Vamos acompanhar um dia de trabalho do “Azevedo”. Recém-contratado como Engenheiro Analítico (Analytics Engineer – AE) na “SeguraMax”, uma seguradora que está passando por uma significativa modernização na área de dados, ele traz uma mistura de experiência em análise e engenharia de dados. Suas primeiras semanas têm sido uma imersão profunda em um mundo onde dados não são apenas um subproduto, mas o ativo estratégico central.

O mercado de seguros, tradicionalmente visto como conservador, está em plena transformação. A pressão competitiva e as crescentes expectativas dos clientes por experiências personalizadas estão forçando empresas como a SeguraMax a abandonar as restrições dos sistemas legados. A adoção de tecnologias modernas de dados não é mais um luxo, mas uma necessidade para otimizar precificação, detectar fraudes, segmentar clientes com precisão e, fundamentalmente, melhorar a lucratividade – ganhos que podem chegar a 30% para aqueles que se destacam na segmentação de clientes. A modernização é uma necessidade estratégica, uma resposta direta aos desafios de silos de dados, informações presas em formatos não estruturados e problemas de qualidade que assolam os sistemas mais antigos. Empresas como a SeguraMax estão investindo pesadamente para transformar esses desafios em oportunidades, buscando ganhos de eficiência como redução drástica no tempo de relatórios financeiros e custos operacionais mais baixos.

Para navegar nesta nova paisagem, a SeguraMax implementou uma stack moderna de dados e Azevedo está rapidamente se familiarizando com suas peças-chave: Snowflake como a plataforma de dados na nuvem, Airbyte para ingestão e replicação de dados, dbt (Data Build Tool) para transformação de dados dentro do Snowflake, SQL como a linguagem para consulta, análise e transformação, Apache Airflow para orquestrar os fluxos de trabalho complexos, Power BI para visualização e análise de negócios e Terraform para gerenciar a Infraestrutura como Código (IaC) em provedores de nuvem como AWS e Azure, incluindo ambientes Databricks.

O próprio papel de Azevedo como Engenheiro Analítico personifica uma tendência no mercado: a fusão das habilidades de engenharia de dados e análise de dados. Ele não está confinado a apenas construir pipelines ou apenas executar consultas; sua função exige que ele faça ambos, atuando como uma ponte entre os dados brutos e os insights que o negócio necessita. Ferramentas como o dbt capacitam analistas como Azevedo a realizar tarefas de transformação sofisticadas, versionadas e testáveis, permitindo ciclos de iteração mais rápidos e um alinhamento mais estreito entre a infraestrutura de dados e as necessidades do negócio.

Algumas semanas após sua contratação, Azevedo está começando a encontrar seu ritmo. É um equilíbrio constante entre decifrar as complexidades do domínio de seguros, especificamente Propriedade e Acidentes (P&C) uma área onde o conhecimento prévio é uma grande vantagem, e dominar o conjunto de ferramentas integradas.

O dia que se segue promete ser uma mistura de colaboração com diversas equipes, desenvolvimento de código, análise aprofundada e resolução de problemas inevitáveis.

Manhã (9:00 – 12:00): Alinhamento, Planejamento e Imersão no Problema de Negócio

A. 9:00 – Daily Stand-up: A Sincronia da Equipe

O dia de Azevedo começa com a daily stand-up, um ritual rápido, mas essencial, que reúne Engenheiros de Dados, Analistas de Dados e um Cientista de Dados. A conversa é concisa, focada em progressos e obstáculos. O Líder de engenharia de dados inicia, confirmando que os DAGs (Directed Acyclic Graphs) do Apache Airflow rodaram com sucesso durante a noite. Esses DAGs são o coração pulsante da plataforma, orquestrando a ingestão de dados de sinistros e apólices via conectores Airbyte diretamente para as tabelas de staging no Snowflake. A saúde do Airflow é fundamental; ele não é apenas um agendador, mas o sistema nervoso central que coordena todo o fluxo de dados e qualquer falha pode impactar todos os fluxos de trabalho. O líder menciona um pequeno atraso em uma tarefa que busca dados de risco geográfico de um fornecedor terceirizado. Azevedo anota mentalmente, pois esses dados são relevantes para sua tarefa atual.

