Analytics Engineering 2025: dados confiáveis, IA e métricas em tempo real

Num cenário em que cada clique, lead ou pedido gera dados, muitas empresas ainda tomam decisões no escuro. Métricas divergentes entre times, dashboards lentos e relatórios manuais são sintomas de uma mesma raiz: falta de engenharia aplicada à análise. É exatamente aí que entra o Analytics Engineering, conectando dados brutos a decisões de negócio.

Ao longo deste artigo, você vai entender o que é Analytics Engineering, como ele está evoluindo com IA, quais tendências já estão impactando Análise & Métricas e, principalmente, como montar uma stack orientada a dashboards, relatórios e KPIs confiáveis. O foco é prático: processos, arquitetura de dados, papéis de time e um roadmap de 90 dias para sair do Excel caótico para um cockpit de métricas que você realmente confia.

O que é Analytics Engineering e por que isso mudou o jogo em marketing

Pense em um painel de controle de um avião cheio de indicadores. Cada relógio, luz e alerta precisa ser preciso e atualizado para que o piloto navegue com segurança. O Analytics Engineering cumpre esse papel dentro da empresa: é a disciplina que constrói o “cockpit” de métricas, dados e insights para que marketing, produto e finanças tomem decisões com segurança.

Na prática, o Analytics Engineer fica entre o Data Engineer e o analista de negócio. Ele não cuida de infraestrutura de baixo nível como um engenheiro de dados tradicional, nem se limita a criar relatórios finais como um analista. Seu foco é modelar dados dentro do data warehouse, garantindo que métricas sejam definidas uma única vez e reutilizadas por toda a organização.

Algumas responsabilidades típicas:

• Desenhar o modelo de dados analítico, alinhado às principais jornadas de cliente e funis de conversão.
• Especificar e implementar regras de negócio, dimensões e fatos reutilizáveis.
• Garantir performance de consultas que alimentam dashboards e relatórios críticos.
• Criar e manter testes automatizados que validam qualidade de dados.

Relatórios recentes da dbt Labs mostram que times com Analytics Engineering estruturado têm mais confiança nas métricas e maior adoção de dados por áreas de negócio. Em vez de discussões intermináveis sobre “qual é o número certo de leads deste mês”, a conversa passa a ser sobre estratégia, canais e alocação de orçamento.

Um bom norte para saber se você precisa dessa função é observar se existem disputas recorrentes sobre números, múltiplas versões do mesmo dashboard ou se o time passa mais tempo copiando colunas do que gerando insights. Quando seu ecossistema de Análise & Métricas atinge esse nível de fricção, Analytics Engineering deixa de ser luxo e passa a ser requisito.

Tendências 2025 em Analytics Engineering para Análise & Métricas

Os últimos relatórios de mercado apontam uma convergência clara: IA, tempo real e governança estão redesenhando o trabalho de Analytics Engineering. O relatório mais recente de Analytics Engineering da dbt Labs indica que mais da metade dos times já gerencia ou planeja fluxos de dados para casos de uso de IA, ao mesmo tempo em que problemas de qualidade continuam entre os maiores entraves.

Segundo o estudo de 2025 da própria dbt Labs, cerca de 70% dos profissionais utilizam IA para gerar ou revisar código e metade já usa ferramentas inteligentes para documentação. Ou seja, a IA não substitui times de dados, mas aumenta produtividade e muda o foco do trabalho humano para problemas de modelagem, governança e priorização.

Em paralelo, o relatório de tendências de dados e IA da lakeFS mostra a consolidação de pipelines orientados a LLMs e monitoração de modelos em produção. A infraestrutura de dados precisa suportar não só dashboards tradicionais, mas também feedbacks contínuos de agentes e chatbots que dependem de informações atualizadas.

Na camada de volume e velocidade, análises da Acceldata e da Matillion reforçam o crescimento de streaming e processamento quase em tempo real. Empresas em setores como finanças e telecom adotam Kafka, Flink e arquiteturas de streaming para reduzir fraudes, otimizar campanhas e ajustar preços dinamicamente.

Do ponto de vista estratégico, o relatório de tendências tecnológicas da McKinsey destaca a IA como vetor central para decisões baseadas em dados, com especial relevância para energia, saúde e manufatura. Tudo isso só funciona com uma base de dados confiável, o que aumenta a relevância do Analytics Engineering.

Para o time de marketing, a tradução dessas tendências é direta: menos tempo montando planilhas e mais tempo orquestrando Métricas,Dados,Insights em fluxos contínuos. Sua função passa a ser definir quais sinais são mais importantes para o negócio, enquanto o time de Analytics Engineering garante que esses sinais estejam sempre corretos e disponíveis.

Como montar uma stack de Analytics Engineering orientada a dashboards, relatórios e KPIs

Uma stack moderna de Analytics Engineering vai muito além de “ter um BI”. Ela precisa cobrir todo o caminho entre fonte de dados e consumo, contemplando o trio Dashboard,Relatórios,KPIs que orienta a gestão diária. Uma arquitetura de referência, especialmente para times de marketing e growth, pode ser organizada em seis camadas.

