A Arquitetura Medalhão é um padrão de design de dados que organiza de forma lógica os dados em um Data Lakehouse, visando melhorar incrementalmente a qualidade e a estrutura dos dados à medida que eles fluem por diferentes estágios. Popularizada pela Databricks, a arquitetura divide o ambiente em três camadas distintas: Bronze, Prata e Ouro.
À medida que os dados continuam a crescer em importância e se tornam mais complexos, a necessidade de Engenheiros de Dados qualificados nunca foi tão grande.
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No universo de Data Lakes e Lakehouses, três tecnologias destacam-se por oferecerem transações ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability), controle de versões e eficiência na gestão de dados: Apache Iceberg, Delta Lake e Apache Hudi. Cada uma surgiu para resolver problemas específicos de processamento de grandes volumes de dados, garantindo confiabilidade e flexibilidade. Este artigo traz um comparativo técnico, porém acessível a diferentes públicos, comparando essas soluções – suas características, vantagens, desvantagens e casos de uso reais.
No artigo anterior definimos o que é Linhagem de Dados. Agora trazemos para você algumas técnicas e exemplos.
A linhagem de dados é o processo de compreensão, registro e visualização de dados à medida que fluem das fontes de dados para o consumo. Isso inclui todas as transformações que os dados sofreram ao longo do caminho – como os dados foram transformados, o que mudou e por quê.
O Amazon EMR (Elastic MapReduce) é um serviço em nuvem que simplifica o processamento de grandes volumes de dados. Neste artigo vamos examinar suas características, vantagens, desvantagens e aspectos relacionados ao custo.
Bem-vindo(a) ao mundo da engenharia de dados! Hoje, vamos acompanhar um dia na vida de Carlos, um Engenheiro de Dados que trabalha em uma empresa do setor de varejo. O papel de Carlos, como o de muitos Engenheiros de Dados, é fundamental. Ele é um dos responsáveis por trás das cortinas, construindo e mantendo a espinha dorsal de dados que alimenta análises, modelos de Inteligência Artificial e, em última análise, as decisões estratégicas que impulsionam o negócio.
O dbt foi criado para resolver os problemas de workflow enfrentados por equipes de dados ao preparar dados para análise. Em vez de cada Engenheiro Analítico ou Engenheiro de Dados ter seus próprios scripts SQL isolados ou planilhas desconectadas, o dbt propõe uma abordagem centralizada e colaborativa.
Vamos dar uma olhada nas características do Airbyte, bem como suas vantagens e desvantagens.
Descobrir a diferença entre Cientistas de Dados, Engenheiros de Dados, Estatísticos e Engenheiros de Software pode ser confuso e complicado. Enquanto todos eles estão ligados aos dados de alguma forma, há uma diferença entre o trabalho que eles fazem e gerenciam.
Como todos sabemos esse mundo Big Data Analytics é relativamente novo e com isso muitas novas profissões estão surgindo, outras estão se reinventando e outras ainda sendo extintas. Ou seja, nada anormal que já não tenhamos visto em revoluções industriais anteriores.