O que é a engenharia de dados?

Conceitos principais de Data Engineering

Pipelines de dados

Os pipelines de dados são sistemas automatizados para mover, transformar e gerenciar dados de fontes para destinos, garantindo que os dados sejam confiáveis, prontos para uso e repetidos em escala. Pipelines confiáveis são essenciais para garantir que os dados recentes fluam de forma consistente e pontual, sendo confiáveis para permitir percepções oportunas. Eles funcionam como linhas de montagem para dados usando este processo automatizado:

Fonte de dados → ingestão → processamento/transformação → armazenamento → disponibilização/acesso

Veja como funciona:

Os pipelines extraem dados de fontes de dados, como bancos de dados de aplicativos, plataformas de marketing, APIs, transmissões de eventos e arquivos. Os dados são então coletados, validados e movidos para um sistema central em lotes ou em tempo real (ingestão). 

Os dados ingeridos são transformados de dados brutos em dados prontos para analítica, por meio da limpeza de campos desorganizados, padronização de formatos, união de datasets e criação de métricas e agregados. Os dados processados são armazenados em data warehouses, data lakes, bancos de dados e ferramentas de analítica. 

Os pipelines são executados em programações ou gatilhos para alimentar diferentes destinos, lidando com dependências, tentando novamente em caso de falha e enviando alertas caso algo dê errado. Os pipelines de dados são geralmente categorizados pela forma como os dados se movem, quando se movem e para que são utilizados.

Tipos de Pipelines de Dados

• Os pipelines em lote processam dados em blocos programados (horários, diários, semanais) e são utilizados para relatórios empresariais, conciliação financeira, desempenho de marketing e análise histórica.
• Os pipelines de dados de transmissão (tempo real) processam dados continuamente à medida que são gerados para alimentar painéis ao vivo, detecção de fraudes, personalização em tempo real e acompanhamento de eventos.
• Os pipelines ELT (Extração, Carga e Transformação) carregam primeiro os dados brutos e, em seguida, os transformam dentro de um data warehouse.
• Os pipelines analíticos preparam os dados especificamente para análise e geração de relatórios.
• Os pipelines operacionais alimentam sistemas em tempo real, como mecanismos de recomendação.
• Os pipelines de machine learning oferecem suporte ao treinamento e à inferência de modelos.
• Os pipelines de replicação de dados copiam dados entre sistemas com transformação mínima para backup e recuperação de desastres ou para sincronizar bancos de dados de produção com ambientes analíticos.
• Pipelines nativos cloud ingerem, processam e entregam dados usando serviços gerenciados na cloud e padrões arquitetônicos modernos, em vez de migrar sistemas antigos on-premises para a cloud.
• Os pipelines de dados híbridos combinam múltiplos estilos de pipeline, ambientes ou modos de processamento para equilibrar desempenho, custo, latência e complexidade. Um pipeline híbrido normalmente mistura lotes + transmissão, on-premises + cloud, ETL + ELT. Operacional + analítico ou serviços gerenciados + código personalizado.

Um exemplo de pipeline para uma empresa de comércio eletrônico que realiza o acompanhamento do comportamento do cliente pode ser semelhante a este:

1. Os dados são gerados quando um cliente visita o site de comércio eletrônico (views de produto, itens adicionados ao carrinho, conclusões de compra). Cada ação cria um evento.
2. Coleta de eventos (ingestão) capturada por rastreadores de sites e aplicativos móveis e enviada para a API ou fila de mensagens.
3. Os eventos fluem por um pipeline de transmissão para serem validados, desduplicados e enriquecidos.
4. Todos os eventos são armazenados em armazenamento de objetos em cloud (data lake) como dados brutos.
5. Os eventos brutos são carregados em um data warehouse de forma programada (em lotes), as transformações geram tabelas limpas e as métricas são calculadas.
6. Os dados são utilizados (analíticas e painéis de controle) para monitorar o desempenho de ventas, analisar as taxas de abandono no funnel de ventas e direcionar a eficácia das campanhas.
7. O pipeline alimenta sistemas operacionais, como triggers de automação de marketing, mecanismos de recomendação e suporte ao cliente.
8. Nos bastidores, os pipelines monitoram a qualidade e o volume dos dados, acionam alertas de falha e testam métricas para verificar a consistência.

