Data Reliability Engineering (DRE) é a prática de assegurar que os dados de uma empresa sejam confiáveis, disponíveis e de alta qualidade em todos os momentos. Assim como a engenharia de confiabilidade de sites (SRE, Site Reliability Engineering) foca na confiabilidade de sistemas e aplicações, o DRE aplica princípios semelhantes ao mundo dos dados.

Com o crescimento do Big Data, Analytics, Machine Learning (ML) e Inteligência Artificial (IA) nas empresas, tornou-se essencial garantir a precisão e consistência dos dados que alimentam decisões de negócio e modelos de ML e IA.

Em ambientes modernos de Data Lakes e Data Warehouses na nuvem, os pipelines de dados ficaram mais distribuídos e complexos, envolvendo diversas fontes e equipes. Nessa realidade, manter a qualidade dos dados tornou-se prioridade para equipes de dados. Engenheiros de Dados e Cientistas de Dados gastam boa parte do seu tempo resolvendo problemas de qualidade de dados, o que evidencia a importância de se estruturar um processo de confiabilidade de dados.

O DRE surge, portanto, para atender a essa necessidade: garantir que dados de alta qualidade estejam disponíveis e confiáveis para todos os usos – de dashboards a modelos de ML e IA – aplicando automação, monitoramento contínuo, definição de SLAs e outras melhores práticas inspiradas em DevOps/SRE.

DRE normalmente é responsabilidade de um Engenheiro DataOps. Preparamos este guia completo para ajudar a compreender o conceito, desafios, ferramentas, melhores práticas e casos de uso.

Principais Desafios da Confiabilidade dos Dados

Garantir dados confiáveis não é tarefa trivial. Dados podem “quebrar” ou degradar por vários motivos e alguns desafios são bastante comuns:

Esquemas quebrados ou alterações inesperadas: Mudanças de esquema em bases de dados ou APIs (por exemplo, uma coluna renomeada ou removida) podem interromper pipelines e causar falhas em série. De fato, muitos Engenheiros de Dados relatam problemas de esquema como a principal causa de downtime em pipelines. Cada falha de esquema pode gerar horas de interrupção nos fluxos de dados, resultando em perda de produtividade e atrasos na tomada de decisão.

Dados inconsistentes ou de baixa qualidade: Informações faltantes (valores ausentes), duplicadas ou valores fora do esperado podem passar despercebidos e acabar alimentando relatórios ou modelos incorretos. Esses dados inconsistentes minam a confiança nas análises e decisões. Estudos mostram que “dados ruins” custam em média US$15 milhões por ano às empresas e as equipes gastam cerca de 30% do tempo tentando localizar e corrigir problemas de qualidade em vez de gerar insights. Em outras palavras, quando a qualidade é baixa, Analistas de Dados e Cientistas de Dados perdem tempo valioso “apagando incêndios” ao invés de inovar.

Atrasos e falhas em pipelines: Jobs e tarefas em orquestradores (como ETLs agendados) podem falhar devido a dependências quebradas, falta de recursos ou erros de configuração. Com isso, dados que deveriam estar disponíveis em determinado horário sofrem atraso. Muitos pipelines de dados enfrentam atrasos de orquestração e processos críticos de ETL podem ficar horas atrasados, impactando operações e decisões que dependem de dados atualizados. Além disso, anomalias de volume ou frescor dos dados (como uma queda ou pico inesperado na quantidade de dados ou uma atualização que não ocorreu no horário esperado) são outro desafio importante – muitas organizações citam essas anomalias como um dos maiores problemas de confiabilidade, pois dados desatualizados levam a insights defasados e decisões incorretas.

