A chave para entender o que é data engineering está na parte da “engenharia”: quem trabalha com engenharia projeta e constrói coisas. Logo, quem faz data engineering projeta e constrói pipelines que transformam e transportam dados em um formato em que, no momento em que chegam a cientistas de dados ou pessoas usuárias finais, estejam em um estado altamente utilizável.
Esses pipelines devem coletar dados de várias fontes diferentes e coletá-los em um único warehouse que representa os dados uniformemente como uma única fonte de verdade. Por isso, muitas habilidades de alfabetização de dados entram nessa função, tão importante para a área de Big Data.
Quer entender tudo sobre essa profissão? Então continue com a gente neste artigo e confira:
- O que é data engineering, a engenharia de dados?
- Qual a importância da engenharia de dados?
- Quais as diferenças entre engenharia de dados, engenharia de aprendizado de máquina e ciência de dados?
- O que faz um data engineer, o engenheiro de dados?
- Qual a importância do ETL e ELT para a data engineering?
- Quais as diferenças entre engenharia de dados e governança de dados?
- Quais as principais ferramentas para usar em engenharia de dados?
- Quais as vantagens de ser um engenheiro de dados?
- Como ser um data engineer? 6 dicas para começar!
Boa leitura.
O que é data engineering, a engenharia de dados?
Engenharia de Dados é a área responsável por processar e transformar dados brutos para que eles possam ser utilizados pelas demais áreas. O objetivo da engenharia de dados é entregar um fluxo de dados padrão e organizado para as demais áreas de ciência de dados, permitindo modelos orientados por dados, como modelos de machine learning e análise de dados.
A engenharia de dados é responsável pelo projeto, manutenção, extensão e suporte à construção de pipelines de dados, que são as etapas de processamento necessárias para obter esse fluxo uniforme de dados. Além disso, muitas equipes de engenharia de dados estão construindo plataformas de dados e ferramentas específicas de acordo com as necessidades de negócio da empresa.
Qual a importância da engenharia de dados?
Diariamente, as empresas coletam um volume massivo de dados, que podem ou não ser pertinentes para análises futuras. Para chegar até aí, eles precisam ser uniformizados e transformados em informações utilizáveis.
Então, na engenharia de dados são projetadas e construídas as etapas que tratam um grande volume de dados brutos. Asssim, eles são processados na engenharia e convertidos em dados limpos, que podem ser usados em outros processos, como visualizações de dados, análise de negócios, soluções de ciência de dados etc. Esse processo também viabiliza seu armazenamento em data lakes ou data warehouses.
Por isso, dizemos que a engenharia de dados torna toda a Ciência de Dados mais produtiva. Afinal, se os dados não passassem por esse processo, as demais áreas teriam que gastar mais tempo preparando a análise — e quando o objetivo é resolver problemas de negócios complexos, a velocidade é crucial.
Quais as diferenças entre engenharia de dados, engenharia de aprendizado de máquina e ciência de dados?
Para começar, a diferença entre ciência de dados e engenharia de dados geralmente está no aprofundamento acadêmico: cientistas de dados trabalham com um grau mais avançado de pesquisa e desenvolvimento de novos algoritmos e modelos de análise de dados. Enquanto que quem trabalha com a engenharia de dados direciona esforços na aplicação e implantação dos algoritmos e modelos que organizam os dados para a análise.
Então, quem trabalha como cientista de dados gasta a maior parte de seu tempo na análise e obtenção de insights a partir dos dados, enquanto que, na engenharia de dados, o foco é a criação de modelos, com funções de suporte, assumindo responsabilidades de pipeline de dados e MLOps (operacionalização de machine learning).
Com isso, chegamos na engenharia de aprendizado de máquina. Embora existam muitas semelhanças entre quem trabalha no aprendizado de máquina e cientistas de dados, seus caminhos divergem cedo o suficiente para serem coisas completamente diferentes.
Imagine a entrega de um bastão: a pessoa cientista de dados possui o histórico e o conjunto de habilidades para realizar as análises estatísticas que moldam a estratégia de uma iniciativa de machine learning e também constrói o algoritmo que é alimentado a um modelo de ML (machine learning).