Compreensão dos Diferentes Tipos de Dados

A engenharia de dados ajuda a organizar e interpretar diversos tipos de dados simultaneamente. Ela fornece a estrutura que torna cada tipo utilizável e permite que eles funcionem em conjunto. Esses tipos de dados incluem:

• Dados estruturados: Altamente organizados em linhas e colunas com esquemas fixos; exemplos incluem bancos de dados de clientes e registros de transações. A engenharia de dados ajuda a projetar esquemas e relacionamentos, impõe restrições, otimiza o armazenamento e as consultas, e cria tabelas confiáveis.
• Dados não estruturados: Flexíveis, sem formato predefinido, como documentos, imagens, vídeos e mídias sociais; representam 80–90% dos dados corporativos. A engenharia de dados ajuda a armazenar dados de forma eficiente em data lakes, extrair metadados e recursos, conectar dados não estruturados a registros estruturados e preparar dados para cargas de trabalho em AI e ML.
• Dados semiestruturados: Formatos flexíveis ou aninhados que possuem alguns elementos organizacionais, como eventos JSON e XML, respostas de API e logs de aplicativos. A engenharia de dados ajuda a analisar e simplificar campos aninhados, padronizar estruturas inconsistentes, lidar com a evolução do esquema ao longo do tempo e preservar versões brutas para reprocessamento.

A engenharia de dados existe em grande parte porque o armazenamento e o processamento padronizados rapidamente se tornam ineficazes quando a variedade de dados aumenta. A estrutura determina como os dados podem ser consultados por queries.

Dados estruturados, com esquema fixo e campos e relacionamentos previsíveis, podem ser armazenados em bancos de dados relacionais ou data warehouses. Transformações simples, como filtragem, agregações e joins, podem ser bem gerenciadas com SQL.

Dados semiestruturados, com campos que podem mudar ao longo do tempo, são mais bem armazenados em data lakes ou warehouses com suporte para dados semiestruturados. Dados não estruturados (arquivos grandes sem um esquema predefinido) são mais bem armazenados em armazenamento de objetos (data lakes). O processamento complexo, como a análise de texto, a extração de recursos de imagem e os ML pipelines, requer ferramentas especializadas e poder de compute.

As organizações modernas devem lidar com os três tipos de dados para aproveitar ao máximo seu conjunto de ativos de dados.

O ciclo de vida da engenharia de dados

O ciclo de vida da engenharia de dados descreve como os dados passam da criação ao consumo e como são continuamente aprimorados ao longo do tempo. As seis etapas da movimentação de dados:

• Geração de dados: Os dados são criados a partir de diversas fontes (bancos de dados, aplicativos, APIs, sensores, logs, interações do usuário, sistemas CRM/ERP). Esta etapa é crucial para capturar dados com precisão e consistência em sua origem.
• Ingestão: A coleta de dados por meio de métodos em lotes ou em tempo real/transmissão, validados quanto à qualidade básica e encaminhados aos destinos apropriados, garantindo que não haja dados ausentes ou duplicados.
• Armazenamento: Dados brutos e não transformados são armazenados em data lakes para armazenamento de objetos; data warehouses para dados estruturados e processados. Isso garante que os dados sejam escaláveis, ofereçam suporte a novos casos de uso e protejam contra mudanças lógicas.
• Processamento e transformação: Limpeza, enriquecimento, validação e reestruturação de dados (processos ETL/ELT) para torná-los utilizáveis. Os dados processados são armazenados como tabelas de fatos, tabelas de dimensões e métricas agregadas. Isso garante que a lógica de negócios correta seja aplicada e que os dados estejam prontos para uso.
• Utilização: Disponibilizar os dados processados para uso por analistas, cientistas de dados, sistemas de Business Intelligence e sistemas operacionais. É aqui que o valor é gerado, assegurando acessibilidade e desempenho para diferentes grupos de usuários.
• Governança: Garantir a segurança, a qualidade, a privacidade e a compliance dos dados. Isso é fundamental para gerenciar riscos e responsabilidades, garantindo que o acesso seja controlado e que a linhagem e a documentação sejam mantidas.