Uma Analista Sênior compartilha atualizações sobre um dashboard de previsão de churn de clientes no Power BI, mencionando como um modelo dbt que Azevedo ajudou a refinar na semana anterior está fornecendo os dados agregados necessários. Isso demonstra a interconexão dos papéis: o trabalho de modelagem no dbt alimenta diretamente as visualizações da analista, ressaltando a importância de fornecer ativos de dados reutilizáveis e confiáveis. O Cientista de Dados intervém brevemente, mencionando a necessidade de um ambiente Databricks isolado para experimentar um novo modelo de detecção de fraude, um pedido que será atendido pelo Azevedo mais tarde.

Quando chega sua vez, Azevedo atualiza sobre seu progresso na análise de exposição a riscos de subscrição e menciona que precisará de esclarecimentos sobre algumas métricas específicas de subscrição com a área de negócios. A dinâmica da stand-up evidencia a forte dependência entre as funções: o trabalho de engenharia habilita a modelagem feita pelo Azevedo, que por sua vez habilita a análise e a Ciência de Dados.

B. 9:30 – Levantamento de Requisitos: Conversando com a Subscrição

Logo após a stand-up, Azevedo se reúne com Maria, uma Gerente de Subscrição experiente. O objetivo é definir os requisitos para um novo “Dashboard de Exposição a Riscos de Subscrição” no Power BI. Esta interação é um exemplo clássico de como o Analytics Engineer atua como um tradutor essencial entre as necessidades do negócio e a implementação técnica.

Maria articula a necessidade do negócio: os subscritores precisam de maior visibilidade sobre apólices que apresentam características de alto risco. Exemplos incluem propriedades em locais com alta incidência de desastres naturais, certos tipos de veículos com histórico de sinistralidade elevado ou novos segurados com pouco histórico. O objetivo final é melhorar os índices de sinistralidade (Loss Ratio), um KPI fundamental para a lucratividade da seguradora, e tomar decisões de precificação mais informadas e competitivas.

Eles discutem KPIs específicos a serem incluídos no dashboard: a Proporção de Apólices de Alto Risco, o Prêmio Médio para Segmentos de Alto Risco, a Frequência de Sinistros por Segmento de Risco e as tendências do Índice de Sinistralidade para esses grupos. Azevedo identifica as fontes de dados necessárias: o Sistema de Administração de Apólices e o Sistema de Sinistros (ambos já ingeridos via Airbyte) e os dados externos de Geo-Risco (a fonte terceirizada que apresentou o atraso mencionado na stand-up). Todos esses dados convergem no Snowflake, a plataforma central de dados da SeguraMax.

Durante a conversa, Azevedo faz perguntas detalhadas sobre as definições exatas dos termos de negócio (“O que define exatamente um ‘segmento de alto risco’?”) e a lógica por trás dos cálculos de KPIs. Ele sabe que a precisão é fundamental e que mal-entendidos nos requisitos são uma causa comum de problemas de qualidade de dados, um desafio persistente na indústria de seguros devido à complexidade e variedade das fontes. Fazer essas perguntas esclarecedoras antes de começar a construir é um passo proativo para garantir a qualidade e a confiança no produto final. Ele documenta meticulosamente os requisitos, ciente de que essa documentação será vital para o desenvolvimento e para futuras referências.

C. 10:30 – Planejando a Implementação: Esboçando a Solução

De volta à sua mesa, Azevedo começa a mapear o trabalho necessário para entregar o dashboard solicitado por Maria. Ele divide a tarefa em componentes gerenciáveis, pensando em cada camada da stack de dados:

  • Snowflake/SQL: O primeiro passo é explorar os dados brutos. Ele planeja escrever consultas SQL exploratórias diretamente no Snowflake para analisar as tabelas relevantes nas camadas raw e staging (populadas pelo Airbyte). O objetivo é entender a distribuição dos dados, identificar as chaves de junção corretas entre apólices, sinistros e os dados de risco geográfico, e validar se os dados necessários para os KPIs estão presentes e em formato utilizável.
  • dbt: Aqui reside o núcleo da transformação. Azevedo planeja modificar modelos dbt existentes ou criar novos para preparar os dados para o Power BI. Isso envolverá escrever código SQL dentro dos arquivos .sql do dbt para juntar dados de apólices, sinistros agregados e os dados de geo-risco. Ele usará Jinja, a linguagem de template do dbt, para tornar o código mais reutilizável. Ele também planeja definir testes de qualidade de dados diretamente no arquivo schema.yml do dbt. Esses testes (not_null, unique, accepted_values, relationships) verificarão automaticamente a integridade dos dados (ex: chaves primárias não nulas, categorias de risco válidas, relacionamento correto entre tabelas de apólices e sinistros) toda vez que os modelos forem executados. Essa abordagem de “shift-left testing”, planejando testes antes mesmo de finalizar o código de transformação, é fundamental para construir qualidade desde o início e evitar problemas posteriores. Todo o código dbt será versionado usando Git.
  • Power BI: Com os dados modelados no Snowflake via dbt, o próximo passo é a visualização. Azevedo esboça um wireframe simples do dashboard. Ele planeja conectar o Power BI diretamente à view final criada pelo dbt no Snowflake. Ele também lista as medidas DAX (Data Analysis Expressions) que precisará criar para calcular os KPIs definidos com Maria, como o Índice de Sinistralidade. Ele considera usar recursos como tooltips para fornecer detalhes adicionais sob demanda, mantendo os visuais principais limpos e simples.
  • Airflow: Ele verifica rapidamente se os DAGs existentes no Airflow já orquestram a ingestão dos dados de apólices e sinistros necessários. Ele nota a dependência crítica dos dados de geo-risco e a importância de resolver o atraso na ingestão mencionado na stand-up.

