O que é Analytics Engineering e como funciona no marketing

Analytics Engineering é a disciplina que transforma dados brutos em informações estruturadas, confiáveis e prontas para análise e decisão. Ela atua entre a engenharia de dados e as áreas de Analytics e negócio, organizando modelos, métricas, definições e processos para que as equipes possam usar dados com mais consistência.

No marketing, essa disciplina ajuda a conectar dados de mídia, CRM, vendas, comportamento e outras fontes, criando uma base mais confiável para mensuração, análise e tomada de decisão.

O que é Analytics Engineering?

Analytics Engineering organiza a camada entre os dados coletados e o seu uso pelas áreas de negócio. Na prática, combina princípios de engenharia de dados, Analytics e governança para transformar diferentes fontes em modelos e métricas consistentes.

Enquanto a engenharia de dados se concentra principalmente na infraestrutura necessária para coletar, transportar e armazenar dados, Analytics Engineering trabalha para tornar esses dados compreensíveis e utilizáveis.

Isso envolve atividades como:

• estruturar modelos analíticos;
• organizar métricas e definições;
• documentar fontes e regras;
• estabelecer padrões de qualidade;
• garantir consistência entre análises e dashboards;
• preparar dados para uso pelas áreas de negócio.

O objetivo é reduzir a distância entre ter dados disponíveis e conseguir utilizá-los para tomar decisões.

O que faz um Analytics Engineer?

O Analytics Engineer transforma dados disponíveis na infraestrutura da empresa em estruturas que possam ser utilizadas de forma consistente por analistas, áreas de negócio e ferramentas de Analytics.

Entre suas principais responsabilidades estão:

• modelar e transformar dados;
• criar métricas reutilizáveis;
• documentar modelos, fontes e definições;
• testar qualidade e consistência dos dados;
• organizar regras de negócio;
• apoiar a construção de uma camada analítica confiável;
• facilitar o acesso das áreas de negócio aos dados.

No marketing, isso pode significar garantir que conceitos como receita, conversão, CAC, LTV, ROAS ou cliente ativo tenham definições claras e possam ser utilizados de forma consistente em análises, dashboards e decisões.

Por que Analytics Engineering ganhou importância?

Durante muito tempo, empresas concentraram seus esforços em coletar e armazenar cada vez mais dados.

Mas disponibilidade não significa necessariamente capacidade de decisão.

Quando diferentes equipes constroem métricas de formas distintas, usam fontes diferentes ou interpretam conceitos de negócio sem padrões comuns, surgem problemas recorrentes:

• retrabalho;
• baixa confiabilidade;
• divergência entre dashboards;
• análises lentas;
• dificuldade para explicar resultados;
• decisões baseadas em números inconsistentes.

Esse problema se torna ainda maior no marketing, onde dados podem estar distribuídos entre plataformas de mídia, CRM, analytics, automação, vendas, e-commerce e outras tecnologias.

Analytics Engineering ajuda a criar a camada de organização necessária entre esse ecossistema de dados e a decisão.

Qual a diferença entre Data Engineering e Analytics Engineering?

As duas disciplinas são complementares.

Data Engineering

Data Engineering está mais relacionado à infraestrutura responsável por coletar, integrar, transportar e armazenar dados.

Entre suas atividades podem estar:

• integrações;
• pipelines;
• infraestrutura cloud;
• armazenamento;
• disponibilidade;
• segurança.

Analytics Engineering

Analytics Engineering parte dos dados disponibilizados por essa infraestrutura e trabalha sua transformação para consumo analítico.

Entre suas atividades estão:

• modelagem;
• métricas;
• transformação;
• testes de qualidade;
• documentação;
• regras de negócio;
• organização da camada analítica.

De forma simplificada: Data Engineering ajuda o dado a chegar; Analytics Engineering ajuda o dado a se tornar utilizável e confiável para análise e decisão.

Qual é o papel do Analytics Engineering no marketing?

Um ecossistema de Martech pode gerar dados em dezenas de pontos diferentes.

Mídia gera dados de investimento, alcance e conversão. CRM registra relacionamento e comportamento dos clientes. Plataformas de vendas registram receita. Ferramentas de analytics acompanham jornadas digitais. Sistemas internos podem concentrar informações financeiras, de produto e operação.

O desafio não é apenas integrar essas fontes.

