O Que Aprendi na Prática: Soft Skills que Fazem Diferença na Área de Dados

Autor: Jônatas Damasceno do Nascimento

Data:17/11/2025

Objetivo: Compartilhar uma experiência prática na área de dados, destacando a importância das soft skills para profissionais iniciantes ou em transição.

Introdução:

Se você está começando na área de dados ou enfrentando dificuldades com ferramentas, clientes ou processos mal estruturados, este artigo é para você. Aqui compartilho uma experiência prática que me ensinou que, na área de dados, o diferencial está em como você lida com o caos, aprende com ele e transforma problemas em oportunidades.

Contexto da Experiência

Na minha segunda experiência profissional com BI, já dominava a ferramenta Qlik. Entrei em um projeto onde as aplicações estavam funcionando, mas ninguém sabia de onde vinham os dados. O banco era desorganizado, não havia documentação, e cada métrica parecia surgir do nada. A manutenção era extremamente difícil e arriscada.

Engenharia Reversa e Diagnóstico

Para entender a origem dos dados e garantir confiabilidade, precisei aplicar engenharia reversa. Analisei scripts, identifiquei tabelas, rastreei fontes e reconstruí o fluxo de extração. Esse processo exigiu paciência, atenção aos detalhes e principalmente curiosidade — sem ela, seria impossível decifrar aquele sistema.

Aplicação das Soft Skills

Curiosidade

Não me limitei ao que já sabia. Fui atrás de entender cada parte do sistema, testei alternativas e conversei com colegas. A curiosidade me permitiu propor melhorias reais e entender o funcionamento completo da aplicação.

Pensamento fora da caixa

Enfrentei problemas de performance nas cargas de dados. Propus o uso do KNIME para tratar os dados antes de enviá-los ao BI. Isso reduziu o tempo de carga e aumentou a confiabilidade. Foi uma solução que não estava no manual — surgiu da análise crítica e da criatividade.

Comunicação

Desenvolvi uma aplicação que o cliente não sabia usar. Em vez de apenas entregar, expliquei cada funcionalidade, criei tutoriais e adaptei a linguagem. O cliente passou a usar a ferramenta com autonomia e segurança.

Resiliência

Trabalhar com dados é lidar com falhas, retrabalho e pressão. Aprendi a manter a calma, buscar soluções e aprender com os erros — isso me tornou mais preparado para os próximos projetos.

Conclusão

Ser analista de dados é mais do que saber usar ferramentas. É sobre investigar, comunicar, adaptar e inovar. As soft skills são o que realmente sustentam a evolução na carreira. Se você está começando ou enfrentando dificuldades, lembre-se: os melhores profissionais não são os que sabem tudo, mas os que sabem como aprender, como resolver e como se adaptar.

Referências (para uso pessoal)

• Harvard Business Review (2019) – Data Scientists Need to Communicate Better

• Angela Duckworth – Grit: O poder da paixão e da perseverança

• Carol Dweck – Mindset: A nova psicologia do sucesso

• Tom Davenport – Competing on Analytics

• Bernard Marr – Data Strategy: How to Profit from a World of Big Data, Analytics and the Internet of Things

• D.J. Patil – Entrevistas e artigos sobre pensamento crítico e criatividade em dados