Esse planejamento detalhado mostra como o dbt se tornou central no fluxo de trabalho do Analytics Engineer. Ele serve como a fábrica de transformação, pegando dados brutos do Snowflake, aplicando lógica de negócios complexa através de SQL, garantindo a qualidade com testes automatizados e entregando modelos de dados confiáveis e bem documentados para ferramentas de BI como o Power BI.

Meio-dia (12:00 – 15:00): Construindo, Analisando e Aprimorando Habilidades

A. 12:00 – Almoço e Aprendizado: Preenchendo a Lacuna de Domínio

A hora do almoço oferece uma oportunidade de aprendizado. Azevedo participa de uma sessão interna opcional: “Fundamentos de Seguros P&C: Apólices, Prêmios e Sinistros”. Ele toma notas diligentemente, percebendo que dominar a terminologia específica do setor (entender a diferença entre “prêmio emitido” e “prêmio ganho”, ou o significado de “índice combinado”) não é apenas acadêmico. É essencial para construir análises que façam sentido para o negócio e para se comunicar de forma eficaz com stakeholders como Maria. Ele reconhece que, embora possua as habilidades técnicas, a complexidade do domínio de seguros exige um investimento contínuo em aprendizado. Ser um Analytics Engineer eficaz em seguros significa ser bilíngue: fluente em tecnologia e no idioma do negócio. E não precisa fazer mais uma faculdade para isso. Basta ter a curiosidade e a pró-atividade em buscar o conhecimento conforme necessário.

B. 13:00 – Transformação de Dados com DBT e SQL: Mãos à Obra no Snowflake

De volta à sua estação de trabalho, Azevedo mergulha no desenvolvimento. Ele se conecta ao ambiente de desenvolvimento do Snowflake. Primeiro, executa as consultas SQL exploratórias que planejou mais cedo, examinando as tabelas raw_claims e raw_policies para confirmar estruturas, identificar chaves e verificar distribuições de dados relacionadas aos fatores de risco.

Em seguida, abre o projeto dbt da SeguraMax em seu editor de código (VS Code). Ele cria um novo branch no Git para isolar suas alterações, seguindo as melhores práticas de desenvolvimento de software aplicadas ao fluxo de trabalho de dados. Ele começa a modificar um modelo dbt existente, dim_policies.sql, para adicionar novas colunas de atributos de risco, e cria um novo modelo de fatos, fct_policy_risk_monthly.sql. Dentro desses arquivos .sql, ele escreve instruções SELECT que unem dados de apólices, sinistros (agregados mensalmente) e a tabela de geo-risco (esperando que os dados atualizados cheguem em breve). Ele utiliza a sintaxe do dbt e Jinja para referenciar outros modelos e tornar o código modular. Nesse momento Azevedo lembra do aprendizado valioso sobre modelagem de dados que teve curso Modelagem e Análise de Dados com Power BI, bem como dos muitos laboratórios práticos com dbt no curso Engenharia de Dados com Airbyte, DBT e SQL. O aprendizado contínuo é a chave para o sucesso profissional.

Paralelamente, ele edita o arquivo schema.yml correspondente para adicionar descrições às novas colunas e definir os testes de qualidade de dados: not_null e unique para a chave primária da nova tabela de fatos, accepted_values para garantir que as categorias de risco sejam válidas, e testes de relacionamento para garantir que as chaves estrangeiras (como policy_id) realmente existam nas tabelas pai (dim_policies).

