Na era digital, dados se tornaram o coração das organizações. Eles orientam decisões estratégicas, revelam oportunidades e sustentam a inovação. Com isso, a demanda por profissionais especializados em extrair valor da informação disparou — especialmente em dois papéis centrais: o data analyst e o data scientist. Embora trabalhem com objetivos complementares, suas responsabilidades e entregas diferem de forma significativa.
Neste artigo, vamos mostrar o que distingue essas funções, quais competências cada uma exige e como, juntas, elas impulsionam o crescimento sustentável das empresas.
O que faz um Data Analyst
O data analyst é responsável por transformar informações brutas em insights claros para o negócio. Ele coleta, organiza e interpreta dados para responder a perguntas bem definidas, como identificar tendências de vendas ou avaliar a performance de campanhas. Seu trabalho é essencialmente descritivo, ajudando líderes a tomar decisões rápidas e embasadas.
Na prática, esse profissional colabora com diferentes áreas — marketing, finanças, operações — para que cada equipe receba análises adaptadas às suas necessidades.
Ferramentas e técnicas mais usadas
Entre os recursos mais comuns no dia a dia de um analista estão:
- SQL para consultas em bases relacionais.
- Excel e Google Sheets para manipulação ágil de dados.
- Plataformas de visualização como Tableau e Power BI para criar dashboards e relatórios.
- Python ou R em análises estatísticas mais avançadas.
Essas ferramentas permitem monitorar indicadores-chave e comunicar resultados de forma visual e acessível para os tomadores de decisão.
Competências essenciais
Além da parte técnica, o data analyst precisa de pensamento crítico, comunicação clara e visão de negócio. Isso porque o desafio não é apenas interpretar números, mas transformá-los em recomendações acionáveis. Relatórios atualizados, análises consistentes e clareza nas apresentações são entregáveis centrais dessa função.
O que faz um Data Scientist
Já o data scientist trabalha em problemas mais abertos e complexos. Ele constrói modelos preditivos, desenvolve algoritmos e aplica machine learning para identificar padrões e antecipar cenários futuros. Enquanto o analista responde ao “o que aconteceu?”, o cientista busca responder ao “o que vai acontecer e como podemos otimizar isso?”.
Essa função exige conhecimento profundo em estatística, programação avançada e capacidade de lidar com dados estruturados e não estruturados — como textos, imagens e áudios.
Ferramentas e tecnologias de apoio
Entre os recursos mais usados estão:
- Python, R e Jupyter Notebooks para análises, modelos e visualizações.
- Frameworks de machine learning como TensorFlow, PyTorch e scikit-learn.
- Bancos SQL e NoSQL para armazenar diferentes tipos de dados.
- Plataformas de nuvem (AWS, GCP, Azure) para processamento em escala.
Essas ferramentas permitem que o cientista de dados experimente, valide hipóteses e desenvolva soluções de longo prazo para o negócio.
Habilidades indispensáveis
Entre as competências mais valorizadas estão:
- Programação avançada e modelagem estatística.
- Conhecimento em algoritmos de machine learning.
- Experiência com dados não estruturados.
- Capacidade de desenhar experimentos e sistemas automatizados.
- Boa comunicação para traduzir resultados técnicos em impacto de negócio.
Entregas típicas incluem modelos preditivos, sistemas de recomendação e aplicações de IA voltadas para inovação.
Data Analyst vs Data Scientist: principais diferenças
- Escopo: o analista atua no diagnóstico e monitoramento do presente, enquanto o cientista projeta cenários futuros e cria soluções automatizadas.
- Complexidade dos dados: analistas lidam majoritariamente com dados estruturados; cientistas, com dados estruturados e não estruturados.
- Interação com o negócio: analistas colaboram com áreas operacionais; cientistas se conectam mais com a liderança para direcionar inovação e estratégias de longo prazo.
- Ferramentas: enquanto analistas dependem de BI e SQL, cientistas exploram frameworks avançados de machine learning e nuvem.
Essas diferenças não colocam uma função acima da outra — pelo contrário. Juntas, elas fortalecem a capacidade analítica da empresa e criam valor em diferentes horizontes de tempo.