Processos Centrais de Engenharia de Dados

ETL e Transformação de Dados

ETL (Extrair, Transformar, Carregar) é um processo de integração de dados usado para mover dados de sistemas de origem para um sistema de destino, normalmente um data warehouse, após a limpeza e transformação desses dados em um formato consistente e utilizável, e seu carregamento no armazenamento.

A transformação é essencial porque os dados brutos são confusos, inconsistentes e inadequados para análise. Os sistemas de origem produzem dados com duplicatas, valores ausentes, formatos inconsistentes e diferentes convenções de nomenclatura. Os dados podem vir de fontes diferentes que utilizam esquemas distintos, aplicam regras de negócios variadas e armazenam valores de maneira diferente. A transformação aplica regras de negócios, de modo que as métricas tenham o mesmo significado em toda a organização.

As transformações comuns de tarefas incluem limpeza e validação de dados, alinhamento e reestruturação de esquemas, enriquecimento de dados, padronização de formatos, agregação e sumarização de dados, criação de lógica de negócios e métricas, além de transformações de segurança e compliance para mascarar informações pessoais identificáveis e filtrar campos restritos.

A alternativa ELT (Extrair, Carregar, Transformar), comum em data lakes, cloud data warehouses e arquiteturas de dados modernas, significa que os dados brutos são carregados primeiro e transformados depois. Os warehouses modernos conseguem lidar com dados brutos em grande escala e processar transformações de forma eficiente. Os dados brutos são preservados antes da aplicação de qualquer lógica de negócios, permitindo que sejam reprocessados com nova lógica e suportem nova analítica e casos de uso de AI/ML.

Garantir a qualidade dos dados é fundamental, pois cada decisão, percepção e ação automatizada só é tão boa quanto os dados que a sustentam. Esse princípio de 'lixo entra, lixo sai' aplica-se a todos os usos subsequentes. Se os dados estiverem incorretos, as decisões também estarão incorretas, o que pode custar à organização tempo, confiança e receita.

As ferramentas de transformação de dados variam de acordo com a escala, a complexidade e o local onde as transformações ocorrem. O SQL é comumente usado para transformações de banco de dados por ser uma linguagem simples, poderosa e de fácil manutenção. Para transformações mais complexas ou personalizadas, Python, Scala e Java são usados para processamento de dados não tabulares, lógica de validação personalizada, manipulação avançada de dados e engenharia de recurso de machine learning.

Para o processamento de dados em grande escala, frameworks distribuídos, como Apache Spark, Flink e Beam, podem lidar com volumes de dados que excedem as limitações de uma única máquina.

Processamento em Lotes vs. Processamento em Tempo Real

No processamento em lotes, os dados são coletados ao longo de um período de tempo e processados todos de uma vez, de acordo com uma programação (horária, diária ou semanal). Isso é menos complexo e mais econômico, mas resulta em maior latência, já que os dados podem se acumular, tornando-o inadequado para decisões sensíveis ao tempo. O processamento em lotes é comumente utilizado para análise de tendências históricas, relatórios financeiros, painéis de vendas e marketing, backups de dados e agregações periódicas.

Com o processamento em tempo real, os dados são processados à medida que são gerados, com latência mínima (milissegundos a segundos). Isso possibilita percepções imediatas e decisões rápidas e automatizadas, mas é mais complexo de construir e acarreta custos operacionais mais elevados. O processamento em tempo real é comumente usado para painéis de controle ao vivo, detecção de fraudes, alertas e monitoramento, recomendações em tempo real, negociação de ações e preços dinâmicos.

Com os trade-offs entre latência, custo e complexidade de infraestrutura, muitas organizações optam por uma abordagem híbrida, chamada arquitetura Lambda, que combina ambas para fornecer percepções rápidas e dados precisos e completos. A arquitetura Lambda processa dados por meio de dois caminhos paralelos — um para velocidade em tempo real e outro para precisão em lote — e, em seguida, faz o merge dos resultados para consumo.

