A engenharia de dados é um campo em constante evolução que visa a criação, desenvolvimento e manutenção de sistemas e infraestruturas que gerenciam grandes quantidades 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 precisas e rápidas tem levado muitas empresas a investirem na engenharia de dados. Afinal, é através dela que se torna possível a construção de bancos de dados escaláveis e sistemas que possibilitem a análise de grandes volumes de dados em tempo real.
Além disso, a engenharia de dados é fundamental para a tomada de decisões estratégicas em diversos setores da economia. Da indústria à saúde, ela permite que empresas entendam 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 em coletar, tratar e armazenar 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 em pipelines de dados para permitir que as organizações tomem decisões informadas com base em dados.
A engenharia de dados é uma área com aplicações em quase todos os setores e, portanto, as organizações precisam de profissionais e tecnologia adequados para garantir que os dados estejam em um estado altamente utilizável quando chegam aos cientistas e analistas de dados.
É importante destacar que a engenharia de dados é uma área em constante evolução e, portanto, requer atualização constante de conhecimentos e habilidades para se manter relevante.
O papel do Engenheiro de Dados é fundamental nesse processo, pois é responsável por projetar e desenvolver uma arquitetura de dados escalável.
Ele verifica a qualidade dos dados, elimina os que estiverem corrompidos e configura processos que agregam dados de várias fontes em diferentes tipos de armazenamento, de acordo com o tipo de dado trabalhado.
Além disso, o Engenheiro de Dados também é responsável por garantir a segurança dos dados, gerenciar as políticas de acesso e privacidade, entre outros processos complexos.
Essa é uma carreira em alta demanda e com muitas oportunidades para aqueles que desejam seguir na área. O campo da engenharia de dados continuará a crescer à medida que mais organizações perceberem o valor dos dados para melhorar seus negócios e processos.
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 haver estrutura deorganização 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.
Leia também:
• Data Lake: o que é e para o que serve?
• Data Warehouse: quando sua empresa precisa usar
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.
Concluindo, a prática da engenharia de dados continuará evoluindo nos próximos anos. E, com ela, também virá 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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