Integração de múltiplas fontes e stakeholders: À medida que mais áreas da empresa consomem dados, aumenta o risco de usos indevidos ou interpretação conflitante de métricas. Sem uma visão unificada do pipeline, diferentes equipes podem identificar problemas tarde demais ou de forma isolada. Engenheiros de Dados relatam que gastam mais da metade do tempo resolvendo incidentes em pipelines fragmentados, evidenciando a dificuldade de gerenciar ambientes complexos sem ferramentas e processos adequados.

Esses desafios mostram por que o Data Reliability Engineering se faz necessário. Falhas de dados podem gerar atrasos, prejuízos financeiros e perda de confiança. O papel do DRE é antecipar e mitigar esses problemas, construindo resiliência nos pipelines de dados assim como o SRE faz com aplicações.

Ferramentas Utilizadas em Data Reliability Engineering

Para endereçar os desafios acima, profissionais de DRE contam com um ecossistema crescente de ferramentas especializadas em qualidade, monitoramento e confiabilidade de dados. Entre as principais, destacam-se:

Great Expectations – É uma ferramenta open-source popular para validação de qualidade de dados. Com ela, engenheiros definem “expectativas” (regras) que os dados devem cumprir (por exemplo: um campo de data não pode ter valores futuros, um id deve ser único, etc.). O Great Expectations permite testar, documentar e criar perfis dos dados de forma automatizada, ajudando a “eliminar dívidas de pipeline” e a construir confiança na integridade dos dados. Ele oferece dezenas de validações prontas e possibilita criar regras customizadas, integrando-se facilmente aos pipelines existentes para prevenir que dados inválidos avancem no fluxo.

Apache Airflow e Dagster – São frameworks de orquestração de pipelines de dados amplamente utilizados para agendar e gerenciar workflows complexos. O Apache Airflow, por exemplo, é um scheduler open-source muito adotado para definir pipelines ETL como código (DAGs), com controles de dependências entre tarefas. Já o Dagster é uma plataforma mais recente que foca na orquestração com consciência de ativos de dados, facilitando a testabilidade e observabilidade do pipeline. Essas ferramentas ajudam a garantir que etapas do pipeline ocorram na ordem e tempo corretos. Entretanto, sem boas práticas, é comum que jobs no Airflow, Dagster ou similares falhem por problemas de dependências ou configuração, atrasando a disponibilidade dos dados. Por isso, aliá-las a monitoração e verificações automáticas é fundamental (ex.: usar sensores de sucesso/fracasso, retries, etc.).

Monte Carlo e Datafold – São exemplos de plataformas de monitoramento e observabilidade de dados. O Monte Carlo é conhecido como uma plataforma de Data Observability ponta-a-ponta: ele monitora e alerta automaticamente sobre problemas de dados em toda a stack (Data Warehouses, Lakes, ETLs, Dashboards), muitas vezes usando algoritmos de Machine Learning para detectar anomalias de esquema, volume, frescor, etc. Ao identificar um incidente (por exemplo, um tabela que parou de atualizar ou um desvio anormal em uma métrica), a ferramenta rastreia a linhagem do dado e ajuda a apontar a causa raiz, notificando as equipes certas. Isso reduz significativamente o tempo para detectar e resolver problemas. Já o Datafold foca em testes e comparações automatizadas dos dados, integrando-se ao fluxo de desenvolvimento. Ele permite, por exemplo, comparar datasets antes e depois de uma mudança (data diff) para identificar discrepâncias, além de monitorar pipelines em produção. O Datafold visa automatizar tarefas críticas de engenharia de dados (testes, code review, monitoramento) para evitar anomalias, acelerando deploys e garantindo que mudanças não comprometam a qualidade. Ambas as ferramentas se encaixam na abordagem de ser “proativo” em relação à confiabilidade: identificando problemas antes que os usuários percebam e evitando o chamado “data downtime” (períodos em que os dados estão indisponíveis ou errados).

