Engenharia de dados e ciência de dados, apesar de serem termos constantemente usados como sinônimos, não são a mesma coisa. Compreender as diferenças e semelhanças entre elas pode ajudar as empresas a saber exatamente como a integrá-las para transformar uma estratégia de negócios baseada em dados.
Em um mundo em que dados são criados rapidamente, saber como aproveitá-los é fundamental para melhorar as decisões, impulsionar a inovação e conquistar vantagens competitivas. E, à medida que o Big Data se torna preponderante, a ciência e a engenharia de dados podem revolucionar o desenvolvimento de aplicativos personalizados.
Embora esses campos tragam algumas semelhanças, eles desempenham papéis específicos, mas muito importantes, para o ciclo de vida dos dados. É possível dizer que a ciência de dados é crítica para a tomada de decisão e extração de insights baseados em dados. Enquanto a engenharia de dados é responsável pela construção dos sistemas de coleta, armazenamento e processamento de dados que permitem à ciência de dados gerar tais insights.
O que é ciência de dados
A ciência de dados envolve a análise de grandes quantidades de dados para identificar padrões e gerar insights. Por meio de uma combinação de modelos estatísticos, machine learning e algoritmos, ela visa dar sentido aos dados e, com isso, realizar previsões precisas. Basicamente, os cientistas de dados fazem perguntas e testam hipóteses para utilizar os dados para a estratégia de negócios da empresa e tornar a tomada de decisões mais inteligente. Ou seja, transformam dados brutos em insights, previsões e recomendações para os negócios.
Entre as aplicações da ciência de dados, a mineração de dados, que transforma padrões de informações em insights, e a análise preditiva, que prevê a possibilidade de ocorrência de eventos, estão entre os principais casos de uso.
O que é engenharia de dados
Enquanto a ciência de dados pode ser comparada a uma exploração, a engenharia de dados é responsável pela construção da infraestrutura que facilita e torna possível essa exploração. Isso inclui banco de dados, servidores e os sistemas envolvidos para o processamento eficaz das informações. Engenheiros de dados pegam dados brutos e os transformam em informações que possam ser analisadas.
Para isso, constroem pipelines para coletar, limpar, categorizar e recuperar dados de forma eficiente. Assim, a engenharia de dados cria a estrutura correta para compartilhar informações, orientar o uso de dados e fornecer aos cientistas de dados as informações prontas para executarem algoritmos ou consultas com sucesso.
Uma harmonia perfeita
A ciência e a engenharia de dados são totalmente complementares. Apesar de desempenhar papéis diferentes, mas críticos, para a análise de dados, sua integração é fundamental para criar soluções realmente efetivas e orientadas por dados. A colaboração entre essas disciplinas é essencial para aprimorar a análise de dados.
É possível fazer uma analogia com uma equipe de fórmula 1. Para que o piloto (a ciência de dados) possa realizar seu trabalho com eficiência, é necessário contar com uma equipe muito bem coordenada e estruturada (a engenharia de dados) para garantir os recursos necessários para que piloto seja bem-sucedido.
Da mesma forma, ciência e engenharia de dados são cruciais para impulsionar a inovação baseada no ciclo de vida dos dados. Assim como em uma corrida, na qual o piloto e a equipe trabalham juntos para o desenvolvimento do carro e estratégia de corrida, a colaboração entre cientistas e engenheiros de dados criam aplicativos inovadores e adaptados para as necessidades da organização.
Desafios para a integração
Existe uma lacuna entre a ciência e engenharia de dados. Apesar de ambas desempenharem um papel importante para transformar o processo de tomada de decisões na empresa, muitas vezes elas trabalham em silos, gerando falhas na comunicação, ineficiências e prejudicando o resultado final.
A lacuna entre elas é fruto de conjuntos de habilidades distintos. Cada um com objetivos e ferramentas diferentes que fazem com que engenheiros se concentrem unicamente no desenvolvimento de sistemas, gerenciamento da infraestrutura e na qualidade dos dados. Enquanto os cientistas de dados basicamente focam na análise estatística, machine learning e contam com um conhecimento específico de domínio.
A divergência entre as funções pode causar mal-entendidos, falta de alinhamento nos objetivos e gargalos que prejudicam o fluxo de trabalho. E a falta de comunicação torna essa lacuna ainda mais difícil de ser superada, tornando o trabalho isolado e impactando na qualidade e acesso aos dados.
Como vencer esses desafios?
Para superar esses desafios, a organização precisa implementar práticas e princípios para agilizar os processos relacionados ao gerenciamento e análise de dados, oferecendo uma resposta para a construção de uma infraestrutura robusta que permita o tratamento de dados correto para a análise das informações.
Utilizar conceitos de DevOps e metodologia Ágil pode ajudar no aprimoramento da colaboração e comunicação entre as equipes de engenharia de dados e ciência de dados, automatizar processos e melhorar o processo de entrega de aplicativos e mudanças de infraestrutura necessários para que o cientista de dados tenha acesso a dados confiáveis e íntegros.
E, em um mundo orientado por dados, as empresas precisam buscar uma maior integração entre a ciência e a engenharia de dados para construir uma abordagem que beneficie a sinergia entre os profissionais de cada setor, reduzir silos de dados e tornar as informações mais acessíveis, além de garantir a agilidade e adaptabilidade nos diferentes processos relacionados.
Como a RED pode tornar esse processo mais eficiente?
A colaboração entre profissionais de ciência e engenharia de dados é fundamental para que os projetos relacionados a dados sejam mais eficazes. Apenas assim, as organizações conseguem simplificar pipelines de dados, melhorar a qualidade das informações e acelerar a tomada de decisões.
Na RED, ajudamos sua empresa a construir uma estratégia de negócios orientada por dados, unindo a ciência e a engenharia de dados para criar soluções abrangentes para impulsionar o crescimento, promover a inovação e impulsionar os negócios para alcançarem seus objetivos mais rapidamente.
Implementar uma cultura de dados baseada na colaboração é o foco das nossas soluções. Por isso, incentivamos a integração entre cientistas e engenheiros de dados para garantir sistemas eficientes e garantir que a inteligência faça parte dos seus negócios. Entre em contato e saiba mais.