer isso, pois o uso universal do Datomic pelo Nubank nos permitiu implementar apenas um tipo gen\u00e9rico de pipeline de extra\u00e7\u00e3o de dados. Dentro de um m\u00eas, todos os servi\u00e7os foram conectados<\/strong> usando esse pipeline e os dados originais come\u00e7aram a fluir para nossa plataforma de dados. <\/p>\n\n\n\n

Decidimos construir uma plataforma de dados de autoatendimento. No Nubank, gostamos de investir em plataformas e abstra\u00e7\u00f5es desenvolvidas e mantidas em equipes horizontais por especialistas, para que generalistas em equipes verticais possam iterar rapidamente em alto n\u00edvel de abstra\u00e7\u00e3o. <\/p>\n\n\n\n

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Engenheiros e outras divis\u00f5es trabalhando. Vista interna do edif\u00edcio H1<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Por exemplo, os engenheiros t\u00eam autonomia para implantar seu pr\u00f3prio software<\/strong>. N\u00e3o temos uma equipe de DevOps que cuida desse tipo de trabalho. De forma parecida, nossa plataforma de dados de autoatendimento permitiu que as pessoas criassem seus pr\u00f3prios conjuntos de dados (visualiza\u00e7\u00f5es materializadas) baseadas nos dados originais, e outras pessoas conseguem gerar novos conjuntos de dados baseados nesses subconjuntos, e assim por diante. Na verdade, precis\u00e1vamos apenas de uma pequena equipe de infraestrutura especializada para cuidar da plataforma que processa as crescentes quantidades de dados. <\/p>\n\n\n\n

A plataforma de dados de autoatendimento possui uma arquitetura ETL moderna t\u00edpica. Extra\u00edmos todos os dados do Datomic e os salvamos em nosso data lake em um servi\u00e7o de armazenamento em bloco na nuvem. Depois, n\u00f3s o transformamos de um log Datomic em uma tabela relacional (usando o que chamamos de \u201ccontratos\u201d \u2013 veja \u201cExtra\u00e7\u00e3o de dados e tomada de decis\u00e3o\u201d nesteartigo<\/a>). Por fim, carregamos tudo em um banco de dados anal\u00edtico que todos na empresa podem acessar \u2013 desde o atendimento ao cliente at\u00e9 os executivos.  <\/p>\n\n\n\n

A plataforma foi um sucesso<\/strong>, pelo menos em termos de r\u00e1pida ado\u00e7\u00e3o. As pessoas ficaram felizes por poder acessar todos os dados (novamente) e come\u00e7aram a contribuir com conjuntos de dados para a plataforma (veja nossa conversa no encontro sobre DS e ML em S\u00e3o Paulo <\/a>para mais detalhes). Tamb\u00e9m melhoramos claramente em termos de desempenho de consulta. <\/p>\n\n\n\n

Mas com o tempo, \u00e0 medida que constru\u00edam com mais e mais novos conjuntos de dados, o data lake foi ficando confuso. Os analistas ficavam confusos com o grande n\u00famero de conjuntos de dados com diferen\u00e7as sutis e nenhuma indica\u00e7\u00e3o clara de qual deles usar em seu trabalho. Ao mesmo tempo, n\u00e3o houve incentivo para que os usu\u00e1rios da plataforma de dados investissem em modelagem e reutiliza\u00e7\u00e3o, o que teria organizado a bagun\u00e7a. Infelizmente, mas sem nenhuma surpresa, os dados na nossa plataforma de dados foram se tornando uma \u201cgrande bola de lama\u201d. <\/p>\n\n\n\n

A empresa come\u00e7ou a sofrer com defini\u00e7\u00f5es de dados cada vez mais conflitantes ou amb\u00edguas<\/strong>. <\/strong>Ao mesmo tempo, n\u00e3o sab\u00edamos quem deveria assumir a responsabilidade de focar nessas quest\u00f5es. N\u00e3o se espera que os analistas estudem as melhores pr\u00e1ticas de modelagem, e os engenheiros geralmente se concentram no lado transacional, n\u00e3o no anal\u00edtico. Encontramos uma lacuna: ningu\u00e9m estava focado na governan\u00e7a dos dados do Nubank<\/em>. <\/p>\n\n\n\n