Prometheus e Grafana – No aspecto de monitoramento de infraestrutura e métricas, duas ferramentas consagradas do universo DevOps/SRE também são empregadas em DRE. O Prometheus é um sistema open-source de coleta de métricas e alertas, que armazena séries temporais de dados (por exemplo: duração de jobs, contagem de registros processados, uso de CPU/memória de workers, etc.). Já o Grafana é uma plataforma open-source de visualização e análise de métricas, permitindo criar painéis em tempo real para acompanhar a saúde de sistemas e pipelines. Juntas, elas ajudam equipes de dados a acompanhar indicadores de performance e confiabilidade – por exemplo, exibindo em um dashboard o tempo de execução de cada etapa do pipeline, latência de consultas, volume diário de ingestão, entre outros. Com alertas do Prometheus integrados (ex.: disparar um alerta se o número de registros processados por hora cair abaixo de um limite, indicando possível travamento), é possível reagir rapidamente a comportamentos anômalos. Embora originalmente criadas para monitorar serviços e infraestrutura, essas ferramentas são facilmente aplicáveis ao contexto de dados, complementando as soluções focadas em qualidade.

DVC (Data Version Control) – É uma ferramenta de versionamento de dados inspirada no Git, muito útil em cenários de Data Science e ML. Assim como controlamos versões de código, o DVC permite versionar datasets, modelos de ML e resultados de experimentos de forma rastreável. Ele armazena metadados dos arquivos grandes em um repositório Git e os conteúdos (datasets) em storage externo, ligando-os a commits. Na prática, isso viabiliza reproduzir um experimento ou pipeline com exatamente os mesmos dados usados anteriormente, garantindo reprodutibilidade e auditabilidade. Em termos de confiabilidade, o versionamento de dados ajuda a evitar problemas como “pisar” em dados bons com dados ruins sem possibilidade de retorno – com DVC, se uma versão nova de um dataset causar problemas, pode-se voltar à versão anterior facilmente. Em pipelines de ML, essa ferramenta assegura que modelos treinados podem ser associados às versões específicas dos dados de treinamento, essencial para compliance em setores regulados (por exemplo, saber com quais dados um modelo médico foi treinado, em caso de auditoria).

Essas e outras ferramentas são ensinadas na prática na Formação Engenheiro DataOps.

Casos de Uso Reais e Exemplos de Aplicação

A adoção de Data Reliability Engineering já ocorre em diversos setores, justamente pelos benefícios em garantir qualidade de dados e conformidade. É uma evolução natural das empresas orientadas a dados. Vejamos alguns exemplos:

Serviços financeiros: Instituições financeiras lidam com requisitos regulatórios rigorosos e altos volumes de dados (transações, histórico de crédito, relatórios a bancos centrais, etc.). Nessas empresas, o DRE é aplicado para assegurar que os dados usados em relatórios e decisões críticas estejam corretos e auditáveis. Por exemplo, a Assurance, empresa de seguros e serviços financeiros, enfrentou o desafio de demonstrar a auditores a origem e trajetória de seus dados conforme exigido por reguladores. Conforme a empresa escalou e seus dados se multiplicaram, tornou-se difícil ter essa visibilidade manualmente. A solução foi implementar uma plataforma de observabilidade de dados com linhagem (lineage) automática e monitores em cada etapa do pipeline. Isso permitiu atender às exigências regulatórias de rastreabilidade e aumentou a confiança nos dados para casos de uso analíticos. No setor financeiro o DRE melhora a qualidade dos dados ao mesmo tempo em que garante conformidade com normas como Basiléia, IFRS, LGPD/GDPR e outras – prevenindo multas e mantendo a reputação. Grandes empresas de crédito e bancos têm equipes dedicadas à confiabilidade de dados.