Com o código e os testes definidos, ele executa dbt run –select fct_policy_risk_monthly+ e dbt test –select fct_policy_risk_monthly+ em seu ambiente de desenvolvimento. O + garante que os modelos upstream e downstream também sejam executados/testados. Como esperado em qualquer processo de desenvolvimento, ele encontra um erro de sintaxe SQL que corrige rapidamente e um teste de relacionamento que falha, indicando alguns policy_ids na tabela de sinistros que não existem na tabela de apólices, um problema de qualidade de dados que ele precisará investigar mais tarde ou discutir com a equipe de engenharia de dados. Esse ciclo de codificar, testar e depurar é fundamental. O processo demonstra a abordagem ELT (Extract, Load, Transform) em ação: os dados são carregados no Snowflake (por Airbyte/Airflow) e só então transformados usando o poder computacional do Snowflake, orquestrado e gerenciado pelo dbt.

C. 14:30 – Desenvolvimento em Power BI: Visualizando o Risco

Com uma versão inicial do modelo dbt funcionando (apesar do problema de relacionamento a ser investigado), Azevedo muda o foco para o Power BI Desktop. Ele conecta o Power BI diretamente à view materializada ou tabela criada pelo dbt no Snowflake. A integração entre Snowflake e Power BI é geralmente direta, permitindo que os analistas acessem facilmente os dados preparados.

Ele começa a construir os visuais que esboçou anteriormente, traduzindo os requisitos de Maria em gráficos e mapas interativos: um mapa coroplético mostrando a concentração de apólices de alto risco por região, gráficos de barras comparando a frequência de sinistros entre diferentes segmentos de risco definidos, e gráficos de linha para visualizar as tendências do índice de sinistralidade ao longo do tempo para esses segmentos.

Em seguida, ele cria as medidas DAX necessárias para os KPIs. Por exemplo, para o Índice de Sinistralidade, ele escreve algo como:

Loss Ratio = DIVIDE( SUM(fct_policy_risk_monthly), SUM(fct_policy_risk_monthly) )

Ele garante que a lógica DAX corresponda exatamente às definições de negócios documentadas. Inicialmente ele tentou criar a medida com o ChatGPT, mas sem contexto é difícil usar IA Generativa. Ele então usa o código inicial gerado pelo ChatGPT e faz as mudanças necessárias com base no conhecimento que ele tem sobre o negócio e sobre boas práticas de performance ao escrever medidas DAX.

Ele presta atenção ao design, seguindo as melhores práticas: usar gráficos simples e eficazes, escolher cores de forma significativa (talvez vermelho para índices de sinistralidade acima de um limite) e garantir que os rótulos sejam claros. Ele planeja adicionar tooltips mais tarde para permitir que Maria explore detalhes adicionais sem sobrecarregar a visualização principal.

Embora o Power BI seja a ferramenta que entrega os insights aos usuários de negócios como Maria, permitindo potencialmente o autoatendimento, a eficácia do dashboard depende inteiramente da qualidade, confiabilidade e estrutura dos dados que Azevedo está construindo no Snowflake com dbt. O trabalho árduo na modelagem e teste dos dados é a fundação invisível, mas essencial, para qualquer visualização significativa.

Tarde (15:00 – 17:30): Infraestrutura, Orquestração e Colaboração

A. 15:00 – Infraestrutura como Código: Provisionando um Ambiente Databricks

Azevedo se lembra do pedido do Cientista de Dados da stand-up da manhã. A equipe de Data Science precisa de um ambiente Databricks dedicado para trabalhar em um modelo de detecção de fraude. Em vez de criar manualmente o ambiente através do console, a SeguraMax utiliza Terraform para gerenciar sua infraestrutura na nuvem, uma prática de Infraestrutura como Código (IaC).

Azevedo navega até o repositório Git que contém as configurações Terraform da empresa. Ele localiza os módulos Terraform existentes, que são blocos de código reutilizáveis para provisionar recursos comuns, como redes, grupos de segurança e, especificamente, workspaces Databricks. Ele copia um arquivo de configuração .tf existente e o modifica para definir um novo workspace Databricks, garantindo que ele esteja isolado e tenha as configurações de segurança e rede apropriadas, conforme definido pelos padrões da empresa (usando templates pré-aprovados ). Ele adiciona tags específicas para identificar o ambiente como “datascience-fraud-dev” e atribuir custos ao departamento correto.