A decisão de usar uma abordagem em lote, em tempo real ou híbrida define diretamente o que uma empresa pode fazer — e a velocidade com que pode fazê-lo. Se a rapidez na tomada de decisões, na detecção de riscos ou na resposta às ações do cliente for fundamental, o processamento em tempo real é mais rápido e ágil. Para maior eficiência operacional, o processamento em lotes é mais fácil de gerenciar, com custos de infraestrutura e mão de obra mais baixos e menos pontos de falha. O processamento em tempo real permite ciclos de teste e aprendizado mais rápidos, impulsionando a inovação e a diferenciação.

Na prática, o processamento em lote garante a correção dos relatórios e a precisão das previsões, enquanto o processamento em tempo real garante a atualização da experiência do cliente, dos alertas e da automação. Uma abordagem híbrida equilibra velocidade, confiabilidade e custo.

Soluções de Armazenamento de Dados

O armazenamento de dados não é uma solução única para todos. Existem diversas soluções para otimizar escala, desempenho, custo e padrões de acesso. As decisões sobre a arquitetura de armazenamento afetam a rapidez com que as organizações podem analisar dados e construir modelos de ML.

Um data warehouse é utilizado para dados estruturados e otimizado para queries rápidas, analítica de negócios e relatórios. Os data warehouses modernos determinam o esquema na escrita (os dados são transformados antes do armazenamento) com garantias ACID, de modo que as métricas são calculadas com dados limpos e confiáveis para maior confiança nos relatórios e melhor desempenho de query. Como a maioria das ferramentas de Business Intelligence espera esquemas estáveis, tipos de dados previsíveis e relacionamentos bem definidos, data warehouses são ideais para dashboards e cenários regulares de relatórios, onde velocidade e clareza são o mais importante.

O armazenamento em Data Lake prevalece no armazenamento de todos os tipos de armazenamento de dados brutos em grande escala (estruturados e não estruturados). A abordagem de modelagem de dados com esquema na leitura, em que o esquema é aplicado somente quando os dados são lidos ou são objeto de query, oferece flexibilidade máxima para análise exploratória e machine learning.

A arquitetura emergente de data lake house combina os benefícios do desempenho de um warehouse com a flexibilidade de um data lake. Ele suporta tipos de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, além de transações ACID em armazenamento de baixo custo. Ele suporta processamento em lotes e transmissão em tempo real, além de evolução flexível do esquema para iterações mais rápidas sem prejudicar os usuários subsequentes. Os mesmos dados unificados podem ser usados para BI e dashboards, ciência de dados e machine learning.

Engenharia de Dados vs. Disciplinas Relacionadas

Engenharia de Dados vs. Análise de Dados vs. Ciência de Dados

Em linhas gerais, a engenharia de dados constrói a base de dados; a análise de dados explica o que aconteceu e por quê; e a ciência de dados prevê o que acontecerá e recomenda ações. Cada disciplina exige diferentes conjuntos de habilidades, mas todas são essenciais para uma organização data-driven.

A engenharia de dados concentra-se na construção de sistemas e infraestrutura para o fluxo de dados. As funções principais incluem a criação de pipelines, o gerenciamento de infraestrutura e a ingestão e organização de dados para fornecer sistemas de dados confiáveis e escaláveis que permitam o trabalho subsequente.

A análise de dados se concentra na interpretação de dados para responder a perguntas comerciais específicas. As principais funções incluem analisar dados, transformar dados em percepções para a tomada de decisões, criar relatórios, identificar tendências e padrões, criar painéis e fazer o acompanhamento de KPIs e métricas de negócios.

A ciência de dados concentra-se na construção de modelos preditivos, na extração de percepções analíticas avançadas e no estímulo à automação. As funções principais incluem análise estatística, modelos preditivos, algoritmos de machine learning e experimentação.

As três disciplinas dependem uma da outra e se reforçam mutuamente. A engenharia de dados cria a base que permite que a analítica e a ciência de dados tenham sucesso, fornecendo pipelines de dados confiáveis, armazenamento e compute escalável e qualidade dos dados, governança e acesso.

A análise de dados utiliza os resultados da engenharia de dados e os transforma em compreensão e valor para o negócio. E a ciência de dados depende da engenharia de dados para construir pipelines de recursos confiáveis e estende a analítica para a previsão e a automação.

