Existem diversas engenharias no mercado, mas nenhuma chama mais atenção do que a engenharia de dados. Com um aumento nas ofertas de vagas e nos salários associados a esse cargo, a engenharia de dados se soma as demais engenharias com as novas necessidades do mercado.
O que é engenharia de dados?
A engenharia de dados é a engenharia responsável por arquitetar, organizar e automatizar o acesso e entendimento dos dados disponíveis por uma organização. Ela não é ainda uma engenharia oficial de acordo com o Confea (Conselho Federal de Engenharia e Agronomia), porém se destaca no mercado de trabalho. Ela tem muita adesão com os novos formatos de data centers e de desenvolvimento de tecnologias com o big data, fazendo com que o engenheiro de dados atue em diversas equipes distintas. Além disso, ele é comumente confundido ou trabalha lado a lado com cientistas de dados e arquitetos da informação.
Qual a importância da Engenharia de dados?
A Engenharia de Dados é uma disciplina essencial na área de tecnologia da informação, que se concentra em projetar, construir e manter sistemas de armazenamento, processamento e acesso a dados de grande escala e complexidade. Ela é fundamental para empresas e organizações que precisam lidar com grandes volumes de dados, seja em relação aos seus próprios negócios, ou em relação aos dados de seus clientes, fornecedores e parceiros.
A Engenharia de Dados permite que as empresas possam coletar, armazenar, processar e analisar dados de forma eficiente e escalável, o que é fundamental para tomadas de decisão estratégicas e para a criação de soluções tecnológicas inovadoras. Com a Engenharia de Dados, é possível integrar e transformar dados de diferentes fontes em informações úteis e acessíveis para análise e interpretação, além de possibilitar a criação de modelos preditivos e inteligência artificial.
Além disso, a Engenharia de Dados é importante para garantir a qualidade e a segurança dos dados, que são informações críticas para as empresas. Através de técnicas e tecnologias de gerenciamento de dados, é possível garantir a integridade, a confidencialidade e a disponibilidade das informações, bem como garantir a conformidade com as leis e regulamentos de proteção de dados.
Qual é o salário na Engenharia de Dados?
Com ainda poucos profissionais, as informações são escassas. Entretanto, confira a tabela abaixo com diferentes valores analisados por sites de vagas para o cargo de engenheiro de dados:
| Site | Valor Inicial | Média | Valor máximo |
| Vagas.com | R$ 4.600,00 | R$ 7.700,00 | R$ 10.800,00 |
| Glassdoor | R$ 4.000,00 | R$ 7.600,00 | R$ 14.000,00 |
| Salarios.com | Não informado | R$ 9.000,00 | R$ 21.000,00 |
Importante ressaltar que os salários tendem a aumentar conforme o grau de senioridade e mais ferramentas forem de domínio do engenheiro de dados.
Como a Engenharia de Dados está relacionada com Big Data?
A Engenharia de Dados está intimamente relacionada com Big Data, pois o volume, a variedade e a velocidade dos dados que são coletados, processados e armazenados em ambientes de Big Data exigem habilidades e técnicas específicas para gerenciá-los com eficiência.
A Engenharia de Dados desempenha um papel crucial no processamento de grandes volumes de dados, incluindo a captura, armazenamento, processamento, análise e visualização desses dados. Isso envolve a utilização de ferramentas e tecnologias especializadas para lidar com grandes quantidades de dados não estruturados, como arquivos de log, dados de sensores e dados de mídias sociais, bem como a integração de dados de várias fontes diferentes.
Além disso, a Engenharia de Dados também ajuda a melhorar o desempenho do processamento de Big Data, através da implementação de técnicas de escalabilidade horizontal e vertical e a utilização de arquiteturas de processamento distribuído, como o Hadoop e o Spark.
Qual é o papel do Engenheiro de Dados?
O papel de um Engenheiro de Dados é fundamental na gestão de dados de uma organização. Ele é responsável por desenvolver, construir, testar e manter a infraestrutura de dados que suporta a coleta, armazenamento, processamento e análise de grandes volumes de dados. O objetivo principal é fornecer dados limpos, confiáveis e prontos para uso aos analistas e cientistas de dados, bem como para outras partes interessadas dentro da organização.
Para isso, o Engenheiro de Dados coleta dados de diversas fontes, incluindo bancos de dados, aplicativos, sistemas de arquivos e dispositivos IoT. Em seguida, ele projeta, constrói e mantém a infraestrutura de dados, incluindo bancos de dados, pipelines de dados e sistemas de armazenamento distribuído.
