Quando o assunto é a capacidade de analisar dados com eficiência, a engenharia de dados é a espinha dorsal que proporciona essa inteligência nas empresas, construindo os sistemas que coletam, armazenam e organizam os vastos oceanos de dados disponíveis hoje.
Imagine o potencial: transformar dados brutos em insights estratégicos que impulsionam decisões de negócio. É exatamente isso que a engenharia de dados possibilita.
Mas qual o segredo para desbloquear esse potencial? Muitas empresas se encontram em um dilema: como estruturar seus dados (internos e externos, organizados ou não) de forma confiável para realmente extrair valor deles? Sem uma base sólida de engenharia de dados, estratégias “data-driven” se tornam um sonho distante.
Neste artigo, vamos explorar como a engenharia de dados garante essa base confiável, segura e pronta para ser usada. Boa leitura!
O que é engenharia de dados?
A Engenharia de Dados, no contexto de aplicação empresarial, refere-se aos processos de adquirir, organizar e preparar dados para serem utilizados em análises ou demais aplicações. Essa prática de gerenciamento de dados ganhou destaque com o surgimento da área de Ciência de Dados, uma abordagem multidisciplinar que integra matemática, estatística, inteligência artificial e engenharia da computação para análise de enormes volumes de informações com objetivo de obter insights para os negócios.
Desse modo, a engenharia de dados é responsável pelas etapas de:
- Geração de dados: coleta de dados de vários sistemas de origem.
- Armazenamento: armazenamento seguro de dados para processamento e análise futuros.
- Ingestão de dados: migrar dados para um sistema centralizado.
- Transformação de dados: conversão de dados em um formato útil para análise.
- Disponibilização de dados: fornecimento de dados aos usuários finais para fins operacionais e de tomada de decisões.
Esse ciclo de vida da engenharia de dados é um processo essencial para transformar dados brutos em insights valiosos e inteligência operacional. As etapas descritas anteriormente ajudam a transformar dados brutos em informações acionáveis para a tomada de decisões e iniciativas estratégicas.
Nesse contexto, um projeto de engenharia de dados bem executado fornece dados seguros, confiáveis e adequados ao longo de seu ciclo de vida, garantindo o compliance no uso e gestão de dados. É uma abordagem imprescindível para fornecer aos mais diversos departamentos de uma organização soluções de dados que gerem valor, inovação e eficiência operacional.
Obstáculos para a gestão data-driven
As empresas que não possuem uma engenharia de dados adequada enfrentam desafios em diferentes níveis. Esses obstáculos inviabilizam, por exemplo, a adoção de estratégias baseadas em inteligência artificial, que estão revolucionando diversos mercados pelo mundo.
Esses são alguns dos principais entraves decorrentes da ausência de uma estrutura de engenharia de dados:
Acesso a dados confiáveis e seguros:
Sem a engenharia de dados, executivos, cientistas de dados e analistas de Business Intelligence (BI) e desenvolvedores não são capazes de acessar dados a qualquer instante para realizar análises, criar relatórios e tomar decisões informadas. Além disso, a falta dessa estrutura acaba gerando dados duplicados ou imprecisos, prejudicando análises e gerando atraso em decisões por falta de insights confiáveis.
Adoção da inteligência artificial:
Com o avanço das IAs generativas, que aprendem com grandes volumes de dados e automatizam processos, a qualidade e a estrutura dos dados se tornaram ainda mais importantes. Isso porque, essas tecnologias são eficazes somente se alimentadas com dados bem tratados e contextualizados.
Silos de dados entre departamentos:
Dados não sistematizados e organizados em uma plataforma impedem o acesso por todos. Isso gera os conhecidos “silos de dados”, ou seja, repositórios restritos e espalhados por uma empresa, interrompendo o fluxo contínuo de informações entre as equipes.
Falta de padronização e governança de dados:
A falta de um projeto de engenharia de dados impacta no gerenciamento, análise e governança de todos esses dados. A prática da engenharia de dados possibilita uma governança centralizada dos dados, reduzindo insights conflitantes decorrentes de silos e sistemas redundantes.
