A  engenharia de dados  é considerada um saber relativamente novo, por isso tem gerado curiosidade e dúvidas para a maior parte das empresas. Nesse texto, iremos apresentar os principais conceitos que envolvem a engenharia de dados e como ela pode ser aplicada.

A engenharia de dados é a  área responsável pelo tratamento e transformação dos dados brutos  de uma empresa, que é o primeiro nível de uma série de ações de processamento de dados e tem como objetivo definir uma utilidade prática as grandes quantidades de informações que estão disponíveis para a empresa.

De forma ilustrativa, podemos pensar a engenharia de dados como um grande guarda-chuva, que engloba todos os processos de coleta, armazenamentos, organização e fornecimento de dados de uma instituição. Esses dados quando recebido pelas equipes de engenharia, estão em um modo bruto, e os profissionais da área trabalharão na transformação desses dados, para que eles atinjam um objetivo já estipulado. Para isso, os profissionais irão contar com a ajuda de softwares e algoritmos , pois a quantidade de dados recebidos pelos profissionais é tão grande que seria humanamente impossível transformá-los sem a ajuda da tecnologia, o uso dessas ferramentas, também contribui para a redução de tempo de trabalho e diminui as possibilidades de erros.

As atividades que envolvem a engenharia de dados, necessitam de muito conhecimento técnico, para pensar e desenvolver as soluções adequadas, a partir de um banco de dados, e também conhecimento estratégico, para que ocorra um alinhamento entre as soluções desenvolvidas pelos profissionais e os objetivos das empresas.

É comum que as empresas disponham de uma grande quantidade de dados, e não saiba como utilizá-los a favor de seus negócios, e é justamente a engenharia de dados que possibilitará que esses dados atendam as necessidades das empresas, e não desperdice informações importantes.

Outro conceito importante nessa área é o de Big Data , abaixo vamos descobrir o que é, e quais são suas funcionalidades dentro do universo da engenharia de dados.

Com a expansão do acesso e uso de tecnologias, o mundo está cada vez mais conectado e muitas vezes, não percebemos o quanto esse cenário produz de informações e dados por segundo. Big Data é o termo utilizado para descrever esse imenso volume de dados , que podem estar estruturados, ou em sua forma bruta, armazenados, e que passarão por transformações, por meio de análises, relatórios e estatísticas e a partir disso, passarão por modificações, com o objetivo de transformá-los em informações úteis para as instituições que os detém.

De forma sucinta, Big Data diz respeito a um universo enorme de volume de dados, sua coleta, organização, análise e interpretação. Esse conceito engloba também, questões como a velocidade com que esses dados são analisados, a sua disponibilização e a relação entre os dados analisados e os demais dados disponíveis.

O principal objetivo do armazenamento e análise desses dados, no que se refere a utilização pelas empresas, diz respeito ao potencial que eles possuem de amparar as decisões tomadas pelas instituições, em fatos concretos e embasar suas escolhas da melhor maneira possível, fornecendo aos profissionais e gestores, os insumos necessários para realizar a redução das margens de erros e permitir uma melhor compreensão sobre o seu negócio e seus clientes, como, por exemplo, quando uma empresa utiliza esses dados para conhecer melhor seu público e  a partir disso, poder construir ações mais apropriadas e eficazes.

A engenharia de dados pode ter inúmeras aplicações, e por se tratar de uma área em grande expansão, pode ter suas aplicações alteradas de forma muito rápida. Abaixo, iremos listas as aplicações que estão mais consolidadas até o momento.

• Arquitetura de Big Data – Se refere a Arquitetura em nuvem, cujo objetivo é facilitar as análises e acompanhar a crescente complexidade e volume dos novos dados.
  
• Migração para a nuvem – Diz respeito aos processos de transferência de sistemas e de bancos de dados para nuvem, com o objetivo de armazená-los de forma mais segura e permitir que as análises realizadas sejam otimizadas.
  
• Data Lake e Warehouse – São conceitos que se referem aos processos de criação e estruturação de repositórios que vão receber e armazenar todos os tipos de dados, e que serão usados como fonte única para as posteriores análises.
• Data Warehouse (DW) – É a fonte de dados criada para que possam ser realizadas consultas. A Data Warehouse armazena as informações em modelos multidimensionais e os disponibiliza para análise e apresentação, através de ferramentas específicas para esse fim. Ele pode ser entendido também, como uma grande base de dados que organiza e apresenta diversos níveis de dados, e seu principal objetivo é fornecer informações estratégicas de forma integrada.

Os benefícios trazidos por uma engenharia de dados bem realizada são inúmeros, mas, nesse texto iremos destacar os 3 principais , que são os citados com maior frequência por empresas que aderiram à utilização da engenharia de dados em seus negócios. São eles:

• Alta disponibilidade de dados – Com a utilização da engenharia de dados, o acesso, a exploração e a interação desses dados são realizadas de forma simples e rápida, permitindo que eles sejam usados para diversas formas de análises e para os mais variados tipos de insights.
  