Por que as Organizações Precisam de Engenharia de Dados

Desafios que a Engenharia de Dados Resolve

• Proliferação de dados: As organizações acumulam dados de dezenas de fontes desconectadas (bancos de dados, APIs, IoT, logs, aplicativos). Esses silos de dados dificultam a obtenção de uma visão completa dos dados. Centralizar dados em lakes, warehouse ou lakehouses fornece uma view unificada de dados em toda a organização.
• Qualidade dos dados: Os dados brutos contêm erros, formatos inconsistentes, registros duplicados e campos ausentes. Os engenheiros de dados ajudam a limpar e validar os dados, aplicam esquemas e regras de negócio consistentes e monitorizam continuamente a qualidade dos dados.
• Escala e complexidade: Volumes de dados crescem exponencialmente, exigindo sistemas que lidam com terabytes e petabytes, sob pena de se tornarem lentos, frágeis e caros. Engenheiros de dados ajudam a construir pipelines e armazenamento escaláveis e utilizam arquiteturas distribuídas e nativas cloud para sistemas de dados que crescem junto com o negócio.
• Velocidade: as decisões de negócios precisam de percepções oportunas, não de dados de uma semana atrás. Exportações manuais e scripts pontuais atrasam as equipes e introduzem erros. A engenharia de dados pode automatizar a ingestão e transformação de dados e orquestrar fluxos de trabalho confiáveis para um acesso mais rápido aos dados com menos esforço manual.
• Acessibilidade: As equipes precisam saber quais dados existem, onde estão armazenados e qual versão está correta. A engenharia de dados ajuda a disponibilizar dados para analistas e cientistas de dados sem barreiras técnicas.
• Compliance: Os dados sensíveis devem ser protegidos, garantindo a segurança, a privacidade e a compliance regulamentar, sem comprometer a sua usabilidade. Os engenheiros de dados implementam controles de acesso e criptografia, rastreiam a linhagem e o uso, e monitoram os requisitos de compliance, como GDPR, HIPAA ou CCPA.

Aplicações no Mundo Real

A engenharia de dados constrói a infraestrutura para viabilizar esses casos de uso, tornando os dados utilizáveis:

• Serviços financeiros: As soluções de engenharia de dados transmitem dados de transações em milissegundos e fornecem recursos para sistemas de detecção de fraudes em tempo real. Modelos de gestão de risco enriquecidos com dados históricos podem analisar a exposição ao mercado.
• Comércio eletrônico: as soluções de engenharia de dados transmitem eventos de cliques e compras em tempo real e criam pipelines que alimentam mecanismos de personalização e recomendação em tempo real, melhorando a experiência do cliente, otimizando o estoque e aumentando as taxas de conversão.
• Assistência médica: Dados críticos de pacientes estão fragmentados em diversos sistemas. Soluções de engenharia de dados ajudam a absorver e normalizar dados entre provedores para visões holísticas, análise preditiva e para ajudar a identificar populações em risco.
• Fabricação/IoT: as soluções de engenharia de dados coletam continuamente dados de sensores e máquinas e permitem a detecção de anomalias e a manutenção preditiva para evitar falhas no equipamento. Para otimização da cadeia de suprimentos, as soluções de dados ingerem dados de GPS, sensores e tráfego em tempo real e combinam data histórica para alimentar algoritmos de otimização.
• Varejo: As soluções de engenharia de dados integram dados de ponto de venda, cadeia de suprimentos e demanda para construir customer 360° views e pipelines de previsão que combinam comportamento online/offline, algoritmos de otimização de preços e visibilidade de estoque quase em tempo real.
• Mídia/entretenimento: Os espectadores esperam recomendações de conteúdo relevantes instantaneamente. As soluções de engenharia de dados processam e analisam o comportamento de visualização para gerar engajamento, manter perfis de usuário e alimentar mecanismos de recomendação.

Abordagens modernas de engenharia de dados

Ferramentas e tecnologias

A engenharia de dados é impulsionada por um ecossistema em camadas de ferramentas e tecnologias, cada uma resolvendo uma parte específica do ciclo de vida dos dados.

