Introdução
Nos últimos anos, as empresas perceberam que apenas coletar dados não é suficiente para gerar crescimento. O verdadeiro diferencial competitivo está em transformar dados em insights acionáveis, com velocidade e consistência.
É exatamente aqui que nasce o conceito de Analytics Engineering — uma disciplina que conecta tecnologia, engenharia e marketing, permitindo que equipes consigam tomar decisões baseadas em dados estruturados, confiáveis e prontos para uso.
Se a sua empresa quer escalar marketing, melhorar performance e criar previsibilidade comercial, esse tema precisa entrar na pauta agora.
O que é Analytics Engineering?
Analytics Engineering é uma área que surge entre engenharia de dados e análise, com foco em transformar dados brutos em dados prontos para decisão — o chamado data-ready.
O papel do analytics engineer é:
- estruturar o fluxo de dados
- criar modelos analíticos
- organizar métricas
- documentar fontes e definições
- manter consistência e governança
Na prática, ele garante que o dado que chega nas áreas de negócio é confiável, legível e acionável.
Por que essa função surgiu?
Durante anos, as empresas dependiam de analistas para acessar dados não preparados, o que gerava três problemas clássicos:
❌ retrabalho
❌ baixa confiabilidade
❌ insights lentos
Com a explosão de ferramentas de marketing e automação, o volume de dados se tornou imenso.
O resultado: cresceu a necessidade de alguém responsável por organizar, padronizar e transformar esses dados para uso estratégico.
Qual a diferença entre engenheiro de dados e analytics engineer?
Engenheiro de dados
Responsável pela infraestrutura, coleta e armazenamento.
Exemplo:
- integrações
- pipelines
- cloud
- segurança
Analytics Engineer
Responsável por transformar dados em insights estruturados.
Exemplo:
- modelagem
- métricas
- dashboards
- documentação
Um constrói o sistema. O outro cria valor estratégico.
O papel do Analytics Engineering no marketing
Ele impacta diretamente:
- análises de performance
- growth
- planejamento de mídia
- atribuição
- CAC / LTV
- ROI
- CRM
- automações
Sem governança e padronização, o marketing deixa de ser científico e vira tentativa e erro.
Como o Analytics Engineering melhora resultados
✔ mais velocidade na tomada de decisão
✔ previsibilidade de performance
✔ visão unificada do funil
✔ consistência das métricas
✔ redução de custo operacional
✔ automação de análises
Em outras palavras: marketing deixa de operar no escuro.
O que sua equipe precisa para começar
Habilidades técnicas
- DBT
- SQL
- ferramentas de BI
- cloud
- modelagem
Habilidades de negócio
- visão de marketing
- compreensão do funil
- entendimento de métricas
A grande chave é unir o lado técnico ao estratégico.
Ferramentas mais usadas
- DBT
- Fivetran
- BigQuery
- Snowflake
- Looker
- Power BI
- Airbyte
Como implementar na sua empresa
1️⃣ Mapeie todas as fontes de dados
2️⃣ Liste métricas essenciais do negócio
3️⃣ Defina taxonomia e padrões
4️⃣ Estruture dashboards confiáveis
5️⃣ Treine as áreas de negócio
Conclusão
As empresas que estão escalando marketing em 2025 têm algo em comum: decidem com dados organizados e acessíveis.
Analytics Engineering não é apenas uma função técnica — é um habilitador estratégico que transforma dados em resultado, e permite que o marketing evolua para uma operação realmente data-driven
Se sua empresa quer implantar cultura data-driven, estruturar métricas, dashboards e governança de dados, fale com a M.Martech.
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