• Integração entre diversas fontes – Com os processos de engenharia de dados bem organizados e articulados, sua empresa poderá acessar dados de múltiplas fontes, que poderão organizados e combinados em qualquer escala.
  
• Qualidade e confiabilidade dos dados – De nada adianta possuir uma quantidade imensa de dados, se sua empresa não souber analisa-los e utiliza-los da melhor forma. Com os processos de engenharia de dados, os Dados recolhidos serão refinados e confiáveis, seguindo sempre as melhores práticas de segurança e privacidade e constantemente atenta as legislações e mudanças na área.

Engenheiro de dados é o profissional que possui conhecimentos de engenharia de software e tem como especialidade conhecimentos em criação, construção e testagem de arquiteturas de sistemas de processamento de dados.

Para desenvolver o seu trabalho, o engenheiro de dados utiliza de diversas linguagens da ciência da computação, tais como: Java, Scala e Python. Quanto mais linguagens o profissional conhecer e quanto maior for seu domínio sobre elas, maior serão suas chances de se destacar no mercado e mais amplas serão as oportunidades de atuação na área.

Além disso, o engenheiro de dados precisa ter domínio sobre conceitos como Big Data e Computação na Nuvem. Todo esse conhecimento será fundamental, para que o profissional possa executar suas tarefas de criação de soluções. Pois, será a partir desses conhecimentos que ele poderá criar um pipeline de dados, que é a expressão utilizada para denominar todo o processo pelo qual a informação passa, desde sua entrada no sistema, seu processamento, seu armazenamento, até o momento de disponibilização dos dados para a empresa ou cliente.

Para além das habilidades já citadas, o mercado tem sido convergente em relação a alguns pontos que as empresas esperam de um profissional de engenharia de dados. Abaixo iremos listar as principais aptidões esperadas dos profissionais dessa área.

• Conhecimentos em Bancos e Armazéns de Dados: nessa área, espera-se que o engenheiro de dados possua conhecimento sobre o maior número de plataformas de dados possíveis, de forma mais generalista do que especializada. Pois, quanto maior for a sua facilidade em manter diversas plataformas de dados como: bancos NoSQL , SQL ,  datastores  e repositórios de arquivos como S3 e HDFS, maior serão suas chances de alcançar bons postos de trabalho . Além de que, esse conhecimento mais generalista, permite aos profissionais uma maior flexibilidade, pois possibilita que eles elejam as plataformas que mais se encaixam às premissas e restrições dos sistemas que serão construídos.

• Domínio em desenvolvimento e arquitetura de Software: O profissional de Engenharia de Dados precisa essencialmente, ser capaz de criar modelos, independente do software necessário, para poder disponibilizar ou adquirir dados para uma empresa ou cliente. Conhecimento profundo em Micro-serviços,  jobs  e APIs são fundamentais para que um engenheiro de dados possa atuar. Além, da necessidade de dominar conceitos e práticas de Design Patterns  e  Boas Práticas  (TDD, SOLID), para que assim, esse profissional possa manter discussões e códigos de alto nível diante de outros stakeholders de tecnologia, como Desenvolvedores, outros Engenheiros e Arquitetos.

• Profundo conhecimento em Operações e Infraestrutura: o Engenheiro de Dados precisa ter conhecimentos sólidos sobre manejo decontaineres de micro-serviços e Clusteres de instâncias, como Kubernetes, Mesos, EC2 e de Shell/Bash , para assim, saber a conduta mais adequada a ser tomada em casos de desastres e para ter condições de construir automações e intervenções específicas dentro das máquinas. Além de possuir os conhecimentos necessários para abastecer, implantar ,  monitorar e manter servidores e máquinas de infraestrutura de dados.
• Domínio sobre Integrações: espera-se que além das skills já citadas, o Engenheiro de Dados saiba realizar processos deintegração entre diferentes fontes de dados. Para isso, o profissional poderá utilizar tanto de pipelines realtime , como Logstash, AWS Kinesis ou Kafka , quanto jobs, SQL ou não ,  ou ainda, optar pelo uso de Apache Spark, Hadoop e Hive. O profissional também poderá utilizar de outras ferramentas de processamentos de dados massivos, desde que mantenha sempre seu foco na resiliência desses mecanismos e na agilidade ao disponibilizar os dados.

Para além das habilidades , o Engenheiro de Dados também precisa estar atento às suas responsabilidades. De forma sucinta, o profissional será responsável por garantir que os   dados estejam disponíveis e de forma segura para os processos de análise que serão realizados posteriormente. Para que profissionais como os Cientistas de Dados e os Analistas de Dados possam dar sequência aos processos de análise dos dados e possam realizar a extração das informações da forma mais fidedigna e segura possível. Abaixo iremos listar algumas das principais atividades que são de total responsabilidade de um profissional de Engenharia de Dados:

• Coleta dos dados
• Transformação dos dados coletados
• Armazenamento dos dados oriundos de diversas fontes
• Disponibilização dos dados para o restante das equipes envolvidas, assim como para os clientes

A Ciência de dados é uma área da tecnologia, que faz uso de diversas ferramentas para extrair informações de dados brutos, e assim, gerar conhecimentos relevantes e necessários para uma determinada empresa ou negócio.

