Engenharia de dados é uma abordagem de engenharia de software para construir sistemas de dados que permitem a coleta e o uso de dados. Esses dados são tipicamente usados para análises subsequentes e ciência de dados, o que frequentemente envolve aprendizado de máquina. Tornar os dados utilizáveis requer computação, armazenamento e processamento de dados substanciais. Engenheiros de dados projetam e mantêm a infraestrutura, os pipelines e as ferramentas que permitem que organizações transformem dados brutos em insights acionáveis.
O campo surgiu da necessidade de lidar com volumes massivos, velocidade e variedade de dados, frequentemente referidos como big data. Ele combina princípios de engenharia de software, gerenciamento de banco de dados e sistemas distribuídos para criar plataformas de dados confiáveis, escaláveis e econômicas.
História
As raízes da engenharia de dados remontam às décadas de 1970 e 1980 com o conceito de metodologia de engenharia da informação (IEM), que se concentrava no design de bancos de dados e software para análise de dados. O australiano Clive Finkelstein, frequentemente chamado de "pai" da IEM, escreveu artigos influentes entre 1976 e 1980 e coautorou um relatório do Savant Institute com James Martin. Charles M. Richter mais tarde ajudou a reformular a IEM e a projetar o produto de software de dados do usuário de 1983 a 1987.
No início dos anos 2000, dados e ferramentas de dados eram tipicamente gerenciados por equipes de tecnologia da informação (TI), com sobreposição limitada entre unidades de negócios. O início dos anos 2010 viu uma mudança dramática com o surgimento da internet e do big data. Empresas como Facebook e Airbnb começaram a usar o termo "engenheiro de dados" para descrever um novo papel focado em infraestrutura de dados. Grandes empresas como Google, Facebook, Amazon, Apple, Microsoft e Netflix se afastaram das técnicas tradicionais de ETL e armazenamento, adotando a computação em nuvem e uma abordagem mais ampla e integrada aos dados em toda a organização.
Componentes Principais
Computação
Computação de alto desempenho é essencial para processar e analisar dados. Programação de fluxo de dados, onde a computação é representada como um grafo direcionado de operações e fluxos de dados, é uma abordagem difundida. Implementações populares incluem Apache Spark e TensorFlow, sendo este último específico para aprendizado profundo. Sistemas mais recentes como Differential/Timely Dataflow usam computação incremental para maior eficiência.
Armazenamento
As escolhas de armazenamento de dados dependem de como os dados serão usados. Engenheiros de dados otimizam armazenamento e processamento para reduzir custos usando compactação, particionamento e arquivamento.
- Bancos de dados: Para dados estruturados que exigem processamento de transações online, bancos de dados relacionais com garantias ACID e consultas SQL são comuns. Bancos de dados NoSQL ganharam popularidade na década de 2010 para escalabilidade horizontal, sacrificando ACID. Bancos de dados NewSQL visam fornecer tanto escalabilidade horizontal quanto garantias ACID.
- Data warehouses: Para dados estruturados que precisam de processamento analítico online, data warehouses suportam análise, mineração e IA em larga escala. Os dados frequentemente fluem de bancos de dados para warehouses, acessíveis via SQL ou ferramentas de inteligência de negócios.
- Data lakes: Repositórios centralizados para armazenar, processar e proteger grandes volumes de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Eles podem ser locais ou baseados em nuvem.
- Arquivos: Dados menos estruturados podem ser armazenados como arquivos em sistemas de arquivos, armazenamento em bloco ou armazenamento de objetos, este último usando metadados e chaves como UUIDs.
Gerenciamento
Sistemas de gerenciamento de fluxo de trabalho como Airflow ajudam a especificar, criar e monitorar tarefas de dados, frequentemente representadas como grafos acíclicos direcionados (DAGs).
Ciclo de Vida
Planejamento de Negócios
Os objetivos de negócios são capturados em planos estratégicos, táticos e operacionais. A engenharia de dados apoia esses planos fornecendo sistemas de dados transparentes que permitem feedback e correção precoce de falhas de comunicação.
Design de Sistemas
Projetar sistemas de dados envolve arquitetar plataformas de dados e projetar armazenamentos de dados, considerando escalabilidade, confiabilidade e custo.
Modelagem de Dados
A modelagem de dados produz um modelo abstrato descrevendo dados e relacionamentos, essencial para estruturar dados para análise e aplicação.
Papéis
Engenheiro de Dados
Um engenheiro de dados é um engenheiro de software que cria pipelines de ETL de big data para gerenciar o fluxo de dados através de uma organização. Eles constroem e mantêm a infraestrutura para coleta, transformação e armazenamento de dados, permitindo que cientistas de dados e analistas obtenham insights. Engenheiros de dados trabalham com ferramentas como Apache Spark, TensorFlow e plataformas de nuvem como Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud.
A engenharia de dados está intimamente relacionada ao aprendizado de máquina e à inteligência artificial, pois fornece a base de dados para treinar e implantar modelos. Ela também se cruza com a ciência de dados e a inteligência de negócios, garantindo que os dados sejam acessíveis, confiáveis e seguros.
Ferramentas e Tecnologias
Engenheiros de dados usam uma variedade de ferramentas para computação, armazenamento e gerenciamento. Frameworks de computação populares incluem Apache Spark e TensorFlow. Soluções de armazenamento variam de bancos de dados relacionais como PostgreSQL a sistemas NoSQL como MongoDB e armazenamento de objetos em nuvem como Amazon S3. Ferramentas de orquestração de fluxo de trabalho como Apache Airflow gerenciam pipelines complexos. Provedores de nuvem oferecem serviços gerenciados como AWS Trainium para computação especializada, e Azure e Google Cloud para armazenamento e processamento escaláveis.
Desafios e Melhores Práticas
A engenharia de dados enfrenta desafios como qualidade de dados, escalabilidade e gerenciamento de custos. Melhores práticas incluem implementar validação robusta de dados, usar processamento incremental e projetar para tolerância a falhas. Governança e segurança de dados são críticas, especialmente com o aumento das regulamentações de privacidade de dados. À medida que os volumes de dados continuam a crescer, a engenharia de dados permanece um campo dinâmico, evoluindo com novas tecnologias e metodologias.