Reduzindo custos com engenharia de dados

Sumário

Quando pensamos em engenharia de dados, diversos conceitos podem surgir, mas, caso você ainda não esteja familiarizado com o que esses engenheiros fazem, confira nosso post: Engenharia de Dados: O que é e para que serve.

A principal função de um engenheiro de dados é assegurar que os dados estejam limpos, confiáveis e disponíveis para os demais processos de análise e exploração.

Em geral, esses profissionais são os primeiros a serem contratados em um time de dados, já que é preciso organizar e estruturar os dados antes que analistas e cientistas possam utilizá-los de forma efetiva.

À medida que o negócio cresce, a colaboração entre engenheiros, cientistas e analistas de dados se torna indispensável. Para garantir eficiência, o time deve atuar de forma integrada, como um verdadeiro time esportivo em sintonia.

O engenheiro de dados

 

Exatamente como um time deve ser em qualquer esporte, com os jogadores se entendendo, um time tech de dados devem se entender entre si para agregar maior valor ao negócio.

Por que investir em Engenharia de Dados é uma decisão estratégica?

Acredito que todos até agora viram a importância da Engenharia no processo de dados, mas alguns devem estar se perguntando: esse post não era sobre custos? Ter um profissional dessa área não é mais uma contratação de uma pessoa no meu time?

É muito importante entender essa contratação como um investimento. Essa função exerce tarefas específicas de uma pessoa mais centrada no entendimento do dado em si, o formato de recebimento, tratamento e disponibilização.

O Processo ETL/ELT e sua relevância

processo ETL

E

Primeiramente, o “E” nesse termo se refere ao processo de Extração e ele trata dessa primeira etapa desse desenvolvimento. Existem dois formatos de recebimento de dados na fase de extração: Batch e o Streaming.

O Batch é o recebimento em lotes (quando você faz o download daquela foto antiga no seu drive ou de um app no seu celular). Em segundo lugar, o Streaming, que é o recebimento “ao vivo e a cores” onde você vai recebendo os dados em tempo real (ouvindo música ou assistindo filmes e séries online).

A definição da melhor ferramenta e a melhor forma para a coleta é definida pelas pessoas da engenharia dada as restrições de dados a necessidade de velocidade que se precisa daqueles dados.

T

Em segundo lugar temos o “T” se refere à etapa de transformação dos dados e limpeza dos mesmos. Essa limpeza dos dados é a segunda fase do processo, ela serve para deixá-los “bonitinhos e cheirosos” para serem guardados/disponibilizados, existem diversas ferramentas que podem integrar essa fase que irão variar, novamente, de acordo com a velocidade que se necessita do dado, com o provedor de serviços já utilizados (principalmente em Arquiteturas de Nuvem), etc. Sempre procurando formular o código de forma otimizada quanto a processamento e custo.

L

A última etapa, mas não menos importante, a “L” se refere ao Carregamento/Armazenamento (do inglês Loading).

Nesse sentido, quando eu devo guardar um dado em um Data Lake ou em um data Warehouse? Essa pergunta foi respondida no nosso blogpost Data Lake vs Data Warehouse. Esse entendimento e a escolha pode ser feito pela Engenharia, que inclusive vai avaliar as regras do acesso aos dados e definindo qual o tipo de armazenamento gerará o menor custo.

Note que, quando consideramos Arquiteturas em Nuvem, existem tipos de armazenamento para cada tipo específico de dados: Estruturados, Não estruturados, SQL, NoSQL, Transacional e Analítico. Saber dessa informação vale, literalmente, ouro.

Pipeline de tratamento de dados é a forma como pode ser chamado o processo acima. As duas últimas etapas, T e L, podem ocasionalmente trocar de posições se transformando num processo de ELT. Nesse processo o o carregamento de dados surge antes da transformação.

Competências do engenheiro de dados e redução de custos

Engenheiros de dados compreendem profundamente a melhor forma de armazenar, tratar e gerenciar os dados, sendo capazes de otimizar processos e reduzir custos em:

  • Armazenamento: Escolha do tipo ideal para cada dado (estruturado, não estruturado, SQL, NoSQL etc.).
  • Processamento: Uso de ferramentas e métodos eficientes para evitar sobrecargas desnecessárias.
  • Acesso e Governança: Garantia de regras claras para acesso aos dados, preservando sua integridade e segurança.

Com uma pessoa focada exclusivamente nesse fluxo, analistas e cientistas podem direcionar sua energia para gerar insights e valor ao negócio.

Conclusão:

Por fim, a ultima coisa é automatizar tudo isso. Dessa forma, só é possível graças a habilidade operacional das pessoas envolvidas nesse processo. Mas isso é assunto para um outro blogpost, quem sabe…

engenharia de dados

Por exemplo, o engenheiro de dados entende a maneira que os dados deve ser armazenados e cuidados, por isso consegue otimizar e reduzir o custos desses processos. Logo, podemos dizer que investir em um especialista reduz e muito os custos de inserção, armazenamento e de busca.

Pense, ter uma pessoa focada em todo esse processo e que garante  confiabilidade dos dados faz com que analistas e cientistas foquem somente em sua função principal.

Deseja saber mais? Acesse nosso podcast ou ainda fale com um de nossos especialistas! 

Leia também:
O que é Engenharia de Dados e para que serve
Data Warehouse: quando sua empresa precisa usar

Autor(a)
Daniel Luz
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