Se você já ouviu que “dados são o novo petróleo”, provavelmente também já se perguntou: ok, mas quem é que refina esse petróleo? A resposta, em boa parte, está no trabalho do analista de dados.
Neste guia você vai entender as faixas salariais do analista de dados, o que influencia esses valores, como evoluir de júnior a sênior e o que fazer para aumentar suas chances no mercado, com dados atualizados e dicas práticas.
Você vai encontrar aqui:
O analista de dados é o profissional responsável por transformar informações brutas em insights úteis para a tomada de decisão nas empresas. Ele coleta, organiza, analisa e interpreta dados, sejam eles de vendas, comportamento de usuários, campanhas de marketing, operações ou qualquer outro ponto de contato relevante para o negócio.
Em termos simples, é quem traduz números em narrativas: explica por que algo aconteceu, o que está acontecendo agora e, às vezes, o que pode acontecer no futuro. É um papel estratégico, mas também bastante técnico, que exige raciocínio lógico, curiosidade e boa comunicação.
Imagine uma empresa de e-commerce que percebeu uma queda nas vendas nos últimos três meses. O analista de dados pode investigar:
A partir dessa análise, ele pode gerar hipóteses, cruzar dados de diferentes fontes (Google Analytics, sistema interno, CRM, etc.) e entregar recomendações baseadas em fatos, ajudando áreas como marketing, produto e vendas a tomar decisões mais certeiras.
Talvez você já tenha lido descrições vagas ou superinfladas do cargo, algumas até confundem com cientista de dados, engenheiro de dados ou até com TI tradicional. Importante esclarecer:
A rotina de um analista de dados pode variar bastante dependendo da empresa, mas costuma envolver:
Essa mistura de técnica com entendimento do negócio é o que torna o trabalho tão valorizado, e também tão desafiador.
Entender quanto ganha um analista de dados no Brasil é fundamental para quem está de olho na área. Mas vale lembrar: as faixas variam bastante dependendo de fatores como experiência, região, tipo e porte da empresa.
De acordo com pesquisas atualizadas:
Esses valores refletem médias nacionais para o regime CLT, recortes por função e região.
Contexto importante: o impacto da empresa e do mercado
Esses números são médias; ou seja, sua vaga pode beirar o piso ou alcançar o teto, dependendo de:
Se você está de olho nessa carreira, provavelmente já se perguntou: por que algumas pessoas ganham R$ 3.000 e outras R$ 12.000 fazendo “analista de dados”? A resposta está naquilo que o mercado enxerga como valor, e há vários fatores que impactam diretamente o quanto você pode ganhar na área de dados.
Mais do que o tempo em anos, o mercado valoriza a profundidade e a consistência das entregas:
O salto salarial entre níveis acontece quando você deixa de ser apenas alguém que entrega dados e passa a ser alguém que orienta decisões com dados.
O salário acompanha o grau de sofisticação das ferramentas que você sabe usar, e mais ainda, como você as usa para resolver problemas reais.
As ferramentas mais valorizadas no mercado brasileiro hoje:
A combinação entre habilidades de programação, visualização de dados e domínio de lógica estatística eleva seu valor de mercado, e seu salário.
Analistas de dados que só olham para números têm limite de crescimento. Aqueles que sabem traduzir descobertas em recomendações práticas, apresentar para não-técnicos e defender suas ideias, tendem a evoluir (e ganhar) muito mais rápido.
Empresas não querem apenas relatórios. Elas querem clareza, direção e impacto. Por isso:
O tipo de empresa onde você trabalha influencia muito seu salário. Veja a diferença:
| Tipo de Empresa | Impacto no Salário |
|---|---|
| Startups pequenas | Salários mais baixos; maior autonomia e aprendizado amplo. |
| PMEs tradicionais | Salários medianos; ferramentas menos sofisticadas. |
| Grandes empresas nacionais | Salários melhores; times estruturados. |
| Multinacionais / Fintechs / Consultorias | Faixa salarial superior; exigência técnica e fluência em inglês. |
Além disso, empresas com cultura orientada a dados tendem a valorizar (e pagar) mais por bons profissionais, pois entendem o impacto direto que eles têm no negócio.
Saber inglês ainda é diferencial no Brasil. Mas nas empresas mais competitivas, ele já se tornou critério eliminatório. Se você busca salários acima da média, especialmente em multinacionais, inglês técnico e de conversação pode abrir portas para:
Em alguns casos, até o espanhol tem peso, especialmente em empresas com presença na América Latina.
