Este é o Artigo 4 da Série: Seu Próximo Passo em Dados e IA. Aproveite a leitura, tem insights valiosos aqui! A série completa pode ser encontrada aqui.

Uma empresa decide usar IA para estimar a demanda e planejar a produção. Para desenvolver essa solução, precisa reunir históricos de vendas, movimentações de estoque, cadastros de produtos e informações comerciais. Esses dados estão distribuídos entre sistemas, bancos e arquivos, cada um com sua forma de organizar os registros.

O Engenheiro de Dados constrói e mantém a base que permitirá utilizar essas informações. Seu trabalho envolve conectar as fontes, organizar o armazenamento, desenvolver transformações e disponibilizar conjuntos de dados que outras pessoas e aplicações consigam usar. Data Lakes, Data Lakehouses e Apache Spark entram nesse trabalho com funções diferentes. O trabalho envolve ainda criação de pipelines, orquestração, modelagem de dados, segurança de acesso, governança. Nada disso muda porque a empresa decide usar IA de forma mais ampla. De fato, a engenharia de dados se torna ainda mais relevante, pois o valor real da IA está na qualidade dos dados que a alimenta.

Entender o que o Engenheiro de Dados faz com essas tecnologias ajuda a enxergar tanto a rotina da engenharia de dados quanto sua conexão com a atuação do AI Data Engineer e o que esses profissionais fazem quando a empresa inicia uma adoção ampla da IA. É o tema deste artigo.

Conectar as Fontes e Organizar a Ingestão dos Dados

Uma das primeiras tarefas é descobrir quais dados existem, onde estão e como podem ser obtidos. Isso envolve examinar bancos transacionais, consultar APIs, analisar arquivos e conversar com as equipes responsáveis pelos sistemas.

No exemplo da empresa, o cadastro de produtos pode estar no ERP, as vendas em outro sistema e os registros da produção em uma aplicação própria. O engenheiro precisa identificar como relacionar essas fontes e o que cada registro representa.

Em seguida, define como os dados serão coletados. Algumas fontes podem ser processadas em lotes periódicos. Outras podem exigir a captura contínua de eventos ou alterações. Essa escolha considera a necessidade de atualização, as possibilidades do sistema de origem e os recursos disponíveis.

Também é preciso definir o comportamento de cada carga. Quando um produto recebe uma atualização cadastral, o processo deve substituir a informação, preservar um histórico ou produzir as duas representações? Se uma execução for repetida, como evitar que os mesmos registros sejam acrescentados novamente?

Essas decisões se tornam código, configurações e verificações dentro dos pipelines. O resultado esperado é um processo de ingestão que possa ser executado de forma controlada e acompanhado pela equipe de dados.

Construir Um Data Lake Que as Pessoas Consigam Utilizar

Um Data Lake é um repositório capaz de reunir dados de diferentes naturezas, incluindo tabelas, arquivos de eventos, documentos e imagens. Ele pode manter tanto dados próximos do formato original quanto conjuntos que já passaram por tratamento.

Construir esse ambiente envolve escolher e configurar o armazenamento, organizar os conjuntos recebidos e definir como eles serão encontrados e acessados. O Engenheiro de Dados estabelece convenções de identificação, registra a origem das informações e participa da definição das permissões.

Na empresa do exemplo, seria possível preservar os registros recebidos dos sistemas e produzir conjuntos tratados para usos específicos. Essa organização permite voltar à origem quando uma regra precisa ser revista ou quando surge uma nova necessidade de análise.

Também cabe ao engenheiro escolher os formatos e organizar os arquivos para o processamento. Dados recebidos em CSV ou JSON podem ser preservados em sua forma original e convertidos, durante o tratamento, para formatos como Parquet, que armazena dados por colunas. A organização dos arquivos deve considerar como esses conjuntos serão consultados. Parquet

O catálogo de dados ajuda a dar sentido ao repositório. Ele reúne informações sobre os conjuntos disponíveis, suas estruturas, descrições e responsáveis. Para quem vai consumir os dados, conhecer o significado de uma tabela e sua origem é tão necessário quanto conseguir acessá-la.

