Sou analista de qualidade de dados e este trabalho discreto paga melhor do que o meu antigo cargo com clientes.

Naquele que foi o meu último dia como gestora de contas de clientes, fechei o portátil com aquele cansaço oco, a zumbir nos ouvidos. A minha caixa de entrada continuava cheia, o café já estava frio, e o maxilar doía-me de tanto sorrir em chamadas Zoom consecutivas. A parte engraçada? O meu bónus do trimestre estava “em análise” enquanto os meus níveis de stress estavam no máximo histórico.

Um ano depois, tudo mudou. Agora trabalho em qualidade de dados, num canto silencioso do mesmo setor, a ganhar mais dinheiro por falar com folhas de cálculo do que com clientes. Sem teatro semanal de performance, sem emergências do género “Podemos fazer uma chamada rápida?” às 17:58.

Na maioria dos dias, o som mais alto que ouço é o do meu próprio teclado.

A parte mais estranha é o quão poucas pessoas sabem que este trabalho existe.

De sorrir em chamadas para fixar colunas

A primeira surpresa ao tornar-me analista de qualidade de dados foi o som. Ou melhor, a falta dele. Chega de notificações de clientes. Chega de canais urgentes no Slack com nomes tipo “🔥-escalada-cliente”. O meu calendário deixou de parecer um jogo de Tetris perdido à partida.

O meu dia de trabalho transformou-se em algo mais calmo, quase monástico. Entro em dashboards, examino tabelas, sigo picos esquisitos ou lacunas, e decido se os números à minha frente são de confiança.

E o dinheiro? Subiu discretamente. Sem fanfarra. Apenas uma nova linha no recibo de vencimento a dizer que eu estava a ser paga para pensar com clareza, não para performar emocionalmente.

Lembro-me da primeira segunda-feira na nova função. Às 9:00, ninguém me esperava numa chamada de kick-off. Nenhum cliente aguardava um “resumo rápido” que iria durar 45 minutos. Tive uma reunião: o stand-up com a equipa de dados. Dez minutos, câmaras meio ligadas, toda a gente meio de hoodie.

Depois abri um conjunto de dados de um grande cliente de retalho. O gráfico da taxa de conversão tinha uma queda a pique durante um fim de semana. O “eu” antigo teria entrado em pânico a ligar ao cliente, a pedir desculpa, e a prometer “investigar”. O “eu” novo seguiu calmamente o rasto.

Aconteceu que uma única tag de tracking tinha sido removida de um template de página durante um deployment feito tarde da noite. Corrigimos a tag, reconstruímos o que foi possível, e assinalámos o resto como corrompido. Sem drama. Apenas um pequeno, mas muito real, resgate da realidade.

Esse é o cerne do trabalho em qualidade de dados: és a pessoa entre uma empresa e a história errada que ela conta sobre si própria. Os dados falham de formas traiçoeiras. Um espaço extra num cabeçalho de CSV. Um campo mapeado para a coluna errada. Um desfasamento de fuso horário que faz com que ontem pareça um desastre em vez de um sucesso.

E o mercado percebeu, discretamente, que isto importa - muito. Empresas a afogar-se em dashboards de repente precisam de alguém para responder a uma pergunta simples: “Podemos mesmo confiar nestes números?”

Por isso, os salários seguem a pressão. As empresas pagam a sério por pessoas que consigam dizer, com cara calma, “Isto está limpo” ou “Isto está partido, e aqui está o porquê.”

O que um analista de qualidade de dados faz, de facto, o dia todo

No papel, o trabalho parece aborrecido. Na vida real, tem algo de investigação. O meu dia começa, normalmente, com verificações automáticas: scripts que assinalam valores em falta, picos estranhos ou colunas que de repente mudaram de formato. Leio os alertas como um médico a interpretar notas de triagem.

Depois mergulho. Comparo os dados de ontem com os da semana passada. Olho para distribuições. Uso SQL para extrair tabelas brutas, seguindo uma anomalia até saber se é um acontecimento real no mundo ou apenas uma pipeline avariada.

Por vezes o trabalho é tão simples como acrescentar uma nova regra de validação. Outras vezes significa dizer à liderança que o dashboard bonito está a mentir. Esses são os dias divertidos.

A maior mudança face ao trabalho virado para o cliente não são as tarefas. É a temperatura emocional. Eu costumava estar “ligada” o tempo todo: a sorrir, a tranquilizar, a ajustar o tom conforme o executivo que estivesse do outro lado. O meu valor estava ligado a ser simpática, estar disponível, ser “ótima com clientes”.

Agora, o meu valor está ligado a evitar que o negócio aja com base em disparates. Isso não exige charme. Exige curiosidade, paciência, e um olhar ligeiramente obsessivo para padrões.

As pessoas acham que é preciso um doutoramento para isto. Não é. Precisas de estar confortável a perguntar “Isto faz sentido?” cinquenta vezes por dia - e depois provar a resposta com queries, não com palpites.

A razão pela qual esta função paga bem é brutalmente simples: dados maus custam dinheiro real às empresas. Receita mal reportada. Níveis de inventário errados. Orçamentos de marketing despejados em canais que só pareciam bons porque o tagging falhou.

Quando a liderança finalmente percebe que andou a tomar decisões a partir de dashboards defeituosos, não quer apresentações mais bonitas. Quer precisão. Quer alguém cujo trabalho é ser desconfiado de propósito.

Sejamos honestos: ninguém verifica ao detalhe cada métrica que apresenta. Um analista de qualidade de dados existe para que, pelo menos algures na cadeia, alguém o tenha feito.