Nesse ponto, a pessoa engenheira de aprendizado de máquina assumirá o bastão e usará seu domínio das ferramentas de software relacionadas para garantir que os modelos sejam escaláveis e funcionem adequadamente.
Por isso, pessoas engenheiras de aprendizado de máquina e cientistas de dados certamente trabalham juntas de forma harmoniosa e desfrutam de alguma sobreposição de habilidades e experiências.
Contudo, quando se trata das diferenças entre essas áreas, elas começam no nível herárquico: as pessoas engenheiras de dados estão na base das cientistas de dados dentro de um mesmo projeto ou empresa. Por consequência, a ciência de dados será a base para engenheira de aprendizado de máquina, que vai se concentrar em escrever código e implantar produtos de aprendizado de máquina.
Por fim, vale lembrar que quando se trata de uma carreira de dados, as áreas de especialização e foco estão em constante mudança e crescimento.
Fonte: Giphy.
O que faz um data engineer, o engenheiro de dados?
Quem trabalha com data engineering constrói os sistemas que coletam, gerenciam e convertem dados brutos em informações utilizáveis para cientistas de dados e analistas de negócios interpretarem. Seu objetivo final é tornar os dados acessíveis para que as organizações possam usá-los para avaliar e otimizar seu desempenho.
Estas são algumas tarefas comuns na rotina de data engineering:
- Adquirir conjuntos de dados alinhados às necessidades de negócios;
- Desenvolver algoritmos para transformar dados em informações úteis e acionáveis;
- Criar, testar e manter arquiteturas de pipeline de banco de dados;
- Colaborar com a gestão para entender os objetivos da empresa;
- Criar novos métodos de validação de dados e ferramentas de análise de dados;
- Garantir a conformidade com as políticas de governança e segurança de dados.
Trabalhar em empresas menores geralmente significa assumir uma variedade maior de tarefas relacionadas a dados em uma função generalista. Algumas empresas maiores dividem a equipe de engenharia de dados em pessoas dedicadas à construção de pipelines de dados e pessoas focadas no gerenciamento de data warehouses — tanto para preencher os armazéns com dados, quanto para criar esquemas de tabela para acompanhar onde os dados são armazenados.
Qual a importância do ETL e ELT para a data engineering?
ETL e ELT são ferramentas de software que extraem, transformam e carregam dados de diversos sistemas conforme as regras de negócios. De modo geral, o ETL (extract transform load, ou seja, extrair transformar carregar) transforma seus dados antes do carregamento, enquanto o ELT (extract load transform, ou seja, extrair carregar transformar) transforma os dados somente após o carregamento em seu warehouse.
ETL (extrair, transformar, carregar) existe há décadas e tem sido a abordagem principal para coletar e reformar dados em um formato. No entanto, com os data warehouses em nuvem entrando em cena, o ELT (extrair, carregar, transformar) surgiu como a abordagem mais recente para combinar dados.
Usando ETL ou ELT, você executará três etapas principais:
- Extrair: a primeira etapa, na qual você vai extrair dados de todas as suas fontes. Essa extração pode ser de bancos de dados relacionais estruturados ou fontes de dados não estruturadas, como imagens e e-mails;
- Transformar: nessa etapa, você limpa, processa e converte dados, ajustando-os ao formato existente em seu armazenamento de dados;
- Carregar: esta é a etapa em que você carrega os dados no destino de armazenamento e os analisa usando uma ferramenta de inteligência de negócios apropriada.