1. Fontes de dados: CRM, automação de marketing, mídia paga, e-commerce, sistemas internos. O primeiro passo é ter conectores consistentes que extraiam esses dados de forma incremental.
2. Ingestão: ferramentas de ELT e replicação contínua, como soluções baseadas em cloud ou integrações nativas das plataformas de marketing. O objetivo é trazer dados para um ambiente central com o mínimo de transformação possível.
3. Data warehouse ou lakehouse: ambiente centralizado onde os dados são armazenados e processados, como BigQuery, Snowflake ou Redshift. Aqui é onde o Analytics Engineering realmente atua.
4. Transformação e modelagem: uso de frameworks como dbt, combinados com versionamento de código, para materializar camadas de modelos analíticos reutilizáveis.
5. Camada semântica: definição única de métricas e dimensões, usada por múltiplas ferramentas de visualização, garantindo que “receita” e “CAC” signifiquem a mesma coisa em todos os relatórios.
6. Visualização e consumo: ferramentas de BI, notebooks, alertas automatizados e até aplicações de IA generativa que consomem os dados modelados.

Imagine agora o cenário de um time de marketing e dados reunido em uma war room acompanhando dashboards em tempo real durante uma grande campanha digital. As TVs exibem funis de aquisição, performance de criativos, impacto em MQLs e vendas diárias. Tudo isso só é possível se a stack estiver bem orquestrada, com latências compatíveis com o ritmo da operação e definições de métricas padronizadas em toda a jornada.

Um bom exercício prático é mapear, para cada KPI crítico, quais tabelas de origem alimentam esse indicador, quais regras de negócio são aplicadas e qual o SLA de atualização esperado. A partir disso, o time de Analytics Engineering consegue priorizar modelos e testes que sustentam os dashboards mais sensíveis ao tempo, como campanhas sazonais ou promoções relâmpago.

Processo ponta a ponta: do dado bruto ao insight acionável

Mesmo com uma boa stack, o valor só aparece quando existe um processo claro do dado bruto ao insight acionável. Um fluxo típico de Analytics Engineering pode ser organizado em etapas, do nível técnico ao estratégico.

1. Extração e aterrissagem: os dados são extraídos das fontes e aterrissados em tabelas brutas, com o mínimo de alteração. É a camada “raw”. Aqui o foco é completude e rastreabilidade.
2. Padronização e limpeza: em seguida, as tabelas são padronizadas em formatos consistentes, com tipos de dados corretos, normalização de nomes e eliminação de duplicidades óbvias.
3. Modelagem intermediária: criação de modelos que organizam os dados por domínios de negócio, como “marketing”, “vendas”, “produto”, combinando múltiplas fontes. É aqui que separam-se as camadas equivalentes a bronze, prata e ouro.
4. Métricas e agregações: definição de tabelas de fatos e dimensões que representam eventos e entidades relevantes, além de modelos agregados por período, canal ou segmento.
5. Serviço aos consumidores: disponibilização dos modelos para dashboards, relatórios operacionais, análises ad hoc e modelos de IA.

Estudos de caso compilados pela ScikIQ mostram ganhos consistentes de eficiência, redução de custos e aumento de receita quando esse processo é bem executado. Empresas de manufatura, finanças e telecom reportam ganhos de 10% a 50% em indicadores críticos após estruturar melhor seu pipeline de dados.

Para operacionalizar esse fluxo, é útil definir pontos de controle em cada etapa. Por exemplo: na camada bruta, medir volume e completude; na camada de modelagem intermediária, medir número de registros descartados; na camada de métricas, acompanhar discrepâncias entre dados operacionais e relatórios financeiros.

Do lado de Analytics & Métricas, vale adotar uma rotina semanal em que o time de negócio revisa junto com o Analytics Engineer os principais indicadores, potenciais quebras de tendência e necessidades de novos cortes de análise. Em vez de pedidos soltos por e-mail, as demandas entram em um backlog priorizado, com clareza sobre impacto esperado em decisões ou resultados.

Qualidade de dados: garantindo métricas, dados e insights confiáveis

Entre todas as responsabilidades de Analytics Engineering, assegurar qualidade de dados talvez seja a mais crítica. Relatórios da dbt Labs indicam que problemas de qualidade aparecem como um dos principais gargalos para times de dados, crescendo ano a ano à medida que o volume e a variedade aumentam.

Ferramentas de observabilidade e frameworks de testes, como Great Expectations e soluções de monitoração inspiradas em relatórios da lakeFS sobre data engineering, vêm se tornando padrão. A lógica é simples: se você monitora uptime de APIs críticas, também deve monitorar a “saúde” das tabelas que alimentam seu dashboard de receita.

Algumas dimensões de qualidade que podem ser monitoradas de forma automatizada:

• Freshness: há quanto tempo a tabela foi atualizada. Útil para KPIs operacionais.
• Completude: porcentagem de campos obrigatórios preenchidos.
• Conformidade: aderência a domínios válidos, como listas de países, canais e status.
• Consistência: se os dados batem entre diferentes sistemas de origem.
• Volume: variações atípicas de linhas ou registros.

