Engenharia de Dados

Engenharia de dados é o manuseio e processamento de dados entre as etapas de criação/captura de dados e ciência/análise de dados. O pipeline de dados de uma organização funciona através dos estágios de ingestão, processamento, armazenamento e acesso, e a engenharia de dados usa abordagens e técnicas para melhorar os processos internos e a comunicação. Os engenheiros de dados garantem que os dados brutos sejam disponibilizados para o uso prático de cientistas de dados e outros grupos. A engenharia de dados geralmente é categorizada como um subconjunto da ciência de dados.

A engenharia de dados inclui planejamento, criação, construção, teste e manutenção de sistemas de dados, e há campos-chave que se enquadram no termo. O fluxo de dados é a organização e o gerenciamento de dados de entrada brutos de diferentes fontes. A normalização e a modelagem de dados envolvem a transformação e a conformidade dos dados com os modelos de dados. A limpeza de dados garante que todos os dados estejam limpos, corretos e sem duplicatas ou arquivos incompletos ou corrompidos. A acessibilidade de dados é a responsabilidade dos engenheiros de dados de garantir que os dados sejam facilmente acessíveis do banco de dados ou repositório para o usuário final.

Hoje, cada vez mais negócios são orientados por dados. Eles aumentam o papel dos dados em suas operações, o que torna a engenharia de dados um serviço essencial. Com o aumento da importância da ciência e da análise de dados, os engenheiros de dados são necessários para facilitar os fluxos de dados e evitar gargalos dispendiosos. Cientistas e analistas de dados frequentemente perdem um tempo valioso para atividades de conjunto de dados que poderiam ser executadas com mais eficiência por engenheiros de dados, portanto, estabelecer e definir essa função é um movimento sensato para uma organização.

Há várias habilidades com as quais os engenheiros de dados precisam estar equipados para atender aos requisitos da função. Os engenheiros de dados precisam de experiência com tecnologias de back-end como SQL e NoSQL, bem como linguagens de programação como Python, Java e Scala, que podem ser úteis para lidar com grandes conjuntos de dados. A Amazon Web Services (AWS) é uma plataforma em nuvem que os engenheiros de dados usam para criar fluxos de dados automatizados e o Apache Hadoop é um conjunto útil de ferramentas para suportar a integração de dados. O Kafka é uma plataforma de software para criar aplicativos de streaming em tempo real. É útil que os engenheiros de dados tenham habilidades para todas essas ferramentas. Além dessas habilidades técnicas, os engenheiros de dados também precisam de habilidades pessoais essenciais, como comunicação verbal clara e habilidades de escrita.

Engenheiros de dados precisam se conectar com bancos de dados e estruturas de back-end para que possam coletar, armazenar e transferir grandes conjuntos de dados. Os bancos de dados usados para armazenamento incluem SQL, NoSQL e PostgreSQL, e eles podem ser oferecidos por fornecedores como Oracle, Azure ou Amazon. Essa tecnologia permite que os engenheiros de dados organizem e gerenciem diferentes tipos de dados de forma rápida e eficiente. Os engenheiros de dados também precisam ser capazes de usar uma ampla variedade de aplicativos e frameworks, incluindo Python, Spark, Hadoop e Kafka, para tarefas que vão desde codificação de frameworks ETL (extrair, transformar, carregar) ou interações API até expansão e processamento de vários conjuntos de dados em diferentes dispositivos. Se você precisa que seu engenheiro de dados capture, armazene, gerencie e distribua dados de forma eficaz, é importante que ele seja proficiente com essas ferramentas.