A boa notícia: você não precisa ter diploma em exatas ou ciência da computação para crescer como analista de dados. O que pesa mais:
Mais do que títulos, o mercado quer ver o que você sabe fazer e como você aplica isso para resolver problemas reais.
Se você quer aprender com especialistas do mercado, construir um portfólio real e se preparar para conquistar boas oportunidades, conheça o curso de Data Analytics da Tera. É um passo estratégico pra quem quer sair da estagnação e entrar de vez no universo de dados com confiança.
Se você está começando ou já deu os primeiros passos como analista de dados, é natural se perguntar: o que exatamente muda de um nível para outro? Como sei se estou pronto para evoluir?
Mais do que tempo de experiência, o que define sua progressão na carreira é o impacto que você gera e a autonomia que você desenvolve.
Vamos destrinchar os níveis mais comuns e o que o mercado espera de cada um:
Perfil: Profissional em início de carreira, geralmente com até 2 anos de experiência ou em transição para a área.
Responsabilidades comuns:
O que você precisa para evoluir:
Analista de Dados Pleno
Perfil: Profissional com ~2 a 5 anos de experiência, que já tem autonomia técnica e entende os objetivos do negócio.
Responsabilidades comuns:
Como evoluir para o nível sênior:
Perfil: Profissional com mais de 5 anos de experiência, ou que demonstra domínio técnico e visão de negócio acima da média.
Responsabilidades comuns:
Como continuar crescendo:
Crescimento não é só técnico
Em dados (como em outras áreas digitais), crescer não é apenas dominar ferramentas ou saber fazer gráficos. Você evolui quando:
Essa combinação de técnica, visão e colaboração é o que transforma um analista comum em um profissional valorizado e bem remunerado.
A pergunta é direta e justa: afinal, analista de dados ganha bem mesmo?
A resposta depende do que você compara. Mas no contexto do mercado digital no Brasil, a carreira de dados é, sim, uma das mais acessíveis e promissoras em termos de equilíbrio entre exigência técnica, curva de entrada e retorno financeiro.
Vamos olhar isso com mais clareza.
| Profissão Digital | Faixa Salarial (Pleno, CLT) | Complexidade Técnica | Curva de Entrada |
|---|---|---|---|
| Analista de Dados | R$ 5.500 – R$ 8.000 | Média | Acessível |
| UX/UI Designer | R$ 4.500 – R$ 7.500 | Média | Média |
| Product Manager (PM) | R$ 7.000 – R$ 12.000 | Alta (estratégia + negócio) | Alta |
| Cientista de Dados | R$ 9.000 – R$ 15.000+ | Muito alta (estatística + programação + ML) | Muito alta |
| Engenheiro de Dados | R$ 10.000 – R$ 16.000+ | Muito alta (infra + cloud + pipelines) | Alta |
| Analista de Marketing Digital | R$ 3.500 – R$ 6.000 | Média | Acessível |
Você pode começar com conhecimentos sólidos de Excel, SQL e Power BI, e já se posicionar bem no mercado, sem precisar de graduação em ciência da computação ou anos de experiência com código.
Muitas pessoas usam a posição de analista de dados como ponto de entrada para áreas mais técnicas ou estratégicas, como:
À medida que você domina ferramentas mais avançadas (como Python, machine learning ou cloud), seu salário acompanha esse desenvolvimento. O teto salarial é alto para quem segue se especializando.
Comparando com a média salarial brasileira
De acordo com dados do IBGE e da PNAD Contínua:
Essa é uma das razões pelas quais tantas pessoas estão migrando para essa área: ela oferece crescimento rápido, estabilidade e espaço para se destacar com estudo prático e estratégico.
Se você está buscando uma carreira com bom salário, crescimento real e espaço para aprender continuamente, a resposta é clara: vale a pena, sim.
A análise de dados não exige um diploma específico, nem anos de experiência em tecnologia. O que ela pede é curiosidade, raciocínio lógico, vontade de resolver problemas reais e disposição para aprender com intenção.
Com as ferramentas certas, um bom portfólio e um plano claro de desenvolvimento, você pode começar do zero e construir uma trajetória sólida. A demanda é alta, os salários são competitivos e, o mais importante: há espaço para quem entrega valor com dados, não só para quem já tem o crachá certo.
Se esse caminho faz sentido pra você, comece, mesmo que aos poucos. O mercado está aberto. E com consistência, você chega lá.