• Linguagens de programação: Engenheiros de dados utilizam diversas linguagens — cada uma escolhida para um tipo específico de trabalho. SQL é provavelmente a linguagem mais importante para engenharia de dados. Utilizada para consultar, transformar e modelar dados, é universal em todas as plataformas de dados, altamente legível e declarativa, e otimizada para analítica. Python é comumente usado para processamento de dados, orquestração, automação e ETL. É fácil de escrever e manter, possui uma enorme biblioteca de dados e funciona bem com serviços em cloud. Scala e Java são amplamente utilizadas para sistemas distribuídos e de grande escala, bem como para transformações por transmissão. Scala é a linguagem nativa do Apache Spark e combina estilos funcionais e orientados a objetos. Java é frequentemente usado em frameworks de big data e processamento distribuído, bem como em serviços de dados de backend.
• Plataformas de Big Data: As plataformas de Big Data são projetadas para lidar de forma confiável com o volume, a velocidade e a variedade de dados, em escala. Para o processamento distribuído, o Apache Spark é amplamente usado para ETL/ELT, agregações, engenharia de recursos, transformações em grande escala e preparação para machine learning. O Apache Kafka é uma plataforma de transmissão de eventos distribuídos usada para pipelines de eventos, ingestão em tempo real e microsserviços. O Apache Hadoop é comumente usado para armazenamento de arquivos distribuídos para sistemas legados de big data.
• Plataformas em Cloud: As plataformas em cloud fornecem a infraestrutura, os serviços gerenciados e a escalabilidade de que a engenharia de dados moderna depende. A Amazon Web Services (AWS) oferece armazenamento de objetos (data lakes), data warehouses gerenciados, serviços gerenciados ETL e ELT, plataformas de transmissão e mensagens, além de compute serverless. O Microsoft Azure oferece integração de dados empresariais, analítica e serviços de warehouse, armazenamento em cloud e data lake, forte governança e segurança, além de suporte para o ecossistema Microsoft. A Google Cloud Platform (GCP) é frequentemente preferida por organizações orientadas a dados e à analítica, oferecendo data warehouses serverless, transmissão analítica nativa, serviços totalmente gerenciados de processamento de dados e armazenamento de objetos escalável.
• Data warehouses e lakes: O Databricks é uma plataforma unificada gerenciada que permite aos engenheiros de dados construir pipelines de dados escaláveis e analítica diretamente em data lakes — sem gerenciar a infraestrutura. A arquitetura lakehouse do Databricks combina a flexibilidade do data lake com a confiabilidade do warehouse. O Databricks é construído sobre o Apache Spark e oferece transações ACID, imposição de esquema e evolução, viagem do tempo e versionamento, pipelines unificados de lotes e transmissões, orquestração de fluxos de trabalho e suporte nativo para múltiplas linguagens.
• orquestração e fluxo de trabalho: as ferramentas de orquestração gerenciam quando e como os pipelines de dados são executados, lidando com dependências, novas tentativas, falhas e monitoramento. O Apache Airflow é uma plataforma de orquestração de código aberto usada para pipelines de processamento em lote complexos com muitas dependências. O Prefect é usado para orquestração de fluxos de trabalho com suporte híbrido em cloud/on-premises. Dagster é uma plataforma de orquestração orientada a dados com recursos integrados de qualidade de dados e observabilidade.
• Transformação de dados: o dbt é uma ferramenta de transformação que permite que os engenheiros de analítica escrevam, testem, documentem e controlem as transformações de dados usando SQL. Ele permite que os engenheiros de analítica definam testes e apliquem a qualidade dos dados. O dbt gera automaticamente documentação do modelo, descrições de colunas e gráficos de dependência. Os serviços gerenciados de ELT e ETL nativos cloud oferecem uma configuração mais rápida. Eles podem ingerir dados de diversas fontes, aplicar transformações básicas e fornecer monitoramento e novas tentativas.

Arquitetura nativa cloud

As infraestruturas de dados on-premises tiveram dificuldades para lidar com a explosão do volume e da variedade de dados. Os servidores físicos e o armazenamento fixo no data center de uma empresa exigiam altos custos iniciais de capital. Os longos ciclos de provisionamento, o dimensionamento manual e a manutenção faziam com que os engenheiros de dados gastassem mais tempo gerenciando a infraestrutura do que construindo pipelines.

As empresas migraram para sistemas de dados baseados em cloud para atender à necessidade de agilidade e rapidez para fornecer percepções mais rápidas, possibilitar experimentação rápida e lidar com dados não estruturados e semiestruturados de novas fontes.

