O que é engenharia de dados?

De métricas de mídia social e marketing a estatísticas de desempenho de funcionários e previsões de tendências, as empresas têm todos os dados necessários para compilar uma visão holística de suas operações. Os engenheiros de dados transformam grandes quantidades de dados em descobertas estratégicas valiosas.

Com a engenharia de dados adequada, os stakeholders de uma organização — executivos, desenvolvedores, cientistas de dados e analistas de business intelligence (BI) — podem acessar os conjuntos de dados de que precisam a qualquer momento. Esse acesso é confiável, conveniente e seguro.

As organizações têm acesso a mais dados e mais tipos de dados do que nunca. Cada bit de dados pode possivelmente informar uma decisão de negócios crucial. Os engenheiros de dados controlam o gerenciamento de dados para uso posterior, incluindo análise, previsão ou aprendizado de máquina.

Como cientistas de computação especializados, os engenheiros de dados se destacam na criação e implementação de algoritmos, pipelines de dados e fluxos de trabalho que classificam dados brutos em conjuntos de dados prontos para uso. A engenharia de dados é um componente integral da plataforma de dados moderna e possibilita que as empresas analisem e apliquem os dados recebidos, independentemente da fonte ou do formato dos dados.

Mesmo em um sistema de gerenciamento de malha de dados descentralizado, uma equipe principal de engenheiros de dados ainda é responsável pela integridade geral da infraestrutura.

Engenheiros de dados têm uma série de responsabilidades diárias. Estes são alguns dos vários casos de uso importantes para a engenharia de dados:

Engenheiros de dados constroem sistemas que convertem enormes quantidades de dados brutos em conjuntos de dados centrais utilizáveis contendo os dados essenciais de que seus colegas precisam. Caso contrário, seria difícil para os usuários finais acessar e interpretar os dados espalhados pelos sistemas operacionais de uma empresa.

Os conjuntos de dados principais são personalizados para um caso de uso posterior específico e projetados para transmitir todos os dados necessários em um formato utilizável, sem informações supérfluas. Os três pilares de um forte conjunto de dados principais são:

O método de gerenciamento de dados como produto (DAaP) enfatiza o atendimento aos usuários finais com dados acessíveis e confiáveis. Analistas, cientistas, gerentes e outros líderes de negócios devem encontrar o mínimo possível de obstáculos ao acessar e interpretar dados.

Bons dados não são apenas um retrato do presente — eles fornecem contexto ao transmitir mudanças ao longo do tempo. Conjuntos de dados principais fortes mostrarão tendências históricas e darão uma perspectiva para informar sobre uma tomada de decisão mais estratégica.

A integração de dados é a prática de agregar dados de toda a empresa em um conjunto de dados unificado e é uma das principais responsabilidades da função de engenharia de dados. Os engenheiros de dados possibilitam que os usuários finais combinem dados de fontes díspares conforme exigido por seu trabalho.

A engenharia de dados rege o design e a criação dos pipelines de dados que convertem dados brutos e não estruturados em conjuntos de dados unificados que preservam a qualidade dos dados e a confiabilidade.

Os pipelines de dados formam a espinha dorsal de uma infraestrutura de dados que funciona bem, e os requisitos de arquitetura de dados da empresa informam seu design. A observabilidade de dados é a prática pela qual engenheiros de dados monitoram seus pipelines para garantir que os usuários finais recebam dados confiáveis.

O pipeline de integração de dados contém três fases principais:

Ingestão de dados é o movimento de dados de várias fontes para um único ecossistema. Essas fontes podem incluir bancos de dados, plataformas de computação em nuvem, como o Amazon Web Services (AWS), dispositivos de IoT, data lakes e warehouses, sites e outros pontos de contato com o cliente. Os engenheiros de dados usam APIs para conectar muitos desses pontos de dados em seus pipelines.

Cada fonte de dados armazena e formata dados de uma maneira específica, que pode ser estruturada ou não estruturada. Embora os dados estruturados já estejam formatados para acesso eficiente, os dados não estruturados não estão. Por meio da ingestão de dados, os dados são unificados em um sistema de dados organizado, pronto para refinamento adicional.