Um caminho prático é definir SLAs para as tabelas que alimentam os principais dashboards. Por exemplo: a tabela que suporta o relatório diário de MQLs deve estar 99% das vezes atualizada até 8h da manhã, com menos de 1% de registros com campos obrigatórios vazios.

Além disso, a comunicação é parte central da qualidade. Alertas automatizados precisam chegar às pessoas certas, com mensagens orientadas a ação. Em vez de “falha na tarefa X”, a notificação deve explicar o impacto em termos de Métricas,Dados,Insights, como “o dashboard de ROI de mídia pode estar incompleto devido a atraso na atualização da fonte de Facebook Ads”.

Por fim, boas práticas de governança, como catálogo de dados, documentação acessível e versionamento de modelos, reduzem significativamente o risco de regressões. Times que tratam modelos de dados como produto, com backlog, versionamento e ciclo de vida, tendem a manter métricas mais estáveis ao longo do tempo.

Time, carreira e roadmap de implantação de Analytics Engineering em 90 dias

Do ponto de vista de talentos, estudos de mercado compilados pela Northeastern University mostram crescimento acelerado na demanda por profissionais de Analytics Engineering, acompanhado de salários mais altos em comparação a analistas tradicionais. Empresas que investem em IA e automação são as que mais contratam.

Para uma organização de marketing orientada a dados, alguns papéis são chave:

• Analytics Engineer: dono dos modelos e pipelines analíticos, responsável por transformar dados em camadas reutilizáveis.
• Data Engineer: cuida de ingestão, infraestrutura, performance e segurança em escala.
• Analista de dados ou BI: faz Análise & Métricas, traduzindo dados em insights e recomendações.
• Product owner de dados ou head de analytics: prioriza backlog, conecta estratégia de negócio e iniciativas de dados.

Se você está começando do zero, um roadmap de 90 dias ajuda a tirar Analytics Engineering do papel sem paralisar a operação.

Dias 0 a 30: diagnóstico e priorização

• Mapear principais fontes de dados e dores atuais em relatórios e dashboards.
• Identificar 3 a 5 KPIs críticos, como receita, CAC, LTV, MQLs e churn.
• Escolher um domínio de negócio piloto, por exemplo, funil de marketing e vendas.
• Definir arquitetura alvo de alto nível, mesmo que simples.

O objetivo aqui é clareza. Você ainda não precisa da stack perfeita, mas sim de uma visão pragmática de onde a falta de Analytics Engineering dói mais.

Dias 31 a 60: fundação técnica e primeiro caso de uso

• Configurar o data warehouse e padronizar ingestão das principais fontes.
• Implementar um repositório de transformações com versionamento, preferencialmente orientado a código.
• Modelar as primeiras tabelas de fatos e dimensões do domínio piloto.
• Criar testes básicos de qualidade para as tabelas que alimentam o principal dashboard.
• Entregar ao menos um dashboard confiável e documentado para o time de negócio.

Neste período, é importante ter ciclos curtos de feedback com quem consome as informações. Estudos da comunidade de engenharia de dados publicados na Dev.to mostram que as iniciativas que começam com pequenos casos de uso bem-sucedidos têm muito mais chance de escalar.

Dias 61 a 90: escala, governança e cultura de dados

• Estender padrões de modelagem e testes para novos domínios de dados.
• Documentar modelos e métricas em um catálogo acessível.
• Definir um comitê ou fórum periódico para atualizar definições de KPIs.
• Introduzir automações de alerta e observabilidade para tabelas mais críticas.
• Planejar a expansão do time, caso a demanda por dados aumente.

Ao chegar ao dia 90, a meta é ter pelo menos um domínio de negócio com pipeline fim a fim funcionando, servindo como “prova de conceito viva”. Esse domínio se torna o painel de controle de um avião cheio de indicadores dentro da sua empresa, demonstrando o valor de tratar dados e métricas como produto.

A partir daí, você pode escalar para novos casos de uso, conectando gradualmente mais fontes, modelos e dashboards. Relatórios recentes de tendências, como os publicados por lakeFS e Acceldata, indicam que organizações que investem cedo em fundações de Analytics Engineering colhem vantagens competitivas duradouras em eficiência operacional e capacidade de inovar.

Próximos passos para o seu time de Analytics Engineering

Analytics Engineering não é moda passageira, mas resposta estrutural a um problema recorrente: a distância entre dados disponíveis e decisões de qualidade. Em vez de multiplicar planilhas e relatórios desconectados, ele propõe encarar Métricas,Dados,Insights como um produto contínuo, com arquitetura, processo e donos claros.

Se você lidera um time de marketing, growth ou produto, o convite é simples. Escolha um domínio de negócio crítico, defina poucas métricas que realmente movem a agulha e construa, com suporte de Analytics Engineering, o pipeline necessário para sustentá-las. Trate esse primeiro caso de uso como o início do seu cockpit de métricas.

Com uma base bem desenhada, você estará pronto para aproveitar a onda de IA, real time e automação que está moldando o mercado. Em um ambiente em que dados de baixa qualidade já não são tolerados, investir em Analytics Engineering é, essencialmente, investir na capacidade do seu negócio de enxergar, decidir e crescer com segurança.