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.

Mas o que é engenharia de dados e por que é tão importante? Nesta série de posts aqui no Blog da DSA, discutiremos os componentes essenciais de uma prática de engenharia de dados funcional e por que a engenharia de dados está se tornando cada vez mais crítica para as empresas, e como cada empresa pode construir seu próprio Centro de Excelência em Engenharia de Dados!

Aproveite a leitura.

Evolução do Engenheiro de Dados

É um grande desafio construir, gerenciar, liderar e promover uma equipe considerável de alto desempenho de engenheiros de data warehouse e ETL. É trabalho da equipe passar uma quantidade considerável de tempo planejando e preparando conscientemente para gerenciar o crescimento dos dados da empresa mês a mês e atender às necessidades de relatórios e análises em constante mudança para os consumidores de dados. 

O objetivo é permitir que a base de usuários realize análises e relatórios rápidos sobre os dados; para que a comunidade de analistas e os usuários de negócios possam tomar decisões precisas baseadas em dados.

Leva-se tempo para transformar equipes de administradores de data warehouse e ETL em uma equipe coesa de Engenharia de Dados. 

Nunca Houve Momento Melhor Para o Engenheiro de Dados

Nunca houve um momento melhor para ser um Engenheiro de Dados. Na última década, vimos um grande despertar de empresas que agora reconhecem seus dados como o coração da empresa, tornando a engenharia de dados a função de trabalho que garante um fluxo de dados preciso, atual e de qualidade para as soluções que dependem deles.

Historicamente, a função dos Engenheiros de Dados evoluiu a partir da dos desenvolvedores de data warehouse e dos desenvolvedores de ETL/ELT (extrair, transformar e carregar).

Os administradores de data warehouse são responsáveis ​​por projetar, construir, desenvolver, administrar e manter data warehouses para atender às necessidades de relatórios de uma empresa. Isso é feito principalmente por meio da extração de dados de sistemas operacionais e transacionais e canalização usando a metodologia de carga de transformação de extração (ETL/ELT) para uma camada de armazenamento como um data warehouse ou um data lake. O data warehouse ou o data lake é onde Analistas de Dados, Cientistas de Dados e usuários de negócios consomem dados. Os desenvolvedores também realizam transformações para adequar os dados ingeridos a um modelo de dados com dados agregados para facilitar a análise.

A principal responsabilidade de um Engenheiro de Dados é produzir e disponibilizar dados com segurança para vários consumidores.

Os Engenheiros de Dados supervisionam a ingestão, transformação, modelagem, entrega e movimentação de dados em todas as partes de uma organização. A extração de dados acontece de muitas fontes de dados e aplicativos diferentes. Os Engenheiros de Dados carregam os dados em data warehouses e data lakes, que são transformados para as iniciativas de Ciência de Dados e análise preditiva. Analistas de Dados e Cientistas de Dados realizam relatórios operacionais, análises exploratórias, relatórios de inteligência de negócios baseados em acordo de nível de serviço (SLA) e painéis nos dados fornecidos. 

O papel de um Engenheiro de Dados é adquirir, armazenar e agregar dados da nuvem e de sistemas locais, novos e existentes, com modelagem de dados e arquitetura de dados viável. Sem os Engenheiros de Dados, os Analistas e os Cientistas de Dados não terão dados valiosos para trabalhar e, portanto, os Engenheiros de Dados são os primeiros a serem contratados no início de cada nova equipe de dados (ou pelo menos deveriam ser). Com base nas ferramentas de dados e análises disponíveis em uma empresa, os perfis de funções, construções e abordagens das equipes de engenharia de dados têm várias opções para o que deve ser incluído em suas responsabilidades, que discutiremos no próximo post.

Continuamos na Parte 2.

Referências:

Formação Engenheiro de Dados

Building a Data Engineering Center of Excellence