No pr\u00f3ximo mapa, modelamos mais ou menos as diferen\u00e7as relativas de como quatro divis\u00f5es relacionadas a dados (Analistas de Neg\u00f3cios, Cientistas de Dados, Engenheiros de Aprendizado de M\u00e1quina e Engenheiros de Software) investiram sua energia em cinco escopos relacionados a dados selecionados antes de 2019. Portanto, quanto mais longe o pol\u00edgono colorido se afasta do centro, mais energia \u00e9 gasta em tal escopo. <\/p>\n\n\n\n

Finalmente, este mapa mostra que nenhuma divis\u00e3o teve como foco principal Pipelines de Dados de Relat\u00f3rio e An\u00e1lise e Governan\u00e7a de Dados e Modelagem Dimensional. Essa \u00e9 a lacuna.<\/p>\n\n\n\n

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O Nubank de antes de 2019 n\u00e3o tinha ningu\u00e9m cuidando das \u00e1reas de Pipelines de Dados de Relat\u00f3rio e An\u00e1lise e Governan\u00e7a de Dados.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Apresentando uma fun\u00e7\u00e3o de dados especializada\u00a0<\/h2>\n\n\n\n

Na tentativa de preencher a lacuna acima, decidimos introduzir uma nova fun\u00e7\u00e3o especializada em dados no Nubank. <\/p>\n\n\n\n

Chamamos essa fun\u00e7\u00e3o de Analista de Dados<\/strong>, visto que alguns engenheiros que j\u00e1 trabalhavam em nossa infraestrutura de dados se identificavam como engenheiros de dados. Al\u00e9m disso, encontramos vagas de analista de dados em algumas empresas semelhantes ao que procur\u00e1vamos. Os primeiros integrantes dessa nova divis\u00e3o ingressaram no Nubank em outubro de 2018<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

\u00c0 medida que ampliamos a fun\u00e7\u00e3o e aprendemos a melhor forma de agregar valor de forma estrat\u00e9gica, a identidade dessa nova divis\u00e3o evoluiu. Nossos analistas de dados atuam como multiplicadores, ajudando seu esquadr\u00e3o a melhorar a legibilidade dos dados e o design dos fluxos de trabalho de dados. Eles promovem as melhores pr\u00e1ticas em engenharia de dados, modelagem de dados e governan\u00e7a de dados. <\/p>\n\n\n\n

Os analistas de dados tamb\u00e9m passam 20% do seu tempo trabalhando juntos em projetos estrat\u00e9gicos de dados que impactam a empresa como um todo. Esse tempo recorrente alocado fora do esquadr\u00e3o<\/strong> \u00e9 incomum no Nubank, mas essencial para n\u00f3s, analistas de dados, j\u00e1 que um dos nossos objetivos \u00e9 alcan\u00e7ar a integra\u00e7\u00e3o horizontal de dados em toda a empresa (entre todos os esquadr\u00f5es). <\/p>\n\n\n\n

Abaixo descrevemos alguns exemplos de iniciativas nas quais os analistas de dados do Nubank estiveram envolvidos at\u00e9 agora. Os dois primeiros tratam de projetos espec\u00edficos de esquadr\u00f5es, e o terceiro trata da j\u00e1 citada integra\u00e7\u00e3o horizontal de dados, por meio de uma iniciativa que chamamos de \u201cConjunto de Dados Centrais\u201d. <\/p>\n\n\n\n

Reconcilia\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica de dados\u00a0<\/h2>\n\n\n\n

Conforme apresentado em \u201cMicrosservi\u00e7os no Nubank, uma vis\u00e3o geral\u201d<\/a>, um dos nossos problemas \u00e9 detectar e responder \u00e0s altera\u00e7\u00f5es no valor dos dados<\/strong> em tempo h\u00e1bil. Al\u00e9m disso, ao unir dados distribu\u00eddos de diferentes microsservi\u00e7os, pode ser complicado perceber que os valores s\u00e3o divergentes ou inconsistentes. <\/p>\n\n\n\n