Saúde (Healthcare): Organizações de saúde, como hospitais, clínicas e operadoras, dependem de dados precisos de pacientes para diagnóstico, pesquisa e faturamento, e precisam cumprir regulações de privacidade e segurança (HIPAA, LGPD Saúde, etc.). Aqui, Data Reliability Engineering é empregado para melhorar a qualidade dos dados clínicos e garantir conformidade regulatória. Isso inclui validar dados de prontuários eletrônicos, evitar inconsistências em dados de pacientes e garantir que somente informações limpas e acuradas sejam utilizadas em relatórios médicos ou estudos. Uma diretriz importante no setor é “somente passe adiante dados limpos e corretos aos médicos e pacientes para evitar multas e proteger a imagem da instituição”. Ou seja, DRE ajuda hospitais a evitar erros de dados que poderiam levar a decisões clínicas equivocadas ou problemas legais. Por exemplo, assegurar a consistência de dados de medicamentos e dosagens pode literalmente salvar vidas. Além disso, manter trilhas de auditoria (linhagem) sobre quem alterou um dado e quando, facilita responder a auditorias de órgãos de saúde. Várias empresas de tecnologia em saúde já adotam soluções de observabilidade de dados para monitorar seus pipelines – garantindo que indicadores de saúde populacional, resultados de exames, etc., sejam confiáveis antes de serem usados em programas de melhoria ou enviados para órgãos governamentais.

Tecnologia e Internet: Empresas de internet, mídia e tecnologia lidam com dados em altíssima escala (logs de aplicações, eventos de usuários, métricas de produtos) e dependem desses dados para aprimorar serviços e experiências em tempo real. Nessas companhias, o DRE é aplicado para garantir dados confiáveis em produtos de dados e modelos de AI. Por exemplo, a DoorDash, do setor de delivery, e a Disney Streaming já possuem funções de Data Reliability Engineering para assegurar que dados de usuários, pedidos e streams estejam sempre corretos e disponíveis, suportando sistemas de recomendação e operações ao vivo. Imagine um serviço de streaming que recomenda filmes aos usuários: se os dados de preferência ou histórico do cliente estiverem incorretos ou atrasados, as recomendações perdem relevância. Com práticas de DRE, empresas de mídia monitoram continuamente seus fluxos de dados (incluindo fontes de terceiros e APIs) e detectam anomalias que possam afetar a qualidade do dado usado em recomendações ou em medição de audiência. Um caso ilustrativo vem do marketing digital: a Red Ventures, uma grande agência orientada por dados e AI, precisa que os dados de campanhas estejam sempre pontuais e precisos para não impactar a receita de seus clientes. Eles implementaram acordos de SLA de dados com as áreas de negócio e monitoramento rigoroso – assim, se um relatório de métricas de anúncio está atrasado ou estranho, o time de DRE atua antes que decisões de investimento em mídia sejam tomadas com base em dados errados. Esse tipo de aplicação mostra que confiabilidade de dados não é só “back-office”: está diretamente ligada a oportunidades de receita e vantagem competitiva. Empresas de tecnologia de ponta utilizam DRE para suportar desde funcionalidades de produtos (buscas, recomendações, personalização) até métricas de gestão internas, garantindo que “quebras” nos dados não prejudiquem a experiência do usuário nem a estratégia do negócio.

Melhores Práticas Para Implementar DRE

Implantar Engenharia de Confiabilidade de Dados requer uma combinação de ferramentas, processos e cultura. Algumas melhores práticas recomendadas para times de tecnologia são:

Testes automáticos de qualidade de dados ao longo do pipeline: Da mesma forma que escrevemos testes de unidade para código, devemos criar testes para os dados. Cada etapa do pipeline pode ter validações que assegurem que os outputs estão dentro do esperado. Ferramentas como o Great Expectations facilitam essa abordagem, mas mesmo sem ferramentas dedicadas é possível automatizar checagens (por exemplo, verificar se o total de registros ingeridos hoje não difere drasticamente da média histórica, ou se valores críticos não estão nulos). Executar “checks” de confiabilidade antes de carregar dados em destinos finais é uma boa prática – isso evita que dados incompletos ou incorretos cheguem a relatórios ou modelos. Assim, detecta-se o problema o quanto antes, poupando retrabalho depois. Incorpore esses testes à esteira de CI/CD de dados: sempre que um pipeline for alterado ou um novo dataset integrado, rode um suite de testes de dados para validar esquemas, formatos, regras de negócio, etc.

