A engenharia de dados é um campo em constante evolução, essencial para a criação, desenvolvimento e manutenção de sistemas e infraestruturas que gerenciam grandes volumes de informações. Seu objetivo principal é garantir que os dados sejam coletados, armazenados, processados e analisados de maneira eficiente e confiável.
A crescente demanda por dados e a necessidade de análises mais rápidas e precisas têm levado muitas empresas a investir em engenharia de dados. Afinal, é por meio dela que se torna possível construir bancos de dados escaláveis e sistemas que viabilizam a análise de grandes volumes de dados em tempo real.
Além disso, a engenharia de dados desempenha um papel crucial na tomada de decisões estratégicas em diversos setores da economia. Da indústria à saúde, ela permite que as empresas compreendam melhor o comportamento de seus clientes, identifiquem novas oportunidades de negócios e otimizem seus processos internos.
O que é a Engenharia de Dados?
A engenharia de dados é uma disciplina da ciência de dados que se concentra na coleta, tratamento e armazenamento de dados para transformá-los em informações valiosas para as organizações.
Esse processo envolve a construção, manutenção e gerenciamento de pipelines de dados, que extraem dados brutos de várias fontes e os transformam em um formato adequado para análise, armazenando-os em um data warehouse.
Os engenheiros de dados são responsáveis por projetar, construir, manter e solucionar problemas nos pipelines de dados, permitindo que as organizações tomem decisões informadas com base em dados.
A engenharia de dados é uma área com aplicações em diversos setores, sendo crucial para garantir que os dados estejam em um estado altamente utilizável quando chegam aos cientistas de dados e analistas de dados. Para tanto, as organizações precisam de profissionais qualificados e tecnologias adequadas.
Qual a importância da Engenharia de Dados?
Em um relatório da Stitch Data, baseado em informações de histórico de emprego do LinkedIn, foi possível construir uma linha do tempo do mercado de engenharia de dados. Como resultado, o número de engenheiros de dados dobrou entre 2013 e 2015, e o relatório indica que esse crescimento está longe de desacelerar.
Além disso, o Dice Tech Job Report de 2020 destacou a profissão de engenheiro de dados como a ocupação de tecnologia com o crescimento mais rápido, com uma taxa de crescimento anual de 50%.
Enquanto isso, as empresas estão gerando e coletando grandes volumes de dados — estruturados, semi-estruturados e não estruturados — provenientes de diversos canais e formatos a cada dia.
Portanto, a engenharia de dados nas empresas é indispensável para garantir que:
- Os dados sejam coletados e alinhados às necessidades de negócios;
- Sejam desenvolvidos algoritmos para transformar dados em informações úteis e acionáveis;
- Auxiliem na gestão para compreender os objetivos empresariais;
- Criem novos métodos de validação de dados e ferramentas de análise de dados;
- Criem, testem e mantenham arquiteturas de pipelines de banco de dados.
Certamente, manter dados de excelente qualidade para gerar insights é essencial para obter resultados de negócios. Para lidar com grandes volumes de dados, é necessário haver uma estrutura organizacional, e isso só é possível graças à engenharia de dados.
Tipos de Engenheiros de Dados
Muitas empresas desconhecem os diferentes papéis que os engenheiros de dados podem performar em seu ambiente de trabalho. De acordo com o DataQuest as funções de um engenheiro de dados variam dependendo do tipo de empresa em que trabalham, as funções podem ser:
Engenheiro de dados generalista
Normalmente, esses profissionais trabalham em empresas menores e podem ser responsáveis por todo o processo, desde a coleta dos dados até o processamento e análise final. Essa função requer mais habilidades em ciência de dados, mas exige menos conhecimento em arquitetura de sistemas. Como as empresas menores têm menos usuários, a engenharia para escalabilidade não é tão necessária.
Engenheiro de dados centrado em banco de dados
Profissionais com esse foco geralmente são encontrados em empresas maiores que têm seus dados distribuídos em diferentes bancos de dados. Esses engenheiros são responsáveis por configurar e preencher bancos de dados analíticos, trabalhar com data warehouses e desenvolver esquemas de tabelas. Eles também são fundamentais na criação e manutenção de estruturas de dados.
Engenheiro de dados centrado em pipeline
Esse tipo de engenheiro é necessário em empresas de médio porte que possuem necessidades complexas de ciência de dados. Profissionais dessa área trabalham em conjunto com cientistas de dados para transformar dados em um formato adequado para análise.
Esse papel exige um maior conhecimento de sistemas distribuídos e ciência da computação, pois são responsáveis por garantir que os dados fluam de forma eficiente através dos pipelines até a análise.
Termos que você já ouviu por ai…
- Algoritmo: Um conjunto de instruções e procedimentos lógicos bem definidos que levam à solução de um problema por meio de um número finito de etapas.
- Big Data: Conceito que descreve o grande volume de dados estruturados e não estruturados gerados a cada segundo.
- Data Pipeline: Uma série de etapas de processamento de dados que permite armazená-los e utilizá-los em análises.
- Mineração de Dados: Processo de análise de grandes volumes de dados para descobrir padrões que possam ajudar as empresas a resolver problemas. Nesse processo, é comum a implementação de algoritmos de aprendizado de máquina.
- ETL: Processo convencional de transformação de dados — Extrair, Transformar, Carregar — utilizado por muitos anos no gerenciamento de pipelines de dados.
- ELT: Modernização do processo ETL, onde a ordem das etapas é invertida: Extrair, Carregar, Transformar. A inversão reduz consideravelmente o tempo de processamento dos dados.
- Data Warehouse: Repositório de big data utilizado para armazenar informações de dados estruturados, com foco na geração de relatórios. Dados são coletados de bancos de dados relacionais e sistemas transacionais.
- Data Lake: Repositório de big data que armazena dados estruturados e não estruturados sem uma finalidade definida, ao contrário do Data Warehouse.
O futuro da Engenharia de Dados
À medida que os softwares continuam a dominar o mundo, as empresas que desejam fazer parte dessa revolução precisarão contratar engenheiros de dados. As empresas que já investiram nessa área perceberam o potencial dos dados como um ativo estratégico. Portanto, a demanda por essas habilidades continuará a crescer à medida que mais organizações adotem essa abordagem.
O desenvolvimento de big data exige uma compreensão holística e atenção especial à arquitetura de dados em sua totalidade. Enquanto os programas tradicionais são sequenciais e mantêm seu estado atual, os programas de dados são massivamente paralelos, distribuindo seu estado por centenas ou até milhares de máquinas.
Além disso, os engenheiros de dados precisam estar familiarizados com a integração de algoritmos de aprendizado de máquina em suas aplicações.
Conclusão
A prática de engenharia de dados continuará a evoluir nos próximos anos. Com isso, as empresas terão cada vez mais capacidades de construir e realizar soluções inovadoras com seus próprios dados. Na beAnalytic, estamos animados para ver como essas tendências se desenrolam nos próximos anos.
Nós da beAnalytic contamos com um time altamente especializado de engenheiros e analistas de dados para desenvolver soluções de Business Intelligence, sempre com foco em nossa cultura baseada em dados e utilizando ferramentas inovadoras de automação de processos e análises de dados.
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