Fundamentos da Engenharia de Dados: Explorando o Coração do Mundo dos Dados

Eaee galera, todo mundo bem? Espero muito que sim. Estava pensando no próximo tópico, e percebi que ainda não falei sobre os fundamentos da engenharia de dados, então preparei esse artigo super easy para vocês, bora lá?

Acredito que por conta das nossas outras conversas, ficou um pouco mais claro que o mundo moderno é movido a dados. Mas você já parou para pensar como as informações que vemos em relatórios, dashboards e aplicativos chegam até nós? Por trás de toda essa “mágica”, existe uma área fundamental chamada engenharia de dados! Diga-se de passagem, eu sou suspeito para falar, mas eu ADORO essa área! rsrs. Neste artigo, vou explicar o que é, como funciona, e por que ela é tão essencial para qualquer negócio que queira se destacar no mercado. Let's que let's galera?!

O que é engenharia de dados e para que ela serve?

A engenharia de dados é como construir uma estrada para que os dados possam viajar com segurança e rapidez de um ponto a outro. O trabalho do engenheiro de dados é criar, gerenciar e otimizar os caminhos por onde os dados passam, garantindo que estejam prontos e organizados para quem precisar usá-los, como cientistas de dados, analistas e até mesmo gestores.

Exemplo: Imagine que você tem um restaurante. Para entender como melhorar suas vendas, nós vamos precisar organizar informações como os pratos mais vendidos, os horários de pico e o perfil dos clientes. A engenharia de dados é o processo que conecta todas essas informações, organiza e prepara para que você possa tomar decisões melhores para o seu negócio tanto no presente como para o futuro.

Por que os fundamentos da engenharia de dados são importantes?

Tá, mas por qual motivo esses fundamentos são importantes Lucão? Calma, vem comigo. Podemos pensar nos fundamentos como as raízes de uma árvore: sem eles, tudo iria desmoronar. Entender os conceitos básicos da engenharia de dados garante que os sistemas sejam robustos, eficientes e preparados para crescer conforme a demanda. Isso inclui desde saber como capturar dados até armazená-los de forma segura e disponibilizá-los rapidamente quando necessário.

Se você pula os fundamentos, corre o risco de criar sistemas que não funcionam bem, que travam com o aumento de dados, que apresentam informações erradas, ou ainda pior, que custam muito caro para a empresa.

O ciclo de vida da engenharia de dados

Abaixo podemos ver uma imagem que ilustra um pouco sobre o processo do ciclo de vida da engenharia de dados:

Agora que entendemos o que é engenharia de dados, vamos mergulhar em seu ciclo de vida, uma etapa do processo que é fundamental entendermos. Esse ciclo descreve todas as etapas pelas quais os dados passam, desde sua origem até serem utilizados. Aqui estão as principais fases:

1. Geração de Dados:
   Tudo começa com a origem dos dados. E a geração de dados é o ponto de partida de todo o ciclo. É o momento em que os dados “nascem” a partir de diversas fontes. Essas fontes podem ser sistemas internos (como o sistema de vendas de uma loja), interações de usuários em aplicativos, sensores IoT, redes sociais ou até logs de sistemas.
   Exemplo: No restaurante, os dados podem vir do sistema de caixa, das avaliações dos clientes no Google e das postagens no Instagram.

2. Ingestão:
   É o processo de capturar esses dados e trazê-los para dentro do sistema. A ingestão pode ser em tempo real (streaming) ou em lotes (batch).
   Exemplo: No restaurante, as vendas do dia são carregadas para um sistema central toda noite.

3. Transformação:
   Aqui, os dados são organizados, limpos e convertidos para o formato que for necessário. Muitas vezes, isso envolve remover alguns erros ou duplicatas, preencher informações faltantes e calcular métricas úteis.
   Exemplo: No restaurante, você pode calcular o lucro por prato, combinando informações de vendas e custos.

4. Armazenamento:
   Depois de transformados, os dados precisam ser armazenados em um lugar seguro e acessível. Isso pode ser um banco de dados tradicional ou um data lake, dentre outros, dependendo da necessidade.
   Exemplo: Os dados do restaurante são armazenados em um banco de dados na nuvem, permitindo acessá-los de qualquer lugar.

5. Disponibilidade:
   Por fim, os dados precisam estar acessíveis para quem vai usá-los. Isso pode ser por meio de APIs, relatórios ou dashboards.
   Exemplo: Os gestores do restaurante acessam relatórios diários para tomar decisões baseadas nos dados fornecidos.

6. Orquestração:
   Orquestrar significa garantir que todas as etapas do ciclo aconteçam na ordem certa e no momento certo. Ferramentas como Apache Airflow ou Prefect, nos ajudam a automatizar e monitorar esses processos, para que eles ocorram da maneira correta e esperada.
   Exemplo: No restaurante, um sistema pode automatizar a ingestão dos dados toda noite e transformar as informações logo em seguida.

O ciclo de vida da engenharia de dados garante que os dados fluam de forma eficiente e segura, desde sua criação até o momento de serem utilizados. Cada etapa tem um papel essencial para garantir que os dados estejam prontos para ajudar na tomada de decisão ou para alimentar sistemas avançados como IA e machine learning.

Essa organização é o que diferencia sistemas robustos, escaláveis e confiáveis de sistemas que travam ou apresentam dados errados e sem sentido.

Tendências na engenharia de dados

Assim como qualquer área tecnológica, a engenharia de dados está sempre evoluindo e se transformando. Aqui estão algumas tendências que estão ganhando força na minha visão:

• DataOps: Um conjunto de práticas que visa tornar o trabalho com dados mais ágil e colaborativo, parecido com o DevOps para desenvolvimento de software.

• Data Mesh: Um conceito emergente que propõe descentralizar a gestão de dados, tornando cada equipe responsável por seus próprios conjuntos de dados.

• Automação: Ferramentas que vão automatizar tarefas repetitivas, como limpeza e transformação de dados, estão ajudando os engenheiros a se dedicarem em trabalhos mais estratégicos.

• Machine Learning e IA: O uso de inteligência artificial para prever problemas e otimizar o fluxo de dados é uma tendência muito forte.

Bom, acho que está muito claro que a engenharia de dados é o alicerce de qualquer estratégia baseada em dados. Sem ela, seria impossível coletar, organizar e usar as informações de forma eficiente. O ciclo de vida da engenharia nos mostra como cada etapa é importante para transformar dados brutos em insights valiosos para cada uma das áreas do negócio.

Seja para criar um sistema simples ou lidar com um enorme volume de dados, os fundamentos da engenharia de dados garantem que tudo funcione bem, mesmo com o passar do tempo. E com as tendências apontando para mais automação e descentralização, a área promete continuar evoluindo muito rapidamente.

No final, a engenharia de dados é como uma ponte que conecta o mundo caótico dos dados à clareza necessária para decisões importantes. E, assim como uma ponte bem construída, ela precisa de bases sólidas para suportar o peso do futuro.

Espero que este artigo tenha ajudado vocês a entender os pilares dessa área incrível! Um forte abraço. E até o próximo assunto. 😊 🚀