Em início de carreira “basta” ter boas noções de programação e uma grande adaptabilidade para iniciar uma aliciante carreira de business analyst. Para os que nasceram no “outro” milénio, as portas não estão necessariamente fechadas, mas obrigam a mais esforço para as abrir. Uma coisa é certa, quem for capaz de reorientar o seu perfil e acrescentar conhecimentos tecnológicos à experiência adquirida no seu setor de atividade está na rota certa para assumir cargos de responsabilidade nas respetivas empresas.
- Business Analyst
O Business Analyst é uma posição essencial em qualquer empresa que trabalhe com dados, independentemente da dimensão e do setor. É ele que vai analisar os dados mais relevantes para o negócio e traduzi-los numa linguagem compreensível para os decisores. Em estruturas mais pequenas é comum ver o Business Analyst acumular também as funções de manager, ou seja, de ser responsável por tomar decisões baseadas na sua própria análise.
Ser capaz de utilizar as bases de dados para extrair conhecimentos que possam melhorar os produtos e os serviços prestados são uma mais-valia cada vez mais procurada, mas para isso é necessário ser capaz de trabalhar com bases de dados e ter conhecimentos sólidos de matemática e de estatística, mas também de comunicação.
Salário médio anual: 50 mil euros
Requisitos: Uma licenciatura em informática ou estatística é uma excelente porta de entrada. Para posições mais juniores, o domínio de algumas linguagens de programação, como Phyton ou R, podem ser suficientes.
- Market analyst
Ao contrário do Business Analyst, esta profissão costuma ser reservada a empresas de maior dimensão, com departamentos de marketing. Estes perfis complementam as profissões mais técnicas, com um olhar direcionado para o mercado e para a concorrência. São geralmente posições mais seniores do que as de Business Analyst e podem acumular funções de gestão, nesse caso com salários mais elevados.
O Market Analyst é a exceção à regra nesta lista de profissões no que toca à formação, sendo o único onde é preferível uma formação em marketing, de preferência digital. Aqueles que quiserem evoluir para uma carreira ligada ao Big Data podem aprofundar os seus conhecimentos através de um mestrado ou uma pós-graduação em Business Analytics.
Salário médio anual: 60 mil euros
Requisitos: Licenciatura em marketing, com uma forte componente digital. Uma formação em Business Analytics e conhecimentos em linguagens de programação como Phyton são uma grande vantagem.
- Project Manager
É a etapa seguinte tanto para os Business Analysts como para os Market Analysts em direção aos postos de gestão. Dependendo da empresa e do setor, os conhecimentos técnicos em informática e gestão de dados podem ser mais ou menos importantes, mas a tendência é para que se tornem cada vez mais uma necessidade. Os perfis mais generalistas com mais competências ou experiência em liderança e gestão podem ter uma carreira bastante aliciante se acrescentarem conhecimentos técnicos aprofundados em Big Data e Business Analysis. É mais fácil encontrar profissionais com este perfil, mas o mercado é bastante abrangente, podendo trabalhar em qualquer sector e em empresas de qualquer dimensão.
Salário médio anual: 70 mil euros
Requisitos: licenciatura em gestão, engenharia ou marketing. Bases sólidas em finanças e informática e excelentes competências analíticas e de comunicação.
- Data Scientist
É o oposto ao Project Manager, na medida em que pressupõe conhecimentos técnicos muito específicos e bastante aprofundados. São perfis que aliam a matemática pura à programação e à análise de dados. Algoritmos, Inteligência Artificial, Machine Learning são algumas das especialidades destes profissionais que de uma forma geral têm um background em informática ou matemática.
Não se espera destes profissionais um talento especial em comunicação ou em gestão, mas quem os tiver, tem a porta aberta para os lugares de topo. Os salários podem variar bastante, mediante o setor de atividade, a dimensão da empresa e experiência do candidato.
Salário médio anual: 80 mil euros
Requisitos: O nível de formação mínimo exigido (mestrado em matemática, Data Science ou Machine Learning) é o mais elevado desta lista, sendo frequente encontrar candidatos com doutoramentos.