Usando a interface de linha de comando (CLI) do Terraform, ele executa terraform plan. Este comando compara o estado desejado (definido nos arquivos .tf) com o estado real da infraestrutura na nuvem (AWS/Azure) e mostra a Azevedo exatamente quais recursos serão criados ou modificados. Isso permite uma revisão cuidadosa antes de qualquer alteração. Após confirmar que o plano está correto e criará apenas o workspace Databricks desejado, ele executa terraform apply. O Terraform então interage com as APIs da nuvem e do Databricks para provisionar automaticamente o ambiente. O processo leva alguns minutos e, ao final, o Terraform exibe as saídas definidas na configuração, como a URL do novo workspace Databricks. Azevedo copia essa URL para compartilhar com o Cientista de Dados.

Utilizar Terraform para esta tarefa não é apenas mais rápido do que a configuração manual; garante consistência, repetibilidade e conformidade com as políticas de segurança e governança da SeguraMax. Cada ambiente criado via Terraform adere aos mesmos padrões, reduzindo erros e facilitando o gerenciamento. Ao provisionar este ambiente, Azevedo está diretamente habilitando o trabalho de análise avançada da equipe de Ciência de Dados em um caso de uso de alto valor para a seguradora: a detecção de fraudes.

Azevedo faz uma auto-análise e percebe que precisa desenvolver um pouco mais suas habilidades em IaC com Terraform. E ele sabe que os cursos da Data Science Academy, que é uma referência na América Latina, oferecem o nível de conhecimento, profundidade técnica e projetos práticos. Azevedo decide começar o curso Infraestrutura Como Código com Terraform, AWS, Azure e Databricks. Essa é uma das belezas do ensino online, pois ele poderá estudar de qualquer lugar e a qualquer hora que desejar.

B. 16:00 – Monitoramento e Depuração de Pipeline: Verificando o Airflow

Lembrando-se do atraso na ingestão de dados de geo-risco mencionado na stand-up, Azevedo decide investigar. Ele abre a interface web do Apache Airflow, a ferramenta de orquestração usada pela SeguraMax para agendar e monitorar seus pipelines de dados. Ele navega até o DAG específico responsável pela ingestão de dados de fornecedores terceirizados.

Ele examina o histórico de execuções do DAG (DAG Runs) e os logs das tarefas individuais. Rapidamente, ele localiza a tarefa problemática: ingest_geo_risk_data_via_airbyte,  que está marcada com um status de aviso ou está demorando muito mais do que o normal para ser concluída. Clicar na tarefa o leva aos logs detalhados. As mensagens de log indicam timeouts de conexão ou respostas lentas da API do fornecedor terceirizado que o conector Airbyte está tentando acessar. Azevedo lembra das atividades práticas de troubleshooting do curso Orquestração de Fluxos de Dados com Apache Airflow e como as lições aprendidas podem ser aplicadas na prática.

Para garantir que o problema não é interno, Azevedo verifica rapidamente a configuração do conector Airbyte relevante (através da UI do Airbyte ou consultando metadados do Airbyte que podem ter sido replicados para o Snowflake). A configuração parece correta. O problema reside na fonte externa.

Embora Azevedo não seja o proprietário direto deste conector Airbyte, o atraso impacta diretamente seu trabalho no dashboard de subscrição. A observabilidade fornecida pelo Airflow (histórico de execuções, logs detalhados, visualização do DAG) foi importante para diagnosticar rapidamente a causa raiz. Ele então assume a responsabilidade de comunicar o problema. Ele posta uma mensagem clara no canal de chat da equipe de dados, marcando o Engenheiro de Dados responsável pelos conectores Airbyte e o contato de gerenciamento de fornecedores, anexando trechos relevantes dos logs do Airflow. Isso demonstra que o papel do Analytics Engineer muitas vezes inclui o monitoramento ponta-a-ponta e a comunicação eficaz para garantir que os problemas que afetam a disponibilidade dos dados sejam tratados, mesmo que a solução esteja fora de seu controle direto.

C. 16:45 – Colaboração e Otimização: Resolvendo uma Consulta Lenta no Snowflake

Enquanto continua testando as transformações do seu modelo dbt, Azevedo percebe que uma consulta SQL específica, que une grandes tabelas históricas de apólices e sinistros no Snowflake, está demorando muito mais do que o esperado. Ele tenta analisar o plano de execução da consulta (Query Profile) na interface do Snowflake, mas a saída é complexa e ele não tem certeza de como identificar o gargalo.