Veja agora as diferenças gerais entre ELT e ELT neste comparativo:
| ETL | ELT | |
| Dados de origem | Suporte ao armazenamento de dados estruturados e fontes de entrada | Pode ser usado para tipos de dados estruturados, não estruturados e semiestruturados |
| Tamanho dos dados | Mais adequado para quantidades menores de dados | Pode ser usado para quantidades maiores de dados |
| Tipo de armazenamento | Armazenamento local ou em nuvem | Otimizado para data warehouses em nuvem |
| Latência | Alta, pois as transformações precisam ser concluídas antes de armazenar dados | Baixo, pois o processamento mínimo é feito antes do armazenamento no data warehouse |
| Flexibilidade | Baixa, pois as fontes de dados e transformações precisam ser definidas no início do processo | Alta, pois a transformação não precisa ser definida ao integrar novas fontes |
| Escalabilidade | Mais baixa, pois a ferramenta ETL deve suportar o dimensionamento das operações | Alta, pois as ferramentas ELT podem ser facilmente configuradas para alterar as fontes de dados |
| Manutenção | Pode precisar de manutenção contínua caso hajam alterações nas fontes ou formatos de dados | Baixa manutenção dada a automatização das ferramentas ELT |
| Conformidade com protocolos de segurança | Fácil de implementar | Precisa ser suportado pela ferramenta de data warehouse/ELT |
| Requisitos de armazenamento | Baixo, pois apenas os dados transformados são armazenados | Podem ser altos, pois os dados brutos são armazenados |
Quais as diferenças entre engenharia de dados e governança de dados?
A qualidade dos dados é um pilar do gerenciamento da fonte de dados. Se você não tiver dados de qualidade, não importa o quão robusto seja seu programa de governança. Ter dados precisos, completos e confiáveis é a base de qualquer organização orientada por dados.
A transparência dos dados é importante porque cada parte do processo que é implementada deve funcionar dentro de um modelo de transparência. Analistas e pessoas usuárias em geral envolvidas nas operações devem ser capazes de descobrir facilmente de onde vêm seus dados e saber se há alguma consideração especial.
É nesse contexto que entram a engenharia de dados e a governança de dados. A engenharia de dados é o aspecto da ciência de dados que se concentra em aplicações práticas de coleta e estruturação de dados. Para todo o trabalho que cientistas de dados fazem para responder a perguntas usando grandes conjuntos de informações, devem haver mecanismos para coletar e validar essas informações.
Para que esse trabalho tenha algum valor, também devem existir mecanismos para aplicá-lo às operações do mundo real de alguma forma. Essas são duas tarefas de engenharia: a aplicação da ciência a sistemas práticos e funcionais.
Mas, para garantir que os dados sejam seguros, privados, precisos, disponíveis e utilizáveis é preciso algo a mais: a governança de dados. Ela é prática de gerenciar como os dados são coletados, estruturados, processados, analisados e até mesmo armazenados pela organização.
A governança de dados ajuda a responder perguntas como:
- Quem tem a propriedade dos dados?
- Quem pode acessar quais dados?
- Quais medidas de segurança estão em vigor para proteger os dados e a privacidade?
- Quanto de nossos dados está em conformidade com as novas regulamentações?
- Quais fontes de dados são aprovadas para uso?
Uma das atribuições da governança de dados é garantir a segurança e conformidade destes, ou seja, definir e rotular fontes de dados por seus níveis de risco e criar pontos de acesso seguros, mantendo um equilíbrio entre a interação da pessoa usuária e a segurança corporativa.
A governança de dados também monitora como as equipes usam as fontes de dados. Sempre que há necessidade de correções nesses processos para garantir a confiabilidade dos dados, a governança dá o exemplo de como garantir o acesso, a segurança e a qualidade dos dados.
Quais as principais ferramentas para usar em engenharia de dados?
Open Source
- Apache Nifi;
- Hadoop;
- Sqoop;
- Spark;
- Flink.
Ferramentas de ETL
- Informática PowerCenter;
- Open Text Integration Center;
- Talend Open Studio & Integration Suite;
- IBM Information Server (Datastage);
- SAS Data Management;
- SAP Data Services;
- SQL Server Integration Services (SSIS);
- Actian DataConnect.
Softwares do Cloud
- AWS CloudFormation;
- Puppet;
- Ansible;
- Kubernetes;
- Terraform;
- Google Cloud Deployment Manager;
- Microsoft Azure Automation.
Fonte: Giphy
Quais as vantagens de ser um engenheiro de dados?
Big Data é um campo em expansão que atua como a espinha dorsal de todas as empresas. Quem trabalha com data engineering desempenha um papel vital neste campo, limpando os dados brutos, alinhando-os às necessidades de negócios e colocando-os em pipelines em tempo real para processamento adicional por cientistas de dados.