Fazendo parte de uma equipe intimamente ligada \u00e0 Controladoria, alguns Analistas de Dados constru\u00edram um sistema de reconcilia\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica<\/strong> para solucionar esses problemas. A equipe se inspirou nos testes de software tradicionais, que s\u00e3o categorizados em testes unit\u00e1rios e testes de integra\u00e7\u00e3o. O sistema de reconcilia\u00e7\u00e3o verifica o data lake todos os dias e garante invariantes para nosso sistema distribu\u00eddo. <\/p>\n\n\n\n

Auditoria cont\u00ednua\u00a0<\/h2>\n\n\n\n

Na mesma linha do nosso projeto de reconcilia\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica citado acima, alguns Analistas de Dados da equipe de Auditoria Interna do Nubank constru\u00edram um sistema futurista de auditoria cont\u00ednua<\/a>. Atuando como uma \u00faltima linha de defesa automatizada, ele \u00e9 repleto de consultas autom\u00e1ticas que s\u00e3o executadas todos os dias. Ao ser acionado, o sistema envia seus resultados para outro sistema que auxilia os auditores no acompanhamento dos alertas acionados. <\/p>\n\n\n\n

Essa automa\u00e7\u00e3o elimina a necessidade de contratar uma grande equipe de auditores, o que normalmente \u00e9 inevit\u00e1vel em grandes empresas. Os Analistas de Dados recentemente conseguiram ensinar<\/strong> aos outros auditores n\u00e3o t\u00e9cnicos<\/strong> como contribuir, sem ajuda, com a plataforma de verifica\u00e7\u00f5es autom\u00e1ticas. <\/p>\n\n\n\n

Governan\u00e7a de dados\/Conjuntos de dados centrais\u00a0<\/h2>\n\n\n\n

Uma das principais iniciativas de governan\u00e7a de dados<\/a> que a divis\u00e3o iniciou no in\u00edcio de 2020 \u00e9 o design dos conjuntos de dados centrais. Os conjuntos de dados centrais oferecer\u00e3o uma melhor experi\u00eancia para os usu\u00e1rios de dados do Nubank, uma alternativa ao confuso data lake que temos hoje. Um conjunto de dados central<\/strong> carrega um selo de aprova\u00e7\u00e3o<\/strong>, reduzindo a sobrecarga cognitiva dos analistas quando procuram os dados para usar. <\/p>\n\n\n\n

O selo garante quatro coisas:\u00a0<\/h2>\n\n\n\n
    \n
  1. Ele significa que aquele \u00e9 o conjunto de dados can\u00f4nico a ser usado para aquele gr\u00e3o (o que determinada linha representa), o que \u00e9 poss\u00edvel pelo alinhamento das partes interessadas nesses dados por toda a empresa. <\/li>\n\n\n\n
  2. H\u00e1 uma equipe que garante a estabilidade em longo prazo do conjunto de dados (por exemplo, para evitar quebras quando os sistemas de origem s\u00e3o refatorados \u2013 isso acontece com frequ\u00eancia e pode interromper a an\u00e1lise se n\u00e3o for resolvido com cuidado). <\/li>\n\n\n\n
  3. Estamos monitorando ativamente anomalias e avisando o usu\u00e1rio se algo estiver errado com o conjunto de dados principal \u2013 antes que o usu\u00e1rio descubra. <\/li>\n\n\n\n
  4. Somos meticulosos em ter nomes e l\u00f3gica consistentes para nomes de colunas em todos os conjuntos de dados centrais. Contamos com t\u00e9cnicas de modelagem dimensional e estamos desenvolvendo ativamente ferramentas (principalmente relacionadas a dimens\u00f5es conformadas) para nos ajudar nesse sentido. Iremos nos aprofundar em nossos esquemas em estrela em uma postagem posterior (n\u00f3s os desnormalizamos). <\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    A seguinte cita\u00e7\u00e3o do excelente artigo:\u201cA queda do engenheiro de dados\u201d<\/a>, de Maxime Beauchemin, captura bem o contexto: <\/p>\n\n\n\n

