Que a análise de dados é muito importante para uma organização você já deve imaginar. Mas já parou para pensar em todos os processos pelos quais os dados têm que passar para conseguirmos analisar informações úteis para o negócio? Pois bem, esse é o grande papel da Engenharia de Dados!
A transformação digital tem feito com que as empresas aprimorem seus processos com base na tecnologia. Esse acontecimento não apenas tem gerado mais eficiência às organizações como também estimulou a geração de dados em uma escala muito grande e em formatos muito variados.
De forma simplificada, a engenharia de dados é o campo do conhecimento que busca estratégias para ressignificar os dados brutos de uma empresa com o objetivo de gerar o maior valor possível com eles.
Para sanar suas dúvidas sobre o tema, vamos abordar os seguintes tópicos:
Vamos à leitura?
Sem dúvidas, o primeiro passo de um projeto de engenharia de dados se dá com o levantamento dos dados e mapeamento dos requisitos de negócio. Aqui, vale pontuar o papel analítico do engenheiro de dados. Na maioria das vezes, o grande desafio dos projetos está em traduzir as informações coletadas de acordo com as necessidades de negócio.
Com os requisitos bem definidos o engenheiro de dados cria o pipeline de dados, isto é, a implementação de todos os processos pelos quais os dados irão passar desde sua ingestão em algum sistema, as transformações que devem ser aplicadas, as ferramentas de processamento e o modo em que estes dados ficarão armazenados.
A forma de consumo dos dados está totalmente relacionada com a arquitetura de dados. Deste modo, ao desenhá-la é muito importante levar em consideração características como:
● O formato e estrutura dos dados;
● O tipo de processamento e janela requeridos, como dados em tempo real ou em lote, por exemplo;
● As formas de disponibilização das soluções como a opção por servidores locais ou cloud;
● Características do armazenamento como o modelo e tipo de banco de dados;
● Objetivos de consumo dos dados como a utilização de APIs, ferramentas de visualização e geração de relatórios;
Além disso, se um dos objetivos do projeto for consumir os dados em modelos preditivos ou prescritivos é muito importante que o time de engenharia de dados tenha conhecimento sobre como essas técnicas são aplicadas e as leve em consideração no desenho da arquitetura de dados.
No próximo tópico, abordaremos as responsabilidades que um engenheiro de dados possui, não deixe de conferir.
O Engenheiro de Dados é o profissional responsável por coletar dados disponíveis dentro ou fora da organização, em diferentes formatos de arquivo, tratá-los, agrupá-los, catalogá-los e disponibilizá-los para os demais níveis gerarem análises de negócio ou incorporarem estes dados em seus produtos e serviços.
Uma das principais características de um engenheiro de dados está na capacidade de conseguir adaptar suas soluções aos diversos desafios da análise de dados.
Isso demanda que o profissional tenha uma formação generalista, conseguindo escolher as melhores ferramentas para cada etapa do pipeline de dados e de acordo com a realidade e objetivo do negócio.
Outra característica importante desse profissional é o conhecimento profundo em soluções de armazenamento de dados, sistemas de computação distribuída e, principalmente, domínio sobre as principais soluções de cloud do mercado.
É com a ajuda desses profissionais que conseguimos criar soluções escaláveis que permitem que diversos serviços possam ser ainda mais personalizados através dos dados consumidos.
Aplicativos de entrega de comida, por exemplo, podem utilizar os dados coletados de seus usuários para sugerir restaurantes e cupons de desconto tornando ainda melhor a experiência do consumidor. Contudo, essa não é uma tarefa fácil e muitos desafios têm surgido na área.
Vamos conferir quais são esses desafios no próximo tópico, por isso, continue conosco!
O advento do big data, com dispositivos podendo coletar dados até mesmo de aparelhos eletrodomésticos e um foco cada vez maior na obtenção de dados para as mais diversas finalidades tem tornado o trabalho dos profissionais de dados ainda mais complexo.
Trabalhar com dados de formatos variados e em um volume jamais visto na história tem feito com que novas tecnologias de processamento de dados surjam praticamente todos os dias e cabe ao engenheiro de dados estar sempre atento a elas e escolher as que mais fazem sentido para o problema de negócio.
Outro desafio muito importante se dá com relação a velocidade com que as informações são geradas e que devem ser consumidas.
À medida que as empresas introduzem cada vez mais os dados como base dos seus processos de decisão e em seus produtos, quaisquer inconsistências e gargalos na obtenção dessas informações podem gerar prejuízos e queda na competitividade.
Além disso, por ser uma profissão relativamente recente é muito comum encontrar engenheiros de dados com papéis não muito bem definidos, principalmente em equipes menores.
Há situações em que estes profissionais são responsáveis, inclusive, pela disponibilização dos dados às equipes de negócio e elaboração de relatórios analíticos, ressaltando ainda mais a sua característica generalista.
Ademais, vale mencionar as diversas iniciativas com relação à proteção de dados sensíveis e a criação de marcos regulatórios como por exemplo a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados - Lei nº 13.709/2018).
A lei foi instituída no Brasil com base em uma regulação da União Europeia chamada GDPR (General Data Protection Regulation) e entrou em vigor no ano de 2020 com o objetivo de reforçar os princípios que preveem a inviolabilidade da privacidade dos cidadãos.
Desse modo, o papel da engenharia de dados como agente de implementação de uma governança corporativa através do mapeamento e catalogação dos processos de ingestão, processamento e consumo de dados na busca por uma maior eficiência e segurança torna-se essencial para atender às novas demandas e desafios da sociedade.
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Economista curioso, especialista em Engenharia de Dados e BI, com ampla experiência na liderança de times de dados, modelagem e criação de data warehouses, automação de processos e soluções de analytics. É graduado em Economia pela Universidade Federal de Alfenas e Especialista em Engenharia de Dados pela PUC-MG. Atua como CTO na Startup Be.X Data e atua como consultor na implementação de projetos que envolvam a análise de dados em diversas empresas.
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