A transformação de dados prepara os dados ingeridos para os usuários finais, como executivos ou engenheiros de aprendizado de máquina. É um exercício de higiene que encontra e corrige erros, remove entradas duplicadas e normaliza os dados para maior confiabilidade dos dados. Em seguida, os dados são convertidos no formato exigido pelo usuário final.

Depois que os dados são coletados e processados, eles são entregues ao usuário final. Modelagem e visualização de dados em tempo real, conjuntos de dados de aprendizado de máquina e sistemas de relatórios automatizados são exemplos de métodos comuns de serviço de dados.

Engenharia de dados, ciência de dados e análise de dados são campos intimamente relacionados. No entanto, cada uma é uma disciplina focada que desempenha um papel único em uma empresa maior. Essas três funções trabalham juntas para garantir que as organizações possam aproveitar ao máximo seus dados.

• Os cientistas de dados usam o aprendizado de máquina, a exploração de dados e outros campos acadêmicos para prever resultados futuros. A ciência de dados é um campo interdisciplinar que se concentra em fazer previsões precisas por meio de algoritmos e modelos estatísticos. Assim como a engenharia de dados, a ciência de dados é uma função com uso pesado de código que requer uma extensa formação em programação.
  
  
• Os analistas de dados examinam grandes conjuntos de dados para identificar tendências e extrair insights que ajudem as organizações a tomarem decisões baseadas em dados hoje. Enquanto os cientistas de dados aplicam técnicas computacionais avançadas para manipular os dados, os analistas de dados trabalham com conjuntos de dados predefinidos para descobrir informações críticas e tirar conclusões significativas.

• Engenheiros de dados são engenheiros de software que constroem e mantêm a infraestrutura de dados de uma empresa — automatizando a integração de dados, criando modelos eficientes de armazenamento de dados e aprimorando a qualidade dos dados por meio da observabilidade do pipeline. Os cientistas de dados e os analistas de dados contam com os engenheiros de dados para fornecer os dados confiáveis e de alta qualidade de que precisam para seu trabalho.

Um conjunto de habilidades especializadas define a função da engenharia de dados. Os engenheiros de dados devem ser proficientes em várias ferramentas e tecnologias para otimizar o fluxo, o armazenamento, o gerenciamento e a qualidade dos dados em toda a organização.

Ao criar um pipeline, um engenheiro de dados automatiza o processo de integração de dados com scripts — linhas de código que executam tarefas repetitivas. Dependendo das necessidades da organização, os engenheiros de dados constroem pipelines em um entre dois formatos: ETL ou ELT.

ETL: extrair, transformar, carregar. Pipelines de ETL automatizam a recuperação e o armazenamento de dados em um banco de dados. Os dados brutos são extraídos da fonte e transformados em um formato padronizado por scripts. Em seguida, são carregados em um destino de armazenamento. O ETL é o método de integração de dados mais usado, especialmente ao combinar dados de várias fontes em um formato unificado.

ELT: extrair, carregar, transformar. Os pipelines de ELT extraem dados brutos e os importam para um repositório centralizado antes de padronizá-los por meio da transformação. Os dados coletados podem ser formatados posteriormente conforme a necessidade por uso, oferecendo um grau mais elevado de flexibilidade do que os pipelines de ETL.

Os sistemas que os engenheiros de dados criam geralmente começam e terminam com soluções de armazenamento de dados: coletando dados de um local, processando-os e, em seguida, depositando-os em outro local no final do pipeline.

• Serviços de computação em nuvem: proficiência em plataformas de computação em nuvem é essencial para uma carreira de sucesso na engenharia de dados. Microsoft Azure Data Lake Storage, Amazon S3 e outras soluções da AWS, Google Cloud e IBM® Cloud são todas plataformas amplamente utilizadas.
  
  
• Bancos de dados relacionais: um banco de dados relacional organiza os dados de acordo com um sistema de relacionamentos predefinidos. Os dados são organizados em linhas e colunas que formam uma tabela que transmite as relações entre os pontos de dados. Essa estrutura permite que até mesmo consultas complexas sejam executadas com eficiência. Analistas e engenheiros mantêm esses bancos de dados com sistemas de gerenciamento de bancos de dados relacionais (RDBMS). A maioria das soluções de RDBMS usa SQL para manipular as consultas, com o MySQL e o PostgreSQL como duas das principais opções de RDBMS de código aberto.
  