    \u201cO armaz\u00e9m de dados precisa refletir o neg\u00f3cio, e a empresa deve ter clareza sobre como pensa sobre an\u00e1lise. Nomenclaturas conflitantes e dados inconsistentes em diferentes \u00e1reas, ou \u201cdata marts\u201d, s\u00e3o problem\u00e1ticos. Se quiser desenvolver confian\u00e7a de uma forma que apoie a tomada de decis\u00f5es, voc\u00ea precisa de um m\u00ednimo de <\/em>consist\u00eancia e<\/em> alinhamento.\u201d <\/em><\/p>\n\n\n\n

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    Reuni\u00e3o para alinhamento de perspectivas nos escrit\u00f3rios do Nubank.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

    Reconhecemos o enorme desafio de alinhar<\/strong> a empresa no que diz respeito \u00e0s defini\u00e7\u00f5es. Principalmente considerando que o Nubank se esfor\u00e7ou pouco para isso anteriormente. Mas tivemos a sorte de uma boa ades\u00e3o dos usu\u00e1rios de dados de outras divis\u00f5es da empresa desde que anunciamos nossos planos. Afinal, as pessoas est\u00e3o cada vez mais sobrecarregadas pelo caos do nosso data lake, come\u00e7ando a reconhecer o valor da padroniza\u00e7\u00e3o. <\/p>\n\n\n\n

    Como resultado do trabalho \u00e1rduo dos analistas de dados e das partes interessadas, estamos agora entregando os primeiros conjuntos de dados centrais<\/strong>. Eles est\u00e3o deixando o status \u201calfa\u201d e se tornando dispon\u00edveis para as partes interessadas da empresa \u2013 substituindo implementa\u00e7\u00f5es legadas. <\/p>\n\n\n\n

    Para ser claro, o que hoje \u00e9 conhecido como \u201cconjuntos de dados centrais\u201d era apenas uma vaga ambi\u00e7\u00e3o quando iniciamos a divis\u00e3o. No final de mar\u00e7o de 2020, a ambi\u00e7\u00e3o tornou-se realidade: lan\u00e7amos o nosso primeiro conjunto de dados centrais e criamos um plano para o pr\u00f3ximo trimestre. Nesse plano, \u00e9 nossa divis\u00e3o que busca consenso e orquestra as permiss\u00f5es dos conjuntos de dados centrais para as partes interessadas bem informadas. <\/p>\n\n\n\n

    Com o tempo, descobrimos como queremos resolver a lacuna de governan\u00e7a de dados no Nubank. Al\u00e9m dos conjuntos de dados centrais, tamb\u00e9m nos concentramos na classifica\u00e7\u00e3o de dados e na minimiza\u00e7\u00e3o de dados pessoais. Acreditamos que nosso nome atual n\u00e3o reflete esses escopos. <\/p>\n\n\n\n

    Como mostra o pr\u00f3ximo mapa, o Nubank preencheu a lacuna com o esfor\u00e7o de seus analistas de dados. A fun\u00e7\u00e3o de Analista de Dados cobre a responsabilidade pelos escopos descobertos anteriormente (que s\u00e3o \u201cPipelines de Dados de Relat\u00f3rio\u201d e \u201cAn\u00e1lise e Governan\u00e7a de Dados e Modelagem Dimensional\u201d).<\/p>\n\n\n\n

    Surge a fun\u00e7\u00e3o de Engenheiro de An\u00e1lise no Nubank\u00a0<\/h2>\n\n\n\n

    Ao longo de 2019, a divis\u00e3o de Analista de Dados cresceu de 5 para 25 membros. Agora existem analistas de dados trabalhando em diversos esquadr\u00f5es em todo o Nubank, colaborando com analistas de neg\u00f3cios, engenheiros, cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de m\u00e1quina etc. A divis\u00e3o alcan\u00e7ou uma escala e cobertura grandes o suficiente para sermos capazes de abordar iniciativas de dados em toda a empresa. Mas com o aumento de escala, aumentou tamb\u00e9m a necessidade de maior clareza de fun\u00e7\u00f5es<\/strong> durante suas intera\u00e7\u00f5es. <\/p>\n\n\n\n

