O Que é Data Observability e Quais Ferramentas Usar?
A observabilidade dos dados é essencial para tomar decisões informadas e agir com base nos insights obtidos com os dados.
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Este é um curso inteiramente gratuito, incluindo o certificado de conclusão, e no padrão de qualidade Data Science Academy.
No terceiro guia da série de carreiras, uma das funções com o maior salário na área de dados: Engenheiro de Dados.
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Empresas e outras organizações que trabalham com conjuntos de dados que podem ser considerados Big Data têm mais uma opção quando se trata de arquitetura de armazenamento. Cada vez mais vemos a evolução de uma arquitetura híbrida que está sendo chamada de “Data Lakehouse”.
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 Engenheiro de Dados é o responsável pela criação do pipeline que transforma os dados brutos que estão nos mais variados formatos, desde bancos de dados transacionais até arquivos de texto, em um formato que permita ao Cientista de Dados começar seu trabalho.
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.
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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O senso comum nos diz que não é possível usar dados, a menos que sua qualidade seja compreendida. As verificações da qualidade dos dados são críticas para o Data Lake, mas não é incomum as empresas inicialmente negligenciarem esse processo na pressa de mover dados para um armazenamento menos dispendioso e mais escalável – especialmente durante a adoção inicial.