Os profissionais que atuam e executam a Ciência de Dados são chamados de cientistas de dados, e uma de suas principais funções é combinar diferentes conhecimentos técnicos para realizar a análise dos dados coletados em fontes variadas, fazendo com que esses dados se comuniquem entre si e sejam analisados e transformados em informações de valor para as empresas.   

Para a realização desse trabalho, os cientistas de dados utilizam conhecimentos de programação e estatísticas, além de técnicas de inteligência artificial e inteligência de mercado.

O principal objetivo da ciência de dados é desenvolver um trabalho que possa qualificar a tomada de decisões , a partir dos dados coletados e analisados.

A Engenharia de dados e a Ciência de dados são a mesma coisa? A resposta para essa pergunta é: Não!

Apesar de serem áreas semelhantes e complementares, elas não são a mesma coisa. Para que o cientista de dados possa realizar a análise dos dados, ele precisa que antes, o engenheiro de dados tenha realizado seu trabalho de coleta, organização e armazenamento, para que posteriormente, o cientista de dados possa tratá-los.

Dessa forma, o trabalho desenvolvido pelos cientistas de dados, está mais próximo da atividade-fim, pois será ele, que dará um sentido à grande quantidade de informações capturadas e assim, poderá gerar insights valiosos para a empresa em que trabalha ou presta serviços.

Apesar de atuarem em campos e de formas diferentes, o recomendado que é os cientistas e engenheiros de dados trabalhem de forma colaborativa e estejam em sintonia quanto aos meios utilizados e objetivos a serem atingidos.

Segundo um estudo publicado recentemente pela Gartner , sobre as principais tendências de estratégias tecnológicas para ano de 2021, destacam-se 3 principais grandes áreas de oportunidade para as que as empresas possam se diferenciar dos concorrentes e com isso, possam viabilizar e impulsionar o crescimento de seus negócios. As áreas destacadas foram: foco nas pessoas, independência de localização/hospedagem e entrega resiliente.

Desses três pontos, a entrega resiliente é a que mais chamou a atenção foi o uso de Engenharia de Inteligência Artificial.

O estudo mostra que até 2023, pelo menos 50% das instituições vão precisar de grandes esforços para promover seus projetos de IA, que ainda estão em fase de prototipação e testes para evoluir para o próximo nível de maturidade, que é a produção.

Em outro estudo, realizado pela IBM, foi possível perceber que no Brasil, quase metade dos profissionais de TI entrevistados, relataram que suas empresas pretendem investir Inteligência Artificial pronta para uso no próximo ano.

Mas por que será que a engenharia de dados tem um papel tão importante nos modelos de inteligência artificial? E, porque não basta ter profissionais da ciência de dados para resolver essa questão? Para responder essa pergunta, vamos listar alguns dos profissionais e processos envolvidos, assim como suas implicações para o uso de IA.

A engenharia de dados, dentro do ciclo de vida de um projeto de IA, está diretamente envolvida conceitos descritos abaixo:

DataOps : esse processo se refere , a organização de profissionais, processos e tecnologias e tem como objetivo final, disponibilizar dados de maneira rápida, segura e confiável, para que posteriormente, esses dados sejam entregues aos profissionais responsáveis pelo projeto de Inteligência Artificial, que darão início aos processos de construção dos modelos.

ModelOps: essa etapa do trabalho, está relacionada ao aspecto central da estratégia corporativa de IA, pois é responsável por orquestrar todo o ciclo de vida dos modelos, desde a sua promoção, sua produção e até a medição dos KPIs técnicos e de negócio, permitindo assim, que um modelo de inteligência artificial se operacionalizado. Nessa área, os cientistas de dados atuam como regentes dentro do ModelOps, mas para que eles possam realizar seu trabalho de forma eficiente, eles precisam ter acesso a dados relevantes e de boa qualidade.

DevOps: é o nome dado para designar a integração realizada entre as equipes de desenvolvimento e de operações. Para a construção e execução deum projeto de inteligência artificial bem-sucedido deve tratar a engenharia de IA desde a concepção do projeto até a sua experimentação e medição dos resultados, seja de um MVP ou de um projeto mais complexo.

A tendência para 2021 e para os anos seguintes, é que as empresas valorizem, cada vez mais a importância dos dados para o futuro de seus negócios.

Pois, são os dados que de fato poderão trazer informações sobre a realidade de um cenário específico, por isso, as projeções apontam que, áreas como ciência e engenharia de dados devem crescer exponencialmente nos próximos anos. Por tudo isso, a escolha de profissionais por essa área de atuação, tem condições reais de construir uma carreira promissora, com procura e valorização.

Porém, um ponto importante a ser destacado, é que para que o profissional continue se destacando no mercado, ele não pode parar de estudar.

Para mais conteúdo como esse, acesse o nosso blog: https://blog.csptecnologia.com/ e fique por dentro dos assuntos mais importantes na área de TI.