Como o Google Cloud fortalece a estrutura de dados nas empresas?
O Google Cloud se posiciona como um aliado estratégico para empresas que buscam excelência em engenharia de dados.
Sua liderança no mercado é comprovada pelo reconhecimento de instituições renomadas: foi nomeado líder em integração de dados no Quadrante Mágico da Gartner de 2024 e reconhecido como líder em infraestrutura de IA pelo The Forrester Wave. A Gartner e o Forrester aplicam critérios rigorosos em suas avaliações de soluções tecnológicas, ressaltando a capacidade e o poder do Google Cloud em fornecer soluções de dados de alto nível para empresas.
Para ilustrar essa capacidade, apresentaremos a seguir algumas das soluções do Google Cloud para engenharia de dados.
BigQuery
O BigQuery permite a análise de dados com um data warehouse serverless, com capacidade de processamento de petabytes em segundos. Além de consultas SQL avançadas, dá suporte a Machine Learning integrado (BigQuery ML) e análise de dados geoespaciais. Tem escalonamento automático e custo por consulta, eliminando a necessidade de provisionamento.
Dataflow
O Dataflow é o serviço de processamento de dados gerenciado do Google Cloud, permitindo que os dados sejam processados de forma confiável e consistente para que engenheiros de dados confiem nos resultados que seus sistemas produzem.
Dataproc
O Dataproc é um serviço gerenciado Hadoop e Spark para qualquer trabalho de OSS compatível com processamento de big data, incluindo ETL e machine learning. Fornece suporte pronto para uso para o software de código aberto e dá suporte aos cientistas de dados na criação e gerenciamento de clusters.
Looker
O Looker é uma plataforma de Business Intelligence (BI) do Google em várias nuvens que oferece suporte a diversas fontes de dados e métodos de implantação. Este recurso de visualização de dados da Google Cloud Platform (GCP) permite otimizar a tomada de decisões, criar experiências baseadas em dados e impulsionar os negócios com fluxos de trabalho baseados em dados.
A família Looker oferece soluções para diferentes necessidades: enquanto o Looker principal atende a demandas mais complexas e robustas, a empresa também disponibiliza o Looker Studio, versão gratuita que permite a criação de dashboards e relatórios interativos de forma acessível.
Pub/Sub
O Pub/Sub é uma ferramenta para capturar dados de variadas fontes e distribuí-los entre aplicações. O serviço oferece mensagens confiáveis e em tempo real em um serviço global gerenciado que ajuda você a criar aplicativos simples, confiáveis e flexíveis.
Essas soluções se integram com outras ferramentas de sua empresa e com a IA generativa para exploração inteligente de dados.
Para começar um projeto de engenharia de dados, o primeiro passo é entender onde a empresa está em relação ao uso de dados. Isso significa analisar a situação atual, identificar falhas na organização dos dados e planejar quais recursos técnicos serão necessários para construir uma base de dados sólida e eficiente.
Por onde começar um projeto de engenharia de dados?
Como vimos, um projeto de engenharia de dados é fundamental para transformar dados brutos em informações acionáveis. Para começar um projeto aderente as necessidades e estrutura do seu negócio, o primeiro passo é entender onde a empresa está em relação ao uso de dados.
Isso significa analisar a situação atual, identificar falhas na organização e planejar quais recursos técnicos serão necessários para construir uma base de dados sólida e eficiente.
A Geoambiente atua de ponta a ponta em projetos de engenharia de dados baseados nos recursos oferecidos pelo Google Cloud. Estamos presentes em todas as fases do projeto, desde a recomendação da plataforma ideal, passando pela implementação e uso até o acompanhamento de suporte mensal.
Data Engineer
Com formação em Banco de Dados e Certificação Google Professional Data Engineer, é especialista em engenharia e pipelines de dados, análise de dados e desenvolvimento de modelos de machine learning.
