Engenharia de dados: O que é e para que serve

Engenharia de dados: O que é e para que serve

Você com certeza já ouviu falar de Big Data, Nuvem, Inteligência Artificial, Ciência de Dados. Os dados estão por toda parte e estão no centro de todos os negócios mais bem sucedidos. Portanto, nesse post abordaremos esses temas com o foco na engenharia destes dados. 

O que você vai ver por aqui:

  • O que é Engenharia de Dados;
  • Qual a importância;
  • Tipos de engenheiros de dados;
  • Termos importantes;
  • O futuro da Engenharia de Dados.

Atualmente, empresas usam dados para responder perguntas sobre negócios, fazer previsões, entre muitas outras aplicações possíveis,  e na maioria das organizações, diferentes sistemas que foram construídos usando diferentes tecnologias, geram uma quantidade massiva de dados diariamente.

Big Data está mudando o modo de fazer negócios e criando a necessidade de buscar profissionais que saibam lidar com a vasta quantidade de dados que precisam ser processados e armazenados.  

Mas onde a Engenharia de Dados se encaixa nessa equação?

Em primeiro lugar, é preciso entender que a engenharia de dados é o campo da ciência de dados que foca na praticabilidade da coleta, do tratamento e do armazenamento de dados. Uma larga área com aplicações em quase todos os setores.

Por isso, as organizações precisam das pessoas e da tecnologia certas para garantir que os dados estejam em um estado altamente utilizável quando chegarem aos cientistas e analistas de dados.

 

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fonte: Dremio

Dessa forma, esse é o principal papel do Engenheiro de Dados, profissional responsável por Projetar e desenvolver uma arquitetura de dados escalável, verificar a qualidade dos dados e eliminar dados corruptos, configurar processos que agrupam dados de várias fontes, armazenamento que será diferente dependendo do tipo de dado que o engenheiro esteja trabalhando, entre muitos outros processos complexos.

Qual a importância da Engenharia de Dados:

Em um relatório da Stitch Data usando informações de histórico de emprego pelo LinkedIn possibilitou a construção de uma linha de tempo do mercado de engenharia de dados. Como resultado, o número de engenheiros de dados dobrou de 2013 a 2015. E ainda informam que esse crescimento está longe de desacelerar.

Além disso, em outro relatório, desta vez da Dice Tech Job Report of 2020, listam a profissão como a ocupação em tecnologia com o desenvolvimento mais rápido, com crescimento ano a ano de 50%.

Enquanto isso, companhias estão coletando e gerando vasto volume de dados – estruturados, semi-estruturados, não estruturados – de diferentes canais em diferentes formatos diariamente. 

Portanto, a engenharia de dados nas empresas é indispensável para que:

  • Os dados sejam coletados e alinhados às necessidades de negócios; 
  • Seja desenvolvido algoritmos para transformação de dados em informações úteis e acionáveis, 
  • Auxiliem na gestão para entender os objetivos da empresa;
  • Criem novos métodos de validação de dados e ferramentas de análise de dados 
  •  Criem, testem e mantenham arquiteturas de pipeline de banco de dados.

Certamente, manter dados de excelente qualidade para insights, é essencial para gerar resultados de negócios. Portanto, para lidar com um grande volume de dados é preciso um nível estruturado de organização e isso só é possivel graças a 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 trabalham em uma empresa menor. Podem ser responsáveis por todo processo, desde coletar os dados até processá-los e fazer a análise final. Logo, esse tipo de função requer mais habilidade sobre ciência de dados, mas também requer menos conhecimento de arquitetura de sistemas. Como empresas pequenas não têm muitos usuários, a engenharia para escala não é tão necessária.

  • Engenheiro de dados centrado em banco de dados

Por outro lado, engenheiros e analistas de dados desse tipo geralmente são encontrados juntos em empresas maiores que têm seus dados distribuídos em bancos de dados. Nesse sentido, esse profissional está focado em configurar e preencher bancos de dados analíticos, trabalham com datawarehouse e são responsáveis pelo desenvolvimento de esquemas de tabelas.

  • Engenheiro de dados centrado em pipeline

Se fazem necessários em empresas de médio porte que tenham necessidades complexas de ciência de dados. Um profissional focado neste papel normalmente em conjunto com cientistas de dados para transformar dados em um formato útil para análise. Por isso, é necessário maior conhecimento dos sistemas distribuídos e ciência da computação.

Termos que você já ouviu por ai…

Algoritmo: Um conjunto de instruções e procedimentos lógicos bem definidos que levam à solução de um problema com um número finito de etapas.

Big data: Conceito que descreve o grande volume de dados estruturados e não estruturados que são gerados a cada segundo.

Dta Pipeline: Uma série de etapas de processamento de dados para podermos armazená-los e usá-los em análises.

Mineração de dados: Processo de análise de grande volume de dados para descobrir padrões que possam ajudar as empresas a resolver problemas. Nesse processo é comum  vermos a implementação de algoritmos de aprendizado de máquina.

ETL: Processo convencional de transformação de dados – Extrair, Transformar Carregar – usado por muitos anos no gerenciamento de pipeline de dados.

ELT: Modernização do processo anterior. Extrair, Carregar e Transformar.  A inversão de etapas no modelo ELT reduz consideravelmente o tempo de processamento dos dados.

Data Warehouse:  Um repositório de big data utilizado para armazenar informações de dados estruturados para geração de relatórios . Coletado de bancos de dados relacionais e sistemas transacionais.

Data Lake: Também é um repositório de big data, mas a maior diferença entre um Data Warehouse é que o Data Lake armazena dados não estruturados e estruturados que não tem uma finalidade definida.

O futuro da Engenharia de Dados:

Primeiramente, saiba que à medida que os softwares continuarem consumindo o mundo, as empresas que desejam fazer parte dessa revolução precisarão contratar engenheiros de dados. Por exemplo, as empresas que já empregam engenheiros de dados perceberam o potencial dos dados como um ativo estratégico. Portanto, à medida que outras seguirem o exemplo, a demanda por esse conjunto de habilidades só aumentará. 

O desenvolvimento de big data requer uma compreensão mais holística e preocupação com a arquitetura de dados em sua totalidade.

Enquanto os programas tradicionais são sequenciais e mantêm seu estado atual, os programas de dados são massivamente paralelos e distribuem seu estado por centenas ou milhares de máquinas.

Os engenheiros de dados precisam estar familiarizados com como integrar algoritmos de aprendizado de máquina em seus aplicativos.

Em conclusão, a prática da engenharia de dados continuará a se especializar nos próximos anos e, com ela, um aumento nas capacidades do que as empresas podem construir e realizar com seus próprios dados. Aqui na Be não poderíamos estar mais animados para ver como essas tendências se desenrolam nos próximos anos.

Nós da Be contamos com um time de engenheiros e analistas de dados para desenvolver soluções de Business Intelligence aplicado à nossa cultura baseada em dados e fazendo uso das ferramentas inovadoras de automação de processos e análises de dados.

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