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Processo de engenharia de dados – um guia para quem, o quê e como

Quais são as etapas da engenharia de dados? O que é processamento de dados em engenharia de dados? O que é engenharia de dados em termos simples?

Escrito por Niel Patel · 3 min read >
processo de engenharia de dados

Hoje, para quase todas as empresas, os dados são o principal elemento empregado para compreender diversas métricas de negócios. Como cada empresa produz muitos dados – desde preço de ações, desempenho de vendas, retenção de clientes e feedback de clientes, as empresas podem usar esses dados com precisão para responder às suas questões comerciais específicas. Em uma empresa, diferentes ferramentas e sistemas geram e coletam dados, e cada sistema funciona sob um departamento ou proprietário específico. Conectar os pontos desses dados comerciais de várias fontes pode dar à empresa uma visão abrangente do que o cliente deseja e da posição do negócio. Todas essas coisas entrar em engenharia de dados. Neste artigo, entraremos em detalhes detalhados da engenharia de dados e das etapas usadas no processo de engenharia de dados. Você pode aprender mais sobre o processo de engenharia de dados verificando Projetos de engenharia de dados ProjectPro para iniciantes.

O que é engenharia de dados?

Engenharia de dados é o projeto e a prática do desenvolvimento de sistemas corporativos que podem ajudar a coletar, gerenciar e analisar dados valiosos em escala. Quase todos os setores podem aproveitar seus benefícios porque as organizações reúnem uma grande quantidade de dados para entender a necessidade das pessoas certas por meio da tecnologia certa. A engenharia de dados permite que as empresas acumulem e processem os dados filtrados de maneira confiável, rápida e segura, para que cientistas e profissionais de dados possam analisá-los em um só lugar.  

O que um engenheiro de dados faz?

Eles usarão várias configurações e sistemas para acumular, gerenciar e converter diversos dados em um formato utilizável para que analistas de negócios e profissionais de ciência de dados possam interpretá-los para obter benefícios comerciais. O objetivo final de um engenheiro de dados é extrair dados de várias fontes e torná-los acessíveis a diferentes departamentos da organização, utilizando-os para avaliar e extrair insights granulares desses dados. Aqui estão algumas das tarefas que um engenheiro de dados deve realizar.

  1. Colete dados de várias fontes e crie um conjunto de dados alinhado às necessidades do negócio.
  2. Desenvolva algoritmos para transformar dados em informações valiosas e acionáveis.
  3. Crie, teste e mantenha a arquitetura de pipeline de dados.
  4. A colaboração com outros departamentos é essencial para entender o objetivo da empresa e quais dados trarão uma melhor visão.
  5. Crie novas técnicas de validação de dados e aproveite novas ferramentas de análise de dados.
  6. Além disso, os engenheiros de dados precisam estar alinhados com a governança e as políticas de dados.

Etapas fundamentais do processo de engenharia de dados

Quase todos os processos de engenharia de dados em todas as empresas passam pelas etapas a seguir.

  1. Fluxo e acumulação de dados: O primeiro estágio da engenharia de dados é coletar dados de várias fontes e departamentos. Os engenheiros de dados irão então rotular esses dados e mantê-los em diferentes arquivos e diretórios em um único local para processamento posterior.
  1. Normalização e modelagem de dados: Depois que todos os dados de negócios forem empilhados em um local central, a equipe de engenharia de dados realizará a normalização e modelagem de dados. Inclui processos como filtrar os dados necessários para extrair insights, remover dados duplicados e combinar dados em um modelo de dados preciso. A normalização e modelagem de dados funcionam como a etapa de transformação de dados em direção aos pipelines ETL (Extrair, Transformar e Carregar).
  1. Limpeza de dados: A próxima fase do processo de engenharia de dados em qualquer projeto de engenharia de dados é a limpeza de dados. A equipe remove dados corrompidos, incorretos, formatados incorretamente, incompletos e redundantes. Na fase anterior, ao mesclar diferentes conjuntos de dados de diferentes fontes, a equipe de engenharia de dados poderia ver erros como rotulagem incorreta, resultados não confiáveis, resultados incorretos ou erros estruturais. A limpeza de dados também tenta remover essas falhas e diferenças. Filtrar valores discrepantes e renderizar a forma mais eficaz do conjunto de dados com valores mínimos ou nenhum valor nulo é o objetivo final da fase de limpeza de dados.
  1. Conversão de dados: Depois que os dados estiverem limpos e preparados para uso corporativo, a equipe de engenharia de dados deve convertê-los em um formato significativo que vários departamentos da empresa usem para análises adicionais. Algumas empresas usam JSON, alguns CSV, enquanto outros em outras configurações personalizadas. Esta fase tornará os dados totalmente prontos para uso por terceiros, como cientistas de dados e analistas de negócios.
  1. Automação e scripts: scripts para automação são essenciais para lidar com diversas operações repetitivas para reduzir os esforços humanos e executá-los em menos tempo. É essencial automatizar vários trabalhos redundantes ao lidar com big data e grandes conjuntos de dados de diferentes fontes. Isso ocorre porque o processo de engenharia de dados extrai dados de diversas fontes. Assim, lidar e organizar tantas informações manualmente pode ser entediante. Portanto, a equipe de engenharia também pode precisar escrever scripts para automatizar diversas tarefas repetitivas.
  1. Acessibilidade dos dados: nesta fase, uma vez que todos os dados estejam totalmente preparados para análise, a equipe verifica a acessibilidade tanto da perspectiva do cliente quanto da perspectiva do negócio. A acessibilidade dos dados diz respeito à facilidade com que os usuários podem recuperar seus dados armazenados em qualquer repositório, Preços de armazenamento em nuvemou outros bancos de dados. O processo de engenharia de dados também garante que outros departamentos e equipes internas de análise de dados possam acessar os dados preparados para análise. 

Habilidades de engenharia de dados

As diversas habilidades necessárias para o processo de engenharia de dados são:

  • Programação: A proficiência em algumas linguagens de programação como Python, C++, R, Scala, Java, SQL e NoSQL pode ajudar a extrair dados e implementar lógica sobre os dados.
  • Manipulação de banco de dados (relacional e não relacional): Os sistemas de banco de dados estão entre os principais armazenamentos de dados para armazenar dados relacionais e não relacionais.
  • Ferramentas de Big Data: O processo de engenharia de dados não lida com dados regulares, mas tem que gerenciar uma enorme coleção de dados em grandes quantidades. A equipe de engenharia de dados usa ferramentas como Hadoop, Kafka e MongoDB.
  • Armazenamento em nuvem
  • e e engenharia: Armazenar tais quantidades de dados em massa em armazenamento pequeno não é viável. Portanto, uma compreensão adequada da arquitetura e armazenamento em nuvem é essencial nas fases de engenharia de dados.
  • Automação e scripts: Automatizar várias tarefas por meio da execução de scripts permite que a equipe execute diferentes operações em menos tempo. O manuseio e organização de tantas informações de diferentes fontes precisa dessa automação baseada em script.
  • Ciência de dados: Limpeza de dados, normalização, combinação de dados em um modelo ou conjunto de dados preciso e categorização significativa desses conjuntos de dados estão sob a ciência de dados.
  • Compreensão da segurança de dados: como os processos de engenharia de dados lidam com tantos clientes e dados de negócios, a segurança dos dados também é um fator significativo a ser lembrado.

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