- Arquiteto de dados
Nesta função bastante técnica, o essencial é ser capaz de criar a arquitetura adequada para o armazenamento de dados. Cada vez mais empresas pretendem assegurar o controlo da recolha e armazenamento de dados internamente e recorrem para isso a um arquiteto de dados. É aqui que tudo começa e sem uma boa organização dos dados, tudo o resto de pouco ou nada serve, daí serem tão ou mais procurados do que Data Scientists. Os conhecimentos para aceder a estes lugares são ao mesmo tempo técnicos e do domínio do negócio, sendo para isso necessária alguma experiência no setor.
Salário médio anual: 100 mil euros
Requisitos: licenciatura em engenharia informática ou Data Science. Conhecimentos aprofundados e experiência em armazenamento e estruturas de bases de dados.
- Engenheiro em Machine Learning
Até há pouco tempo eram sobretudo os gigantes tecnológicos a contratarem estes perfis, mas a tendência é cada vez mais para que as grandes empresas de outros setores queiram contar com especialistas em algoritmos nas suas fileiras. Para esta profissão não chega ser capaz de organizar e analisar bases de dados. O segredo é ser capaz de ajudar as máquinas a pensarem por elas próprias, ou seja, a tomarem decisões baseadas nos dados recolhidos através de complexos algoritmos. Esta é uma das competências mais procuradas, mas também uma das mais controversas, sujeita a regulamentações cada vez mais apertadas. Ser digital-native é quase uma condição essencial para aceder às formações que vão ajudá-lo a ser o próximo engenheiro a programar carros e aviões sem piloto. Nesta função, o nível de experiência e o setor de atividade podem provocar grandes variações salariais, podendo chegar a valores bastante superiores à média.
Salário médio anual: 120 mil euros
Requisitos: Licenciatura em Data Science ou Matemática aplicada com especialização ou, de preferência, mestrado em Machine Learning e Inteligência Artificial. Experiência sólida no desenvolvimento e análise de algoritmos complexos.
- Chief Technology Officer
Para além dos conhecimentos técnicos em informática, esta posição requer conhecimento sólidos de liderança e gestão. O percurso tradicional para chegar a esta posição é de começar por programação e assumir posições de Business Analyst e Project Manager. Este lugar está ao alcance de poucos e depende muito dos resultados obtidos ao longo da carreira e da capacidade do candidato ir atualizando os seus conhecimentos tanto em termos tecnológicos como de negócio. As formações desempenham um papel essencial para aceder a esta elite. Embora não sejam eles a programar código e algoritmos, estes perfis devem manter-se sempre atualizados na utilização destas ferramentas.
No Luxemburgo, estes postos praticamente só existem em grandes empresas e oferecem salários acima da média europeia.
Salário médio anual: 140 mil euros
Requisitos: O candidato ideal possuiu uma licenciatura em engenharia informática e de preferência um MBA com especialização em gestão de tecnologia.
- Chief Data Officer
É mais uma profissão recente, desempenhada muitas vezes pelo Chief Technology Officer (CTO), devido à penúria de perfis com as qualificações necessárias. Tal como o CTO, necessita de conhecimentos técnicos aprofundados sobre uma multitude de áreas e de ferramentas, sendo responsável pela gestão tecnológica da empresa. O elemento diferenciador está relacionado com a dimensão da empresa e da sua base de dados e da importância que estes representam em termos estratégicos. Os conhecimentos bastante aprofundados e uma vasta experiência na gestão de Big Data e sistemas de segurança são essenciais para aceder a esta posição de topo. Estes perfis conhecem como ninguém a arquitetura e os sistemas de segurança das bases de dados.
Salário médio anual: 160 mil euros
Requisitos: O candidato ideal possuiu uma licenciatura em engenharia informática e pelo menos um mestrado em Big Data e Business Analytics ou um MBA com especialização em gestão de tecnologia e Big Data.