Usar Apache Spark Para Transformar e Combinar os Dados

Depois da ingestão, os dados precisam ser preparados. O engenheiro ajusta tipos, padroniza representações, aplica regras de tratamento, combina fontes e calcula informações que serão utilizadas nas próximas etapas.

O Apache Spark é um mecanismo de processamento que pode distribuir esse trabalho entre diferentes recursos computacionais. Os dados são divididos em partições, e as operações podem ser executadas em paralelo. Essa capacidade é útil quando a escala e as características do processamento justificam uma execução distribuída.

Com PySpark e Spark SQL, o profissional pode desenvolver transformações usando Python e SQL. No exemplo da empresa, isso poderia incluir relacionar vendas ao cadastro de produtos, padronizar unidades e produzir uma tabela com quantidades vendidas por produto, região e período.

É também nessa etapa que aparecem detalhes importantes. Uma junção pode multiplicar registros se a chave utilizada tiver mais de uma correspondência. Uma quantidade registrada em caixas precisa de uma regra de conversão antes de ser combinada com valores em unidades. O Engenheiro de Dados deve conferir o efeito das transformações sobre os dados.

O Spark também oferece processamento de fluxos contínuos por meio do Structured Streaming. A escolha entre lotes e streaming depende de como os dados chegam e de como serão utilizados. 

Parte do trabalho é acompanhar o consumo de memória, a distribuição das partições e a movimentação dos dados entre máquinas. Certas operações exigem essa redistribuição, chamada shuffle, que consome recursos. Compreender a execução ajuda a melhorar o pipeline e a avaliar se a infraestrutura está adequada à tarefa.

Organizar Tabelas Confiáveis em Um Data Lakehouse

À medida que os dados passam a atender diferentes equipes e diferentes aplicações de IA, surgem necessidades de controle sobre as tabelas. É preciso administrar atualizações, lidar com alterações de estrutura e permitir que processos consultem os dados de maneira consistente.

Uma arquitetura de Data Lakehouse combina a flexibilidade de armazenamento de um Data Lake com recursos de gerenciamento e acesso analítico associados aos Data Warehouses. Essa organização pode apoiar análises, relatórios e aplicações de Machine Learning sobre a mesma base de dados. 

Tecnologias como Delta Lake ajudam a implementar esse controle. Uma tabela Delta combina arquivos de dados com metadados e um registro de transações. Isso permite gerenciar alterações e oferecer leituras consistentes mesmo quando existem escritas concorrentes, desde que os mecanismos de leitura e escrita e o armazenamento sejam compatíveis com o protocolo da tabela.

Para o engenheiro, isso se traduz em tarefas como definir a estrutura das tabelas, implementar atualizações, planejar a preservação de versões e verificar a compatibilidade dos mecanismos que leem e escrevem os dados.

Uma organização possível separa dados recebidos, dados validados e conjuntos preparados para consumo. As conhecidas camadas bronze, prata e ouro representam esse padrão de refinamento (Arquitetura de Medalhão). Sua utilidade depende das regras aplicadas em cada etapa; os nomes das camadas são apenas uma convenção. 

Nessa arquitetura, o armazenamento mantém os arquivos, a camada de tabelas controla sua organização e suas alterações, e o Spark pode executar as transformações. Catálogos e mecanismos de governança completam o ambiente. O engenheiro trabalha na integração dessas partes.

Manter os Pipelines e a Qualidade dos Dados

A rotina continua depois que a primeira carga funciona. É preciso organizar a ordem das execuções, acompanhar os resultados e definir como o processamento será retomado quando uma etapa precisar ser refeita. Esse encadeamento é parte da orquestração dos pipelines.

As verificações de qualidade também precisam ser concretas. Uma tabela de vendas pode exigir um identificador válido de produto, uma data reconhecida e valores compatíveis com as regras do negócio. Quando um registro não atende aos critérios, o processo precisa encaminhá-lo para o tratamento definido pela equipe.

O Engenheiro de Dados acompanha o volume processado, o uso dos recursos e a evolução das estruturas recebidas. Uma nova coluna no sistema de origem, por exemplo, exige avaliar como os processos existentes e seus consumidores serão afetados.