É garantir que os dados sejam organizados de maneira consistente para responder às perguntas do negócio.

Analytics Engineering pode apoiar, por exemplo:

• análises de performance;
• planejamento de mídia;
• atribuição;
• mensuração de CAC e LTV;
• análise de ROI;
• CRM;
• automação;
• construção de dashboards;
• acompanhamento do funil;
• padronização de métricas.

Por isso, Analytics Engineering não deve ser tratado apenas como uma disciplina técnica. Ele faz parte da fundação necessária para que marketing consiga utilizar dados de maneira confiável.

Como Analytics Engineering melhora as decisões?

Quando dados, métricas e regras estão organizados, a empresa reduz o esforço necessário para descobrir qual número está correto e pode dedicar mais tempo à interpretação e à decisão.

Entre os principais ganhos estão:

Mais consistência nas métricas

Indicadores importantes passam a seguir definições compartilhadas, reduzindo divergências entre equipes e dashboards.

Mais velocidade nas análises

Com dados previamente estruturados, analistas deixam de reconstruir repetidamente as mesmas transformações.

Maior confiabilidade

Testes, documentação e padrões ajudam a identificar problemas antes que eles cheguem aos dashboards e às decisões.

Melhor integração entre tecnologia e negócio

Regras de negócio deixam de ficar espalhadas em planilhas, consultas individuais ou dashboards isolados e passam a fazer parte de uma camada analítica organizada.

Mais capacidade de escalar o uso de dados

À medida que novas fontes, ferramentas e necessidades aparecem, uma fundação organizada reduz a complexidade de incorporar essas mudanças ao ecossistema.

Analytics Engineering, governança e Data Foundations

Analytics Engineering funciona melhor quando faz parte de uma estrutura mais ampla de dados.

Não basta criar modelos tecnicamente corretos se a empresa não possui definições comuns, responsáveis pelos dados, critérios de qualidade e regras claras de utilização.

Por isso, Analytics Engineering se conecta diretamente a temas como:

• arquitetura de dados;
• governança;
• taxonomia;
• qualidade de dados;
• integração;
• documentação;
• métricas;
• Data Foundations.

Essa fundação é especialmente importante em Martech. Quanto maior o número de plataformas e fontes utilizadas, maior a necessidade de estabelecer uma camada comum que transforme dados dispersos em informação utilizável.

Quais habilidades um Analytics Engineer precisa?

A função combina conhecimento técnico e capacidade de compreender o negócio.

Habilidades técnicas

Dependendo da arquitetura da empresa, podem incluir:

• SQL;
• modelagem de dados;
• dbt;
• data warehouses;
• ferramentas de BI;
• cloud;
• versionamento;
• testes e documentação.

Conhecimento de negócio

Também é necessário compreender:

• processos da empresa;
• métricas;
• objetivos das áreas;
• regras de negócio;
• necessidades dos usuários dos dados.

No contexto de marketing, conhecer funil, mídia, CRM, mensuração e comportamento do consumidor ajuda a transformar requisitos de negócio em modelos de dados realmente úteis.

Quais ferramentas são usadas em Analytics Engineering?

A stack depende da arquitetura de cada organização. Algumas tecnologias frequentemente associadas a esse trabalho incluem:

• dbt;
• BigQuery;
• Snowflake;
• Fivetran;
• Airbyte;
• Looker;
• Power BI.

A escolha da ferramenta, porém, não deve ser o ponto de partida.

Antes dela, é necessário entender quais decisões a empresa precisa melhorar, quais dados são necessários, como esses dados devem ser organizados e quais regras precisam ser compartilhadas entre as áreas.

Como começar a estruturar Analytics Engineering?

A implementação não precisa começar por uma nova ferramenta.

Um caminho possível é:

1. mapear as principais fontes de dados;
2. identificar as decisões e métricas mais relevantes para o negócio;
3. documentar definições e regras existentes;
4. identificar divergências entre fontes, métricas e dashboards;
5. estabelecer modelos e padrões comuns;
6. definir critérios de qualidade e governança;
7. organizar a camada analítica;
8. ampliar gradualmente o acesso das áreas aos dados confiáveis.

Esse processo ajuda a evitar um erro comum: aumentar a stack tecnológica sem resolver os problemas estruturais que impedem o uso consistente dos dados.