As vantagens de trabalhar com data engineering são:
- Boas perspectivas salariais;
- Muitas vagas de emprego;
- Campo em constante crescimento;
- Fornece uma experiência competitiva para se destacar como profissional.
Não é errado dizer que o trabalho de engenharia de dados exige trabalho árduo e habilidades analíticas e de apresentação inteligentes. Por outro lado, a dedicação paga bem. À medida que a demanda por processamento de dados aumenta, ela traz consigo um amplo espectro de oportunidades de trabalho que agregam valor à carreira.
Como ser um data engineer? 6 dicas para começar!
Siga estas diretrizes gerais para adquirir as habilidades necessárias para se tornar data engineer e conseguir um emprego na área!
1. Aprenda as linguagens de programação certas
Lembre-se de que quem trabalha com data engineering é antes de tudo uma pessoa engenheira de software que também possui habilidades em análise de dados e estatísticas.
Então, comece fortalecendo suas habilidades de programação e aprendendo as linguagens usadas. SQL é a principal delas e pode ser utilizada para criar e gerenciar bancos de dados relacionais.
Em seguida, passe para linguagens de programação para análise e modelagem estatística, como Python ou R. Juntamente com essas habilidades fundamentais, desenvolva sua compreensão de como essas linguagens de programação são aplicadas no mundo real.
2. Aprenda automação e scripts
Muitas das tarefas associadas à transformação e análise de dados podem ser automatizadas, especialmente se a tarefa for repetitiva e demorar muito. Para automatizar tarefas, você precisa conhecer a sintaxe e as operações da linguagem de script e as configurações do produto, como processos de fluxo de trabalho, escalações e ações.
As linguagens de script podem ser usadas para automatizar certas tarefas em um programa ou para extrair informações de um conjunto de dados.
3. Saiba como funcionam os bancos de dados
Em data engineering trabalhamos com bancos de dados que contêm dados estruturados e não estruturados, por isso é importante saber como eles funcionam. Os bancos de dados relacionais, por exemplo, são tabelas que consistem em linhas e colunas de dados estruturados, essencialmente.
Quem trabalha com engenharia de dados usa SQL para transformar e transportar dados de uma fonte (como um banco de dados relacional) para um data warehouse usando pipelines ETL. Também ajustam bancos de dados para análise rápida e criam esquemas de tabela.
Enquanto isso, os dados não estruturados são armazenados em um banco de dados NoSQL na forma de documentos. Além do mais, consultar um banco de dados NoSQL requer uma linguagem proprietária muito diferente do SQL.
4. Saiba como funciona o processamento de dados
O processamento de dados é a conversão de dados brutos em uma forma analisável. O mecanismo mais comumente usado para processamento de dados paralelo — útil para grandes conjuntos de dados — é o Apache Spark.
Essa estrutura de processamento de dados usa processamento em lote, que envolve a coleta de pontos de dados agrupados em um intervalo de tempo específico. O processamento de fluxo lida com a coleta contínua de dados em tempo real. Cada modelo tem diferentes casos de uso; o processamento em lote é melhor quando você não precisa de dados em tempo real, enquanto o processamento de fluxo é essencial para manter o business intelligence atualizado.
Por isso, saber como funciona o processamento de dados é essencial para realizar sua rotina em data engineering.
5. Aprenda computação em nuvem
As plataformas de nuvem fornecem uma variedade de serviços úteis para pessoas engenheiras de dados, incluindo a capacidade de usar bancos de dados MPP (escalável linear paralelo) executados em várias máquinas e usar processamento paralelo para fazer consultas de dados caras.
A principal vantagem das plataformas em nuvem é que elas centralizam o poder de processamento e permitem que as empresas armazenem quantidades praticamente ilimitadas de dados sem os custos associados às soluções de armazenamento no local.
As plataformas de nuvem mais populares são Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud Platform. Algumas descrições de cargos exigem familiaridade com alguma dessas plataformas em específico.
