Dados impulsionam as operações de empresas de todos os tamanhos, tornando a engenharia de dados uma área crítica para os negócios, apesar de poucas pessoas entenderem sua importância. À medida que a quantidade de dados, vindos de diversas fontes, cresce rapidamente, a necessidade de transformar dados brutos em decisões é fundamental. E é nesse ponto que a engenharia de dados entra em ação, atuando para construir a base para que aplicações de análise e inteligência de negócios e soluções baseadas em inteligência artificial sejam facilmente construídas e implementadas.
Como o mercado de análise de dados deve crescer 13,5% até 2030, conforme relatório da Allied Market Research, fica clara a relevância que a engenharia de dados representa para as organizações, tornando o trabalho crucial para coletar dados e construir pipelines mais precisos. Entretanto, muitas empresas enfrentam grande dificuldade para resolver possíveis desafios relacionados à engenharia de dados, ocasionando problemas para os negócios.
O que é engenharia de dados
É um processo de projetar e desenvolver sistemas de dados para tornar a coleta, armazenagem e análise de dados mais eficiente, envolvendo processos que garantem que as informações sejam úteis e acessíveis. Para isso, implementa metodologias para coletar e autenticar dados, como ferramentas de integração de dados e IA.
A engenharia de dados também abrange diversas áreas de conhecimento relacionadas ao uso de dados, como técnicas de codificação, desenvolvimento de software, gerenciamento de operações de dados e arquiteturas de Data Warehouse entre outros. Em última análise, o objetivo da engenharia de dados é permitir que os dados sejam facilmente acessados.
Qual a função do engenheiro de dados
O engenheiro de dados atua na análise de dados brutos para prever tendências, trabalhando em diversos ambientes para construir os sistemas de coleta e gerenciamento da conversão de dados brutos em informações utilizáveis, que serão enviadas para cientistas de dados e analistas para que possam ser interpretadas.
Tem entre suas responsabilidades, a construção de algoritmos e bancos de dados para que os cientistas de dados consultem as informações e realizarem análises, implementarem aprendizado de máquina e a mineração de dados. Formatar dados estruturados e não estruturados também faz parte da sua rotina.
Esse profissional pode ser generalista, voltado para a coleta de dados de ponta a ponta, ou especializado em pipeline, que lida com fluxos de trabalho para consolidar dados vindos de diversas fontes, e banco de dados, se concentrando em bancos de dados analíticos e atuando em colaboração com cientistas de dados.
Qual a importância da área
As empresas coletam dados para identificar tendências e aprimorar seus processos de negócios. Essas informações servem para mensurar a eficiência da estratégia e soluções tecnológicas implementadas para impulsionar o crescimento dos negócios de forma sustentável.
A engenharia de dados, então, precisa atuar de forma colaborativa com cientistas de dados para criar modelos de dados, implementar algoritmos de aprendizado de máquina e transformar essas informações em insights acionáveis para impulsionar a inovação e os negócios.
Para isso, ajuda a implementar práticas para refinar o ciclo de desenvolvimento de aplicativos, reforçar a segurança cibernética, aumentar a compreensão sobre como os dados impactam nos negócios e reunir as informações em um único local, reduzindo os silos de dados, integrando e organizando as informações vindas das mais diferentes fontes.
Garantindo a integridade de dados
Como citado acima, a engenharia de dados é crítica para o gerenciamento da qualidade dos dados. Ao implementar práticas de governança, verificar a precisão, consistência e integridade das informações, contribui para as empresas aderirem às práticas que garantem que as informações sejam organizadas e confiáveis.
Além disso, à medida que o volume de dados cresce, a engenharia de dados é fundamental para a escalabilidade e desempenho da infraestrutura e soluções de armazenamento de dados, manipulação e processamento de dados, com os engenheiros desenhando arquiteturas de dados que podem ser facilmente dimensionadas para acomodar fluxos variáveis de informações.
Eles também, são responsáveis por implementar medidas para garantir a segurança e conformidade com regras de privacidade e conformidade, tornando sua função um facilitador essencial em uma era de crescimento da análise avançada.
Resumindo, a engenharia de dados funciona como a espinha dorsal do gerenciamento de dados, garantindo a qualidade, a escalabilidade, a segurança e a integração de tecnologias.
Engenharia de dados X ciência de dados
Engenharia de dados e ciência de dados são áreas distintas da engenharia de software. A engenharia de dados, como visto mais acima, refere-se ao desenho de processos eficientes para a coleta, armazenagem e análise de dados, permitindo que as informações gerem insights acionáveis e acessíveis, além de enfatizar a importância o gerenciamento de dados para as organizações.
Já a ciência de dados, analisa as informações coletadas, gera insights e contribui para a resolução de problemas, realizando analises de conjuntos de dados para auxiliar na otimização de processos, sistemas e objetivos de negócios.
Basicamente, o profissional de engenharia de dados é especializado em design de arquitetura de dados, desenvolvendo pipelines para tornar o fluxo de dados mais fácil e transformar as informações em formatos legíveis, exatamente para que o cientista de dados possa trabalhar com essas informações.
Porque a engenharia de dados é crucial para os negócios
Com empresas cada vez mais orientadas a dados, a engenharia de dados é essencial para os negócios, utilizando habilidades e ferramentas para tornar os dados mais confiáveis e fáceis de serem acessados para a realização das mais diversas análises, afinal, se eles não forem legíveis e confiáveis, a análise se tornará totalmente falha.
Além disso, tudo relacionado a processos de negócios, incluindo o feedback de clientes, precificação, desempenho de vendas e análise de tendências, depende de dados. Entretanto, entender o que essas informações querem dizer pode ser um desafio. Como ajuda exatamente nesse entendimento, a engenharia de dados possui o potencial para aprimorar operações e auxiliar no crescimento da empresa.
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