A engenharia de dados tem um papel crucial em um mundo no qual a quantidade de informações disponível para análise não para de crescer, entretanto, os silos de informações criadas pela grande quantidade de dados estão se tornando um grande problema para as empresas. Dados em estado bruto e em diferentes locais não contribuem para melhorar processos ou fazer novos negócios. É necessário contar com uma infraestrutura que refine essas informações para poderem ser processadas, analisadas e realmente utilizadas para tornar as decisões mais inteligentes.
A engenharia de dados é essencial para tornar o gerenciamento e utilização das informações mais eficaz e, à medida que as empresas utilizam sistemas baseados em inteligência artificial diariamente, se torna necessário entender como a engenharia de dados irá se comportar nos próximos anos. Espera-se, por exemplo, um olhar mais profundo em relação a questões de segurança cibernética e como lidar com um volume de dados ainda maior.
Com essas questões em pauta, as empresas conseguirão ter uma visão mais precisa de como a engenharia de dados irá impactar em um ambiente de dados em constante transformação.
A importância da utilização de dados confiáveis
Dados são o principal componente dos modernos ambientes corporativos, guiando as lideranças para que façam escolhas mais inteligentes e estimulem a criatividade das equipes. Entretanto, gerenciar, processos e usar essa montanha de informações de forma que transforme os negócios depende de como essas informações são capturadas, armazenadas e analisadas.
E aí que a engenharia de dados mostra sua importância para as empresas conseguirem capitalizar seus dados e o uso de novas tecnologias efetivamente. No momento que uma abordagem de dados convencional já não consegue garantir a confiabilidade das informações capturadas pelas empresas, a privacidade e a segurança, a engenharia de dados permite a adoção de processos inovadores e automatizados, melhora a governança de dados e busca reduzir a lacuna de competências para resolver essas questões.
O futuro da engenharia de dados
A engenharia de dados caminha rapidamente em direção à automação de processos, inteligência artificial e escalabilidade, dando mais ênfase à governança, segurança e o desenvolvimento de competências para a empresa adotar uma abordagem mais inovadora e eficiente no uso das informações.
Automação e inteligência artificial
A engenharia de dados já utiliza a automação e a inteligência artificial, mas nos próximos anos esse processo se intensificará. A automação simplifica tarefas repetitivas e permite que os engenheiros de dados atuem de forma mais estratégica, lidando com tarefas mais complexas. Já os algoritmos de inteligência artificial serão fundamentais para otimizar o processamento e análise de dados, tornando a análise preditiva mais eficiente.
Escalabilidade
Com o crescimento do volume de dados em poder das empresas, sistemas escaláveis serão primordiais para que essas informações sejam aproveitadas completamente. Soluções na nuvem se tornaram mais presentes, facilitando que as empresas escalem a infraestrutura de forma integrada e rápida. O uso de sistemas na nuvem também garante maior flexibilidade, redução de custos e acessibilidade para processos de engenharia de dados.
Governança e segurança de dados
Privacidade e segurança também precisam ser abordados de forma eficaz pelos engenheiros de dados. No futuro, as práticas de engenharia de dados devem enfatizar o uso de estruturas de governança de dados mais robustas, com as empresas investindo em uma abordagem que privilegie e mantenha a integridade dos dados, cumpra facilmente com normas regulatórias e proteja informações com eficácia.
Habilidades e colaboração
Como acontece em diversas áreas voltadas à tecnologia da informação, a engenharia de dados também sofre com a falta de profissionais qualificados. Isso exige que as empresas busquem desenvolver as competências necessárias por meio de programas e iniciativas de treinamento que capacitem uma nova geração de engenheiros de dados. Isso também implica na maior colaboração entre outros profissionais que lidam com dados, como cientistas de dados, para garantir um maior alinhamento do uso das informações com os objetivos dos negócios.
Processamento em tempo real
O processamento de dados em tempo real está se tornando crítico para as empresas e irá moldar o futuro da engenharia de dados. A necessidade de tomar decisões mais ágeis e informadas, exige a construção de soluções que suportem a análise de dados em tempo real. Com isso, a geração de insights se torna uma vantagem importante para empresas de todas as áreas, mas principalmente para finanças, saúde e varejo.
Armazenamento de dados
Com a quantidade e variedade de dados crescendo, a engenharia de dados precisa diversificar as soluções de armazenamento. Bancos de dados relacionais tradicionais, apesar de ainda serem relevantes, não dão mais conta do volume de dados capturado pelas empresas, que passarão a utilizar bancos de dados NoSQL e outros sistemas mais especializados. Assim, as empresas conseguirão escolher a solução ideal para lidar com seus dados de forma mais eficiente.
Edge computing
A Internet das Coisas (IoT) está em ascensão. Com isso, o número de dispositivos conectados e gerando dados exige que a engenharia de dados integre a capacidade de processamento de dados próximos à fonte de dados de forma a reduzir a latência e usar a largura de banda disponível com maior eficiência. Isso é crítico para aplicações implementadas em locais remotos ou em setores que exijam a análise de dados em tempo real.
Ética em engenharia de dados
A consciência de usuários e empresas em relação aos aspectos éticos de uma operação também oferecerá grande impacto nos processos de engenharia de dados. Com as informações se tornando cada vez mais importantes para as organizações, os engenheiros de dados precisarão utilizar práticas de coleta, processamento e uso de dados mais éticas, garantindo que normas e diretrizes sejam seguidas, tornando os processos mais transparentes e construindo uma relação de confiança entre usuários e partes interessadas.
Arquitetura de dados híbrida
Nem todos os dados podem, ou devem, ficar exclusivamente na nuvem. Isso exige a adoção de uma arquitetura de dados híbrida, que permite que a empresa mantenha controle sobre suas informações confidenciais, mas que também contem com a escalabilidade e flexibilidade de soluções na nuvem. Isso exige que os engenheiros de dados encontrem um equilíbrio entre desempenho, economia e segurança.
Integração e implantação contínuas (CI/CD)
A engenharia de dados deve adotar práticas de CI/CD em pipelines de dados, visando desenvolver e implantar fluxos de trabalho de dados com atualizações mais rápidas e seguras. Essa integração reduz erros e melhora a colaboração entre equipes.
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