Além disso, desenvolve e mantém processos de ETL para extrair, transformar e carregar dados de várias fontes em um formato padronizado. É importante destacar que ele também é responsável por garantir a qualidade dos dados, realizando testes de qualidade de dados, validação e limpeza de dados.
O Engenheiro de Dados gerencia e monitora a infraestrutura de dados, incluindo a otimização de consultas de banco de dados e a resolução de problemas de desempenho. Ele trabalha em estreita colaboração com analistas de dados, cientistas de dados e outras partes interessadas dentro da organização para entender os requisitos de dados e fornecer soluções que atendam às suas necessidades.
Engenharia de dados x Cientista de dados
Ambos os cargos foram criados para lidar com o grande volume de dados que passam a agregar valor para as companhias. Enquanto o engenheiro de dados analisa e cria usos e formas de usar os dados, os cientistas de dados são responsáveis por entende-los e criar hipóteses a partir deles e testadas com esses dados. Embora ambas as profissões se confundam – tanto em atribuições como em profissionais – o ideal é que empresas possuam ambos em seus times de dados.
Engenharia de dados x Arquiteto da informação
Algo semelhante ocorre com arquitetos da informação. Os arquitetos, entretanto, serão responsáveis por organizar acessos, hierarquias, taxonomias e ontologias de dados, enquanto os engenheiros os farão funcionar para soluções de negócios.
Quais as habilidades necessárias para se tornar um Engenheiro de Dados?
Conhecimento de programação
Um Engenheiro de Dados deve ter um conhecimento sólido de linguagens de programação como Python, Java e SQL. Python é frequentemente usado para manipulação de dados e desenvolvimento de pipelines de dados. Java é frequentemente usado em projetos de Big Data, enquanto SQL é usado para consultas de banco de dados.
Conhecimento em banco de dados
Um Engenheiro de Dados deve ter conhecimento em bancos de dados relacionais e não relacionais, bem como em técnicas de modelagem e projeto de bancos de dados. Isso inclui habilidades em SQL, modelagem de dados, normalização de banco de dados e otimização de desempenho de banco de dados.
Conhecimento em Big Data
O Engenheiro de Dados deve ter conhecimento em ferramentas e tecnologias usadas em Big Data, como Hadoop, Spark, Kafka, NoSQL, entre outras. O conhecimento em Hadoop e Spark é essencial para o processamento distribuído de dados. Kafka é usado para processamento em tempo real e gerenciamento de fluxo de dados, enquanto NoSQL é usado para bancos de dados não relacionais.
Conhecimento em ferramentas de ETL
Um Engenheiro de Dados deve ter conhecimento em ferramentas de ETL (Extração, Transformação e Carga), como Talend, Apache NiFi, Pentaho, entre outras. Essas ferramentas são usadas para automatizar a ingestão e processamento de dados.
Habilidades analíticas
O Engenheiro de Dados deve ter habilidades analíticas para analisar dados e entender padrões e tendências que possam ser úteis para a organização. Isso inclui habilidades em análise de dados, modelagem estatística, machine learning e visualização de dados.
Pensamento crítico
O Engenheiro de Dados deve ser capaz de pensar criticamente e resolver problemas complexos relacionados a dados e infraestrutura. Isso inclui habilidades em resolução de problemas, análise de causa raiz e tomada de decisão baseada em dados.
Gerenciamento de projetos
O Engenheiro de Dados deve ser capaz de gerenciar projetos e trabalhar dentro de prazos apertados. Isso inclui habilidades em gerenciamento de projetos, planejamento, programação e acompanhamento de projetos.
Como os Engenheiros de Dados garantem a qualidade dos dados?
Análise de dados
Ferramentas de análise de dados para identificar valores inválidos, dados duplicados, erros de formato e outras inconsistências nos dados. Eles também podem realizar análises exploratórias de dados para encontrar padrões e tendências nos dados.
Validação de dados
Valida os dados, comparando-os com as especificações do sistema ou do usuário e garantindo que os dados estejam dentro dos limites aceitáveis. Eles também podem usar testes de integridade de dados para garantir que os dados sejam precisos e consistentes.