Os sistemas de Cloud permitiam a escala instantânea (para cima ou para baixo), a separação do armazenamento e do compute e os preços de pagamento conforme o uso. Os serviços gerenciados completos para data warehouses, sistemas de transmissão e orquestração reduziram a sobrecarga operacional, pois os engenheiros de dados passaram a se concentrar na lógica dos dados.

A adoção da cloud possibilitou novos padrões arquitetônicos, como ELT, data lakes e lakehouses, além de pipelines serverless e orientados a eventos. As empresas ganharam analítica quase em tempo real, dados de autoatendimento, AI e ML em escala, ciclos de inovação mais rápidos e menor custo de propriedade, tornando os dados um ativo estratégico.

Evolução e Futuro da Engenharia de Dados

A disciplina de engenharia de dados surgiu inicialmente a partir da administração de bancos de dados e, posteriormente, do data warehousing. Os administradores de banco de dados eram responsáveis por projetar esquemas, gerenciar índices, garantir backups e recuperação, além de manter o desempenho e a disponibilidade de bancos de dados relacionais on-premises.

O surgimento do data warehousing introduziu bancos de dados analíticos centralizados, processos ETL, esquemas em estrela e Snowflake e relatórios em lotes. Mas o trabalho ainda era feito com esquemas definidos na hora, altamente planejado e rígido. As práticas de DBA e de armazenamento de dados não foram concebidas para dados de transmissão, escala elástica, pipelines complexos e iteração rápida.

O big data e a cloud substituíram os tradicionais data centers on-premises e provocaram outra mudança do processamento somente em lotes para arquiteturas em tempo real e de transmissão. Novas estruturas introduziram o armazenamento e o compute distribuídos, o esquema na leitura e novos paradigmas de processamento. Os sistemas de dados tornaram-se sistemas de engenharia, não apenas bancos de dados.

A engenharia de dados continua a evoluir. As fontes de dados continuam se multiplicando; os casos de uso em tempo real estão se expandindo, e a AI e o ML dependem de bases de dados sólidas e ágeis. Há um foco cada vez maior na qualidade e na governança dos dados à medida que aumentam os requisitos regulamentares, assim como a necessidade de acesso aos dados em todas as organizações por meio de plataformas de analítica de autosserviço.

Os pipelines de dados estão se tornando mais do que um encanamento interno. As organizações estão usando os dados como um produto com consumidores e casos de uso definidos. A engenharia de dados está vendo uma integração mais profunda com AI e ML, criando Feature Store e pipelines de recursos tempo real.

Plataformas unificadas estão substituindo arquiteturas excessivamente complexas, exigindo menos transferências entre ferramentas, reduzindo os custos operacionais e acelerando o desenvolvimento. Um foco maior na qualidade dos dados está resultando em verificações de qualidade integrada, observabilidade de ponta a ponta e detecção de anomalia proativa. Rastreamento automatizado, orquestração inteligente e pipelines de autorrecuperação oferecem sistemas mais resilientes com menos trabalho manual.

Conclusão

A engenharia de dados é uma disciplina em crescimento que transforma o caos dos dados brutos em informações organizadas, dimensionáveis, confiáveis e acessíveis. Ele permite que as organizações tomem decisões data-driven, criem modelos do machine learning e AI, respondam rapidamente às mudanças do mercado e forneçam dados como um produto.

Uma infraestrutura sólida de engenharia de dados tornou-se crucial à medida que os volumes de dados continuam a crescer exponencialmente e as organizações dependem cada vez mais das percepções obtidas a partir de dados. Sem isso, a fragmentação e a falta de confiabilidade dos dados comprometem todos os esforços de analítica e AI, podendo ser catastróficas no atual cenário empresarial competitivo e regulatório.

Compreender conceitos, processos, abordagens do ciclo de vida e aplicações práticas de engenharia de dados ajuda as organizações a tomarem melhores decisões sobre infraestrutura de dados, seleção de ferramentas e estratégia analítica.

As organizações com um forte foco em engenharia de dados podem se mover mais rapidamente, tomar decisões mais inteligentes e transformar os dados em uma vantagem competitiva.