6. Treine a criação de pipelines com assuntos de seu interesse
Dedicação e conhecimento amplo sobre os processos e ferramentas utilizadas em data engineering são fundamentos para crescer na carreira, como temos deixado claro neste artigo. Por isso, dedique tempo para continuar se desenvolvendo e estudando.
Pense em problemas que podem ser resolvidos pela ciência de dados e quais fontes de dados e pipelines serão necessários para consultar os dados: prever a demanda de petróleo (e preços), resultados eleitorais, caminhos de icebergs e as taxas de reprodução de populações de animais são exemplos de problemas do mundo real que podem ser resolvidos usando ciência de dados.
Escolha uma disciplina que seja importante para você, como meio ambiente ou política governamental, e formule uma declaração de problema. Em seguida, determine quais conjuntos de dados você precisará e descubra se eles são acessíveis publicamente. Reúna os dados e crie um pipeline que permita armazenar e consultar esses dados.
Fonte: Giphy
O que faz um profissional de data engineering?
Uma carreira neste campo pode ser gratificante e desafiadora. Você vai desempenhar um papel importante no sucesso de uma organização, fornecendo acesso mais fácil aos dados que cientistas de dados, analistas e responsáveis pela tomada de decisão precisam para fazer seu trabalho.
Além disso, você utilizará em suas habilidades de programação e resolução de problemas para criar soluções escaláveis. Enquanto houver dados para processar, a engenharia de dados estará em demanda.
Quais as habilidades necessárias para trabalhar com data engineering?
As habilidades técnicas de data engineering envolvem conhecimentos consideráveis em matemática, estatística e ciência da computação, muitas delas já mencionadas neste artigo.
Especialistas nesta área ajudam empresas e indústrias a analisar tendências de negócios e fazer previsões precisas. Por isso, expanda constantemente seu conhecimento, acumule mais experiências e consiga mais entrevistas.
Veja as principais hard skills e soft skills para trabalhar com data engineering:
Hard skills
O conjunto de competências técnicas essenciais para a engenharia de dados envolve:
- Linguagens de programação (como Python, Scala e Java);
- Conhecimento de algoritmos e estruturas de dados;
- Sistemas de banco de dados (SQL e NoSQL);
- Soluções de armazenamento de dados;
- APIs de dados;
- Ferramentas ETL — este acrônimo significa Extract, Transfer, Load;
- Noções básicas de sistemas distribuídos;
- Aprendizado de máquina (sua importância só aumentará no futuro);
- Automação.
Soft skills
As competências interpessoais da pessoa engenheira de dados incluem três habilidades:
- Comunicação: quando a análise de dados revela tendências e dependências, você precisa explicá-las à equipe, clientes e supervisores.
- Colaboração: você precisará coordenar seu trabalho com outros departamentos da empresa.
- Apresentação: prepare-se para fazer uma auto-apresentação na frente de um gerente de contratação, pois apresentar resultados fará parte da sua rotina.
Essas habilidades-chave são vitais tanto para o dia a dia no escritório quanto para um trabalho remoto.
Como está o mercado de trabalho para data engineering?
Sim, pessoas engenheiras de dados ganham bem. De acordo com uma pesquisa no site GlassDoor em agosto de 2022, há um aumento constante na demanda por data engineers nos últimos anos, com amplo oferecimento de benefícios em ótimos lugares para trabalhar.
Qual a média salarial de um data engineer?
De acordo com o GlassDoor, a média salarial brasileira é de R$7.992 ao mês para data engineers. Entretanto, esse valor pode variar de acordo com o local, regime de contratação e a senioridade, podendo alcançar até R$39.900.
Conclusão
Com isso, concluímos nosso artigo sobre Engenharia de Dados. Agora você pode decidir se deseja mergulhar mais fundo neste campo realmente emocionante e altamente recompensador.
Ser uma pessoa engenheira de dados requer que você combine muitas habilidades: um profundo entendimento de estruturas de dados, conhecimento de diferentes tecnologias de armazenamento de dados, familiaridade com sistemas distribuídos e de computação em nuvem, etc.
Se quiser conhecer mais sobre o mercado de TI, confira também nosso artigo este artigo sobre as 14 principais áreas nesse segmento!