Como fazer a transição para esta faixa silenciosa e melhor paga

A forma mais limpa de entrar é pela lateral. Se já trabalhas perto de dados - marketing, operações, produto, finanças - estás mais perto do que pensas. Começa por acompanhar (shadowing) as pessoas que gerem os teus relatórios ou dashboards. Pergunta-lhes de onde vêm os números, não apenas o que significam.

Aprende SQL básico. Isto é inegociável. Não precisas de ser um génio. Só precisas de conseguir extrair tabelas, filtrar, fazer joins e detetar quando algo parece errado.

Depois, na tua função atual, torna-te a pessoa que fala de qualidade de dados em voz alta. Aponta incoerências. Pergunta porque é que dois dashboards mostram números diferentes. Oferece-te para ajudar a documentar definições de métricas. Estás a ensaiar para o trabalho antes de teres o título.

Um erro comum é achar que tens de “ser técnico” antes de te candidatares. Ou que mais um curso é que te vai finalmente deixar pronto. Entretanto, passam oportunidades com descrições que, na prática, dizem: “Precisamos de alguém que se importe o suficiente para limpar a nossa confusão.”

A curva de aprendizagem é real, sobretudo em ferramentas e pipelines. Vais sentir-te lento ao início. Vais estragar uma query e ficar a olhar para uma mensagem de erro durante vinte minutos. Vais enviar uma mensagem a um engenheiro que parece embaraçosamente básica.

Está tudo bem. O que importa é conseguires comunicar com clareza, fazer perguntas decentes e não desaparecer quando algo parece errado. O trabalho tem menos a ver com génio e mais com ser irritantemente consistente.

“Quando deixei de tentar impressionar clientes e passei a tentar impressionar os engenheiros de dados, a minha carreira saltou um escalão salarial”, disse-me uma amiga quando passou de account management para qualidade de dados. “Eles não queriam saber se eu era polida. Queriam saber se eu apanhava um bug antes de chegar à apresentação para a administração.”

• Acompanha de onde vêm os teus dados atuais, mesmo que seja “apenas” uma folha de cálculo.
• Faz um curso sólido de SQL e pratica com conjuntos de dados públicos, não com exemplos teóricos.
• Cria um portefólio pequeno: uma verificação simples de qualidade de dados, uma métrica documentada, uma correção com antes/depois.
• Candidata-te a funções júnior ou híbridas com títulos como “data analyst”, “analytics engineer”, “reporting specialist” que mencionem validação ou QA.
• Em entrevistas, fala de resultados: erros que evitaste, não apenas gráficos que construíste.

A mudança de carreira silenciosa de que ninguém fala

Há uma liberdade estranha em ter um trabalho que não depende de seres permanentemente encantador. Os meus dias continuam cheios. Alguns são stressantes. Mas o stress vem de resolver problemas de lógica, não de adivinhar o humor da pessoa do outro lado da chamada.

Se estás esgotado do trabalho com clientes, isso não significa que não és talhado para funções “bem pagas”. Pode simplesmente significar que as tuas competências estão apontadas para a parte errada da máquina. Podes continuar a ser valioso. Podes continuar a ganhar bem. Só não tens de atuar o dia todo.

Um percurso em qualidade de dados não é para toda a gente. Precisas de tolerância à repetição, a vasculhar logs, a dizer “isto está errado” mesmo quando é impopular. Precisas de aceitar ser um pouco invisível. Quando as coisas correm bem, ninguém repara.

Ainda assim, há uma satisfação silenciosa em saber que os números em que uma equipa inteira confia são sólidos porque tu os verificaste. Tornas-te a espinha dorsal invisível das decisões.

Se isso te soa estranhamente apelativo, presta atenção a esse sentimento. Pode estar a apontar-te para uma versão diferente de sucesso do que aquela com as reuniões mais barulhentas.

Ponto-chave	Detalhe	Valor para o leitor
Qualidade de dados paga bem	As empresas perdem dinheiro com dados maus e pagam bem a quem o evita	Ajuda-te a ver isto como uma transição realista e melhor paga
Soft skills são transferíveis	Pontos fortes de funções com clientes, como comunicação e fiabilidade, adaptam-se bem a funções de dados	Reenquadra a tua experiência como um ativo, não uma barreira
Começa onde estás	Aprende SQL, audita os teus próprios relatórios e torna-te já a pessoa da “precisão dos dados”	Dá-te uma via de entrada prática sem teres de sair do emprego primeiro

FAQ:

• É preciso um curso superior técnico para ser analista de qualidade de dados? Não necessariamente. Muitos analistas vêm de áreas como negócios, marketing ou operações e aprendem a parte técnica através de cursos, bootcamps e prática no trabalho, desde que se sintam confortáveis com lógica e programação básica.
• Que ferramentas é que os analistas de qualidade de dados costumam usar? Ferramentas comuns incluem bases de dados SQL, folhas de cálculo, ferramentas de BI como Looker, Tableau ou Power BI, e plataformas de pipelines de dados como dbt, Airflow ou Fivetran, além de scripting simples em Python ou R em algumas equipas.
• O trabalho é mesmo menos stressante do que funções viradas para o cliente? O stress é diferente. Continuam a existir prazos e pressão, mas é sobretudo sobre resolver problemas técnicos ou lógicos, não sobre gerir emoções de clientes ou reuniões constantes.
• Dá para trabalhar remotamente como analista de qualidade de dados? Sim. Muitas empresas oferecem opções totalmente remotas ou híbridas para funções de dados, já que a maior parte do trabalho acontece em ferramentas digitais e repositórios partilhados.
• Quanto tempo demora a fazer a transição para este tipo de função? Para alguém que já faz tarefas próximas de dados, 6 a 12 meses focados em aprender SQL, praticar com dados reais e ajustar responsabilidades no trabalho podem ser suficientes para conseguir uma posição de entrada ou intermédia.