Data Engineering: impulsionando a eficiência e a inovação

O ecossistema dos dados possui uma importância essencial no mercado de Tecnologia da Informação, desempenhando um papel estratégico significativo. O crescimento exponencial da quantidade de informações geradas, juntamente com o avanço das ferramentas, tornou o recurso um ativo altamente competitivo para as empresas. Com isso, a necessidade de especialistas qualificados em Data Engineering tem aumentado. Diversos setores estão buscando talentos que possam gerenciar, processar e armazenar grandes volumes de dados. Diante desse cenário em evidência, precisamos explorar o que é a profissão, quais são as principais competências esperadas do profissional e como essa área pode se relacionar com outras no contexto da TI.

‘’A maioria dos avanços de produtos e soluções ocorre dentro da empresa — e poucos desses avanços podem ocorrer hoje sem dados.’’ afirma a McKinsey & Company, em seu artigo ”Demystifying data mesh”. (texto na íntegra).

O que é Data Engineering?

É um setor da TI que se concentra em projetar, construir e gerenciar infraestruturas de dados. Essa área é responsável por criar pipelines, armazenar e processar grandes volumes de informações de diversas fontes e garantir que as mesmas estejam disponíveis para análise e insights. Um profissional de Data Engineering é o responsável por mover e processar os dados da empresa, dentro de qualquer tipo de repositório de informações, formato de processamento e volume das mesmas.

“Percebemos um movimento geral no mercado das companhias buscando extrair mais valor de seus dados, visando se tornar realmente “data Driven”. Recentemente o setor financeiro no Brasil tem se destacado nesta direção, principalmente em virtude do movimento Open Finance, conforme foi possível observar na Febraban Tech 2023 (maior evento de tecnologia e inovação do setor financeiro no Brasil)”. Gediel Luchetta, VP of Engineering na ilegra.

Principais competências de um profissional de Data Engineering:

Um especialista da área deve possuir habilidades técnicas e experiências interpessoais para ter sucesso em sua carreira. Aqui estão algumas das competências mais importantes esperadas:

• Linguagens de programação: Ter habilidades em linguagens de programação como Python, Java, Scala ou R é crucial para desenvolver pipelines e criar soluções escaláveis. O conhecimento em ferramentas e bibliotecas como Apache Spark e Hadoop também é muito valorizado. Além de SQL, que deve ser algo natural para o engenheiro de dados.
• Conhecimento em infraestrutura e nuvem: Compreender os conceitos de infraestrutura de TI e saber trabalhar com serviços em nuvem, como Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) ou Microsoft Azure, é fundamental para criar ambientes escaláveis e elásticos para processamento de dados.
• Modelagem de dados: É importante ter conhecimento em modelagem de dados para projetar esquemas eficientes e escaláveis, garantindo que as informações sejam organizadas de forma lógica e otimizada para consultas e análises.
• Conhecimento em Big Data: Familiaridade com tecnologias e conceitos de Big Data, como armazenamento distribuído, processamento em lote e streaming é essencial para trabalhar com volumes massivos de informações.
• Conhecimento em bancos de dados: Ter experiência em bancos de dados relacionais e não relacionais, como SQL Server, MySQL, PostgreSQL, MongoDB, entre outros é fundamental. Além disso, é necessário entender como projetar, otimizar e administrar esse banco para a manipulação eficiente de grandes volumes de informações.
• Habilidades em ETL (Extração, Transformação e Carga): Um profissional de Data Engineering deve ser capaz de projetar e implementar processos ETL eficientes para extrair dados de várias fontes, transformá-los em um formato adequado e carregá-los em um sistema de destino. E, também, saber quando faz mais sentido inverter, trabalhando no modelo ELT (extração, carregamento, transformação).
• Pensamento analítico: Um especialista da área deve ter habilidades analíticas sólidas para identificar problemas, propor soluções e otimizar o desempenho dos pipelines de dados.

Como a área de Data Engineering se relaciona com outras no âmbito da TI?

• Data Science: Os profissionais de Data Engineering trabalham de forma colaborativa com cientistas de dados para fornecer a eles as informações necessárias que permitem análises e modelagens preditivas. Eles são responsáveis por projetar e implementar fluxos de dados, possibilitando aos cientistas o acesso e o processamento das informações relevantes para suas análises.
• Business Intelligence (BI): Os engenheiros de dados fornecem a infraestrutura necessária para a criação de painéis de controle, relatórios e análises de conteúdos para dar suporte à tomada de decisões. Com isso, eles garantem que as informações estejam disponíveis de forma confiável e em tempo hábil para os usuários de BI.
• Desenvolvimento de Software: Trabalhar com equipes de desenvolvimento de software para integrar e implementar soluções em aplicativos e sistemas empresariais também é uma possibilidade. Juntos, esses profissionais projetam e mantêm os componentes de back-end necessários para capturar, processar e armazenar os dados relevantes.
• DevSecOps: A colaboração com especialistas de DevSecOps é importante para a implantação e manutenção contínua de pipelines. Os engenheiros de dados trabalham em conjunto com essas equipes para garantir a disponibilidade, desempenho e escalabilidade dos sistemas de informação.

Com suas habilidades técnicas especializadas, o profissional de Data Engineering é uma figura indispensável para a gestão dos dados das organizações. Através de sua experiência, o especialista pode auxiliar a extrair insights valiosos e na tomada de decisões informadas, impulsionando a inovação. Sua importância é evidente em um cenário em que os dados se tornaram figuras essenciais para o sucesso e a competitividade das empresas.

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