Monitoramento contínuo e alertas proativos: É essencial monitorar seus pipelines e dados em tempo real, acompanhando métricas de volume, frescor, qualidade e desempenho. Configure alertas automáticos para disparar quando algo sair do padrão ou violar um SLA. Por exemplo, um alerta caso a atualização diária de uma tabela-chave não ocorra até determinado horário ou se o número de registros processados cair X% de um dia para o outro. A ideia é ser proativo: detectar o incidente de dados antes (ou assim que) ele ocorra, em vez de esperar que um usuário reporte um dashboard quebrado. Ferramentas de data observability (Monte Carlo, Datafold, Bigeye, etc.) podem automatizar muita coisa – usando até detecção de anomalias por IA – mas mesmo com soluções caseiras (scripts + Prometheus/Grafana) é viável implementar alertas. O importante é ter visibilidade de ponta a ponta e thresholds definidos. Vale lembrar que atrasos ou anomalias nos dados rapidamente se traduzem em decisões ruins; por isso, times de alta maturidade definem indicadores de confiabilidade (SLIs) e montam painéis para acompanhar a “saúde” dos dados continuamente. Quando um alerta proativo notifica um problema (por exemplo, “Pipeline X não rodou”, ou “a coluna Y apresentou >5% de valores nulos hoje”), a equipe de DRE pode agir imediatamente, muitas vezes antes que usuários finais percebam o problema.

Definição de SLAs e SLOs de dados com o negócio: SLAs (Service Level Agreements) de dados são acordos que estabelecem níveis de serviço esperados para qualidade e disponibilidade dos dados. Assim como em SRE definimos SLAs/SLOs para uptime de serviços, em DRE definimos, por exemplo: horário de entrega de um dataset diário, percentual máximo de erro permitido em determinada métrica, tempo de resposta para corrigir um incidente de dados, etc. Formalizar SLAs de dados ajuda a alinhar expectativas entre a equipe de dados e as áreas de negócio sobre o que é considerado um dado “confiável”. Por exemplo, um SLA pode estabelecer que “os dados de vendas do dia anterior estarão disponíveis todo dia até 8h da manhã, com no máximo 0,5% de registros inválidos”. Esses acordos normalmente incluem SLIs (Service Level Indicators) – métricas que quantificam a qualidade (ex: % de completude, latência de atualização) – e SLOs (Service Level Objectives) – metas mensuráveis para esses indicadores (ex: 99% dos dias a atualização concluída até 8h). Ao definir SLAs de dados, a equipe DRE consegue priorizar esforços no que mais importa para o negócio e ter critérios claros de sucesso. É recomendável envolver stakeholders na definição desses SLAs (quais atributos do dado são críticos, quais horários são limites, etc.). Uma vez em vigor, monitore e reporte o cumprimento dos SLOs – isso constrói confiança. Se um SLO não foi atendido (por exemplo, pipeline atrasou além do previsto), conduza uma análise post-mortem como se fosse uma interrupção de sistema, identificando causas raiz e ações para prevenir recorrência.