Documentação, controle de acesso e rastreabilidade fazem parte dessa manutenção. Deve ser possível descobrir de quais fontes uma tabela foi produzida e quais transformações foram aplicadas. Isso ajuda a investigar resultados e a modificar o ambiente com mais clareza sobre os impactos.

Em um dia de trabalho, o profissional pode revisar uma consulta Spark, ajustar uma carga incremental, conversar sobre uma regra de negócio e preparar uma nova tabela para consumo. A combinação dessas atividades dá forma à profissão.

Fazer a Ponte Entre a Plataforma de Dados e a IA

Com os repositórios organizados e os processos funcionando, a empresa passa a ter uma base para desenvolver aplicações de IA. A equipe consegue localizar históricos, compreender sua estrutura e solicitar conjuntos preparados para uma finalidade específica.

Para um modelo de previsão de demanda, o Engenheiro de Dados pode trabalhar com Cientistas de Dados na preparação de históricos de vendas, preços, campanhas e estoques. É preciso alinhar produtos, períodos e definições, além de registrar os conjuntos de dados, os recortes temporais e as transformações utilizados em cada experimento. As variáveis de entrada devem refletir o que estaria disponível no momento de fazer a previsão.

O trabalho também inclui planejar como os dados chegarão ao modelo quando ele estiver em uso. É preciso manter consistência entre as transformações usadas no treinamento e aquelas aplicadas aos novos dados, controlando as mudanças no processo. Assim, a aplicação pode receber informações com o significado e a estrutura esperados.

Em projetos de IA Generativa, essa preparação pode abranger documentos e outras fontes não estruturadas. O profissional passa a lidar com extração de conteúdo, metadados, permissões e processos que alimentam mecanismos de busca, incluindo índices vetoriais quando adequados à aplicação.

É nessa ênfase na preparação e disponibilização de dados para sistemas de IA que se aproxima a atuação do AI Data Engineer. O escopo varia conforme a empresa, mas a conexão com a Engenharia de Dados é clara: os novos usos ampliam as necessidades de processamento, integração, rastreabilidade e operação.

Para quem já trabalha com Data Lakes, Lakehouses e Spark, essa pode ser uma direção de aprofundamento. O conhecimento da plataforma ajuda a compreender como incorporar novas fontes e atender consumidores com requisitos diferentes, sejam modelos preditivos, aplicações generativas ou Agentes de IA.

Desenvolver a Carreira a Partir de Projetos Completos

Uma preparação consistente começa por SQL, programação e modelagem de dados. Esses conhecimentos ajudam a compreender os registros e a escrever transformações. O estudo de armazenamento, Spark, tabelas transacionais e orquestração amplia a capacidade de construir e operar a plataforma.

Um projeto de estudo pode reunir bases fictícias de vendas, produtos e estoques. Organize a ingestão em um Data Lake, use Spark para tratar e relacionar os registros e publique tabelas em uma estrutura de Lakehouse. Depois, simule novas cargas e alterações cadastrais para verificar como o processo se comporta.

Ao documentar o projeto, explique as escolhas. Mostre por que uma informação foi preservada, como uma tabela é atualizada e quais verificações protegem seu significado. Esse raciocínio ajuda a demonstrar o que você consegue construir e manter.

Para aprofundar a conexão com IA, a Formação AI Data Engineer 4.0 da DSA reúne temas como infraestrutura com Databricks, pipelines para dados não estruturados, embeddings, RAG, segurança e integração de sistemas. A trilha pode ser analisada a partir da base que você já possui e das aplicações com as quais pretende trabalhar. Já a Formação Engenheiro de Dados 4.0 abrange não apenas IA, mas também todo o ciclo de vida dos dados em uma empresa.

Quando uma empresa decide usar IA, preparar seus dados se torna parte concreta do projeto. Para quem gosta de construir processos, compreender sistemas e organizar informações para diferentes usos, esse trabalho oferece um caminho de carreira que conecta a engenharia à aplicação dos dados, o que está em alta demanda neste momento no mercado de trabalho.

O próximo artigo da série será da especificação ao código: como trabalhar com SDD e programação com IA.

Equipe DSA