Monitoramento de dados
Monitora os dados em tempo real para identificar problemas e garantir que os dados sejam atualizados e precisos. Eles podem usar alertas para notificar os usuários quando ocorrerem problemas com os dados.
Metadados
Informações descritivas sobre os dados, para ajudar a rastrear e gerenciar os dados. Os metadados podem incluir informações como a origem dos dados, o formato dos dados, a data em que os dados foram coletados e outras informações relevantes.
Governança de dados
Políticas e procedimentos de governança de dados para garantir que os dados sejam coletados, armazenados e usados de forma ética e legal. A governança de dados pode incluir políticas de privacidade, segurança e conformidade com regulamentações.
O que se faz na engenharia de dados
O engenheiro de dados criará a automação do acesso e uso dos dados dentro de uma companhia, de modo a agregar em valor de negócios. Para isso, ele utilizará diversas tecnologias, como linguagens de programação, visualização de dados e expertise em bancos de dados para criar essas soluções. Ele também terá relação íntima com áreas como negócios, comercial e marketing, fornecendo informações para o cumprimento mais eficaz de suas tarefas.
CREA para engenharia de dados
É importante mencionar que, apesar do CREA (Conselho Regional de Engenharia e Agronomia) ter reconhecido a Engenharia de Software em 2018, a Engenharia de Dados ainda não é reconhecida como uma engenharia oficial. Isso significa que ela não está sujeita a mesma lei que garante o piso salarial do engenheiro, mas não se preocupe: os salários ainda são extremamente competitivos.
Quais são as ferramentas e tecnologias utilizadas em Engenharia de Dados?
SQL
Responsável pela maior parte dos bancos de dados estruturados e utilizada em grandes bancos de dados, como Azure ou Google, o SQL também integrará os bancos com as ferramentas de visualização de dados.
Python
Um “grande curinga”, mas uma linguagem com forte arsenal para automação e tarefas, será útil para o engenheiro de dados que quiser ingressar na área mais minuciosa ainda que é a de Inteligência Artificial (IA).
R
Por outro lado, a linguagem R é ótima para gerar visualizações de dados e cálculos estatísticos de modo simples, sendo uma das preferidas entre os engenheiros de dados que têm afinidade por matemática.
Softwares de visualização de dados
Não basta gerar os dados, é necessário apresenta-los, e na falta de um profissional de visualização de dados (DataViz), é importante poder contar com os seguintes softwares que facilitam a implementação de normas de design e storytelling a bancos de dados.
Power BI
Uma das ferramentas favoritas dos usuários de bancos de dados da Microsoft, o Power BI é um dos Power Apps da companhia responsável por integrar bases de dados e gerar novos insights a partir dos dados e querys filtrados pelos engenheiros de dados.
Google DataStudio
Já o Google DataStudio pode pedir por maior afinco da parte do engenheiro em estudar design, mas compensa com maior facilidade para escrever fórmulas e integrar a outras ferramentas do Google, como o Big Query, por exemplo.
Conceitos da área
Em um ponto entre as hard skills e as soft skills existem os conceitos da área. É importante dominá-los para entender o que se diz em uma equipe transversal de dados – onde cientistas, UX, engenheiros e POs dialogam – além de saber se posicionar em entrevistas de emprego ou reuniões da companhia.
Pipeline
O pipeline, ou oleoduto, é um termo utilizado no meio de programação para se referir ao processo de trabalho do desenvolvedor. Consequentemente, ele faz referência tanto a etapas automatizáveis do processo quanto a etapas mecânicas do mesmo. Quando for perguntado acerca do seu pipeline, vale a pena discorrer sobre o seu método de trabalho, e quando isso for discutido em uma mesa de trabalhe, estão falando do fluxo de tarefas.
Big Data
O grande conjunto de dados exponenciais disponíveis mediante a interação de humanos com máquinas. O “big data” normalmente assumirá a forma de tabelas intermináveis ou de data lakes desestruturados, a partir dos quais o engenheiro de dados irá tirar o insumo necessário para o negócio.
Data Storages
Aqui falamos de data lakes, data warehouses e data base, cada um representando um degrau a menos de complexidade e acesso nos dados contidos.
IA
As Inteligências Artificiais estão cada vez mais comuns. Hoje o machine learning com os grandes bancos de dados é uma skill cada vez mais procurada entre os engenheiros de dados. Por isso, entender conceitos relativos a IA, como redes neurais, aprendizado de máquina e treinamento de máquina virão bem a calhar.