    Dado o nome, \u00e9 perfeitamente normal que algu\u00e9m presuma que os analistas de dados se concentrem em\u2026 bem, analisar os dados! Por\u00e9m, a an\u00e1lise de dados n\u00e3o \u00e9 a atividade central dessa fun\u00e7\u00e3o. Conforme descrito acima, a fun\u00e7\u00e3o \u00e9 muito mais focada em an\u00e1lises mais produtivas<\/strong> por meio da governan\u00e7a de dados<\/strong> possibilitada pela engenharia. Ent\u00e3o decidimos procurar um novo nome para descrever melhor essa fun\u00e7\u00e3o. <\/p>\n\n\n\n

    Desde o in\u00edcio, a fun\u00e7\u00e3o de Analista de Dados no Nubank tinha uma forte liga\u00e7\u00e3o com a engenharia. Para usar um conceito de desenvolvimento de software, basicamente \u201cbifurcamos\u201d a estrutura de desenvolvimento da carreira de engenharia do Nubank, adaptando algumas atividades, mas mantendo a maioria igual. Parecia apropriado que o nome da fun\u00e7\u00e3o refletisse seu foco de engenharia. <\/p>\n\n\n\n

    Observando como a ind\u00fastria tem descrito fun\u00e7\u00f5es que lidam com dados especializados ultimamente, acabamos com duas alternativas principais: Engenheiro de Dados e Engenheiro de An\u00e1lise. Existem postagens recentes descrevendo fun\u00e7\u00f5es muito semelhantes em esp\u00edrito \u00e0 fun\u00e7\u00e3o descrita aqui, usando tanto um nome quanto o outro. <\/p>\n\n\n\n

    Um exemplo interessante de uma empresa que definiu ambas as fun\u00e7\u00f5es \u00e9 o Spotify, onde os engenheiros de dados parecem concentrar-se mais nos desafios de engenharia de n\u00edvel inferior, enquanto os engenheiros de an\u00e1lise est\u00e3o mais pr\u00f3ximos dos dom\u00ednios de neg\u00f3cios, alinhados \u00e0 fun\u00e7\u00e3o descrita aqui. <\/p>\n\n\n\n

    Uma vantagem do termo<\/strong> engenheiro de dados<\/strong> \u00e9 que ele \u00e9 mais amplamente utilizado e reconhecido na ind\u00fastria. No entanto, a defini\u00e7\u00e3o do que um engenheiro de dados faz varia amplamente em diferentes empresas. O recente termo engenheiro de an\u00e1lise, por outro lado, tem sido usado de forma muito menos amb\u00edgua. Optamos por aquele que traz mais clareza: <\/p>\n\n\n\n

    Os analistas de dados do Nubank agora s\u00e3o chamados de Engenheiros de An\u00e1lise. <\/p>\n\n\n\n

    A divis\u00e3o concorda unanimemente que o nome se adapta melhor ao trabalho que realizamos. Ao mesmo tempo, \u00e9 um pouco arriscado mudar nosso nome. Principalmente pensando em contrata\u00e7\u00f5es<\/strong>. Tivemos a sorte de contratar uma equipe incr\u00edvel de engenheiros de an\u00e1lise com nosso an\u00fancio de emprego para analistas de dados. <\/p>\n\n\n\n

    Em outras palavras, ter\u00edamos encontrado as mesmas pessoas se tiv\u00e9ssemos usado o nome engenheiro de an\u00e1lise anteriormente? Como sempre, examinaremos atentamente nosso processo de contrata\u00e7\u00e3o para garantir que ainda estamos atraindo as pessoas certas com nosso novo nome. <\/p>\n\n\n\n

    Tamb\u00e9m teremos que trabalhar muito na comunica\u00e7\u00e3o<\/strong> interna e externa, garantindo que todos no Nubank saibam o que faz um Engenheiro de An\u00e1lise. At\u00e9 agora, n\u00e3o investimos muito na divulga\u00e7\u00e3o da clareza das fun\u00e7\u00f5es porque quer\u00edamos descobrir como deveria ser o nosso escopo ideal. Estamos muito mais confiantes sobre isso hoje, e prontos para come\u00e7ar a espalhar a palavra.<\/p>\n\n\n\n

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