Em vez de perder horas tentando decifrar sozinho, ele recorre à colaboração. Ele envia uma mensagem via Slack para Sarah, uma Engenheira Analítica Sênior da equipe, explicando o problema. Sarah responde prontamente e eles iniciam uma rápida chamada de vídeo com compartilhamento de tela. Sarah tem graduação em análise de sistemas e Pós-Graduação em Engenharia Analítica.

Sarah guia Azevedo através da interpretação do Query Profile do Snowflake, apontando para operações custosas como “Table Scans” em tabelas grandes ou junções ineficientes. Juntos, eles refatoram a consulta SQL dentro do modelo dbt. Sarah sugere otimizar a ordem das junções e talvez adicionar uma chave de cluster (clustering key) à tabela de fatos no Snowflake para melhorar o desempenho de futuras consultas que filtram ou agregam por data ou tipo de apólice.

Eles executam dbt run novamente para testar a consulta otimizada. O resultado é imediato: o tempo de execução da consulta cai drasticamente. Azevedo agradece a Sarah pela ajuda e pela lição prática sobre otimização no Snowflake. Ele documenta a técnica de otimização e a sugestão da chave de cluster em suas notas pessoais e na wiki da equipe para referência futura. Essa interação destaca que construir o modelo é apenas o começo; garantir seu desempenho eficiente, especialmente com os volumes massivos de dados comuns em seguros, é uma tarefa contínua e muitas vezes colaborativa. A colaboração não apenas resolveu o problema rapidamente, mas também acelerou o aprendizado de Azevedo em uma área técnica complexa, reforçando a importância de uma cultura de equipe solidária.

Conclusão: Reflexões de Fim de Dia e Próximos Passos

O dia de trabalho de Azevedo chega ao fim. Ele finaliza suas tarefas: faz commit das alterações em seu modelo dbt no Git e abre um pull request (PR) para revisão por pares. Salva o arquivo do Power BI com o progresso do dashboard. Envia os detalhes do ambiente Databricks recém-criado para o Cientista de Dados.

Antes de desligar, ele reflete sobre o dia:

Realizações: Avançou significativamente no levantamento de requisitos e no desenvolvimento inicial do dashboard de risco de subscrição. Começou a modelagem de dados com dbt e a visualização com Power BI. Provisionou com sucesso infraestrutura crítica usando Terraform. Identificou e comunicou um problema no pipeline de dados. Colaborou com uma colega sênior para otimizar uma consulta SQL.

Desafios: A curva de aprendizado do domínio de seguros continua íngreme; cada conversa com a área de negócios revela novas nuances. A complexidade de otimizar consultas em grandes volumes de dados no Snowflake é um desafio técnico real. As dependências de fontes de dados externas (como a API de geo-risco) introduzem incertezas. Ele reconhece os desafios inerentes à gestão de dados: garantir precisão, lidar com silos (embora a plataforma moderna ajude) e manter a qualidade.

Aprendizados: Ganhou uma compreensão mais profunda das preocupações dos subscritores. Aprendeu uma técnica prática de otimização de consultas no Snowflake. Viu em primeira mão a importância da Infraestrutura como Código (Terraform) para consistência e do monitoramento de pipelines (Airflow) para confiabilidade. Aprecia cada vez mais o poder e a integração do stack de dados moderno que a SeguraMax implementou, como Snowflake, dbt, Airflow e Power BI trabalham juntos para transformar dados brutos em insights.

Colaboração: Valoriza o apoio recebido, tanto da área de negócios (Maria) quanto dos colegas técnicos (Sarah). A disposição da equipe em compartilhar conhecimento e ajudar é fundamental para sua integração e desenvolvimento.

O dia de Azevedo não termina com um projeto concluído, mas com trabalho em andamento, um pull request aguardando revisão, um dashboard parcialmente construído. Isso reflete a natureza iterativa do desenvolvimento em análise de dados: construir, testar, obter feedback, refinar. Amanhã, ele espera receber feedback sobre seu PR, continuar o desenvolvimento no Power BI e verificar se o problema com a alimentação de dados de geo-risco foi resolvido.

A jornada de Azevedo ilustra o papel multifacetado do Engenheiro Analítico moderno. É uma função que exige uma combinação única de proficiência técnica em um stack de dados diversificado, fortes habilidades analíticas, uma compreensão crescente do domínio de negócios e, talvez o mais importante, excelentes habilidades de comunicação e colaboração. A tecnologia é poderosa, mas é o elemento humano (entender as necessidades dos usuários, colaborar em soluções, comunicar problemas e aprender continuamente) que, em última análise, impulsiona o valor dos dados em organizações como a SeguraMax.

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Equipe DSA