  
• Bancos de dados NoSQL: SQL não é a única opção para gerenciamento de banco de dados. Os bancos de dados NoSQL permitem que engenheiros de dados criem soluções de armazenamento de dados sem depender de modelos tradicionais. Como os bancos de dados NoSQL não armazenam dados em tabelas predefinidas, eles permitem que os usuários trabalhem de forma mais intuitiva, sem tanto planejamento prévio. O NoSQL oferece mais flexibilidade e escalabilidade horizontal mais fácil quando comparado aos bancos de dados relacionais baseados em SQL.
  
  
• Data warehouses: os data warehouses coletam e padronizam dados de toda a empresa para estabelecer uma fonte única de verdade. A maioria dos data warehouses consiste em uma estrutura de três camadas: uma camada inferior que armazena os dados, uma camada intermediária que permite consultas rápidas e uma camada superior voltada para o usuário. Embora os modelos tradicionais de data warehousing sejam compatíveis apenas com dados estruturados, as soluções modernas podem armazenar dados não estruturados. Ao agregar os dados e possibilitar consultas rápidas em tempo real, os data warehouses aprimoram a qualidade de dados, fornecem insights de negócios mais rápidos e permitem decisões estratégicas baseadas em dados. Os analistas de dados podem acessar todos os dados de que precisam em uma única interface e se beneficiar da modelagem de dados e da visualização em tempo real.
  
  
• Data lakes: embora um data warehouse enfatize a estrutura, um data lake é mais uma solução de gerenciamento de dados de formato livre que armazena grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados. Os data lakes são mais flexíveis no uso e mais acessíveis na criação do que os data warehouses, pois não precisam de um esquema predefinido. Eles abrigam novos dados brutos, especialmente o big data não estruturado, ideal para treinar sistemas de aprendizado de máquina. Mas sem gerenciamento suficiente, os data lakes podem facilmente se tornar pântanos de dados: um monte de dados confusos e complicados demais para se navegar. Muitos data lakes são desenvolvidos no ecossistema de produtos Hadoop, incluindo soluções de processamento de dados em tempo real, como o Apache Spark e o Kafka.
  
  
• Data lakehouses: os data lakehouses são o próximo estágio no gerenciamento de dados. Eles mitigam os pontos fracos dos modelos de warehouse e lake. Os lakehouses combinam a otimização dos custos dos lakes com a estrutura e o gerenciamento de alto nível do warehouse para atender às demandas das aplicações de aprendizado de máquina, ciência de dados e BI.

Como uma disciplina da ciência da computação, a engenharia de dados requer um conhecimento profundo de várias linguagens de programação. Os engenheiros de dados usam linguagens de programação para desenvolver seus pipelines de dados.

• O SQL, ou linguagem de consulta estruturada, é a linguagem de programação predominante para a criação e manipulação de bancos de dados. Ele forma a base para todos os bancos de dados relacionais e também pode ser usado em bancos de dados NoSQL.

• O Python oferece uma ampla variedade de módulos criados previamente para acelerar muitos aspectos do processo de engenharia de dados, desde a criação de pipelines complexos com o Luigi até o gerenciamento de fluxos de trabalho com o Apache Airflow. Muitas aplicações de software voltadas para o usuário usam o Python como base.

• O Scala é uma boa escolha para uso com big data, pois combina bem com o Apache Spark. Ao contrário do Python, o Scala permite que os desenvolvedores programem vários primitivos de simultaneidade e executem várias tarefas simultaneamente. Essa capacidade de processamento paralelo faz do Scala uma escolha comum para a construção de pipelines.

• O Java é uma escolha comum para o back-end de muitos pipelines de engenharia de dados. Quando as organizações optam por criar suas próprias soluções de processamento de dados internas, o Java geralmente é a linguagem de programação escolhida. Ele também é a base do Apache Hive, uma ferramenta de warehouse focada em análise de dados.