Versionamento e reproducibilidade dos dados: Trate datasets e esquemas como artefatos versionáveis, especialmente em projetos de ML e análises que exigem reprocessamento histórico. Adotar versionamento de dados (com DVC ou até com controles de versão em bancos de dados/data lakes) assegura que você pode recuperar um estado anterior dos dados se algo der errado. Também permite auditar mudanças – saber quando e por quem um conjunto de dados foi modificado. Isso é fundamental para confiabilidade em longo prazo, pois torna experimentos e pipelines reproduzíveis e facilita comparações (A/B) entre versões de dados. Em prática, incentive hábitos como: incluir incrementos de versão em schemas (ex: tabela_v1, v2), utilizar migradores de schema (similares a Liquibase/Flyway para DBs) e no caso de ML, sempre associar um modelo treinado à hash/versão do dataset usado. Reproduzir resultados se torna bem mais fácil e em caso de incidentes (ex: um arquivo CSV fonte mudou o layout sem aviso), a versão anterior dos dados pode ser restaurada para manter o sistema funcionando enquanto investiga-se a mudança.

Processo de incidente e melhoria contínua: Mesmo com prevenção, incidentes de dados eventualmente acontecerão. Tenha um plano de gerenciamento de incidentes de dados, assim como existe para TI: defina responsáveis de plantão (on-call) para data pipelines críticos, mantenha playbooks do que fazer se determinado pipeline falhar ou um dado chave estiver corrompido, e registre os incidentes ocorridos para análise posterior. Quando um problema ocorrer, o DRE deve ser o primeiro a saber e a responder– por isso os alertas proativos são vitais. Após resolver o incidente, realize uma análise post-mortem para entender a causa raiz (um deploy não testado? um caso não previsto no código? falta de monitoramento em certo ponto?) e implemente ações de longo prazo. Muitas vezes isso leva a adicionar novos testes ou monitoramentos para evitar reincidentes. Outra boa prática é manter comunicação transparente com consumidores dos dados durante incidentes – por exemplo, sinalizando no dashboard que “dados estão atrasados e em recuperação, previsão X”. Por fim, cultive a cultura de confiabilidade de dados dentro da organização: eduque times sobre a importância de prover dados corretos, celebre quando são evitados problemas graças aos testes/monitores e busque continuamente feedback das áreas sobre a “qualidade percebida” dos dados. Essa cultura colaborativa ajuda a identificar pontos cegos e manter a melhoria contínua do pipeline.

Conclusão

Em um mundo cada vez mais orientado por dados, investir em Data Reliability Engineering deixou de ser opcional e tornou-se um diferencial competitivo para as empresas.

Assim como a disponibilidade de um serviço online pode definir o sucesso de um produto, a confiabilidade dos dados define o sucesso das iniciativas de Analytics e IA. A demanda por insights confiáveis nunca foi tão alta e cabe às equipes de dados garantir sistemas de dados robustos e de qualidade. Organizações que adotam princípios de DRE colhem diversos benefícios: reduzem custos com retrabalho e correções de última hora (evitando perdas milionárias causadas por dados ruins), aumentam a confiança dos tomadores de decisão nos dashboards e modelos, aceleram a entrega de valor (pois passam menos tempo apagando incêndios) e permanecem em conformidade mesmo perante regulações estritas. Por outro lado, empresas que ignoram a confiabilidade de dados arriscam sofrer interrupções frequentes em pipelines, perda de receita e danos à reputação por análises equivocadas.

A Engenharia de Confiabilidade de Dados consolida-se como uma disciplina-chave para qualquer organização data-driven moderna. Ao unir as ferramentas corretas, processos bem definidos e uma cultura que valoriza qualidade, as empresas conseguem transformar seus dados em um ativo confiável. Isso se traduz em decisões mais assertivas, inovação mais rápida e vantagem competitiva no mercado. Investir em DRE é investir no futuro dos dados da empresa – garantindo que, independentemente do crescimento no volume ou complexidade, os dados certos chegarão às pessoas certas, no momento certo e com a precisão necessária.

Você encontra tudo isso e muito mais na Formação Engenheiro DataOps ou na Pós-Graduação em Engenharia DataOps.

Equipe DSA

Referências:

Revolutionizing Data Analytics with Real-Time Observability

How Assurance Achieves Data Trust at Scale for Financial Services with Data Observability

Provide data reliability in Amazon Redshift at scale using Great Expectations library