O profissional de engenharia de dados é o responsável por garantir que os dados de uma empresa estejam limpos, organizados e prontos para análise. Esse profissional possui habilidades em programação, estatística, matemática e conhecimento em tecnologias de banco de dados, além de auxiliar na identificação de tendências e insights nos dados, o que é valioso para a tomada de decisão em uma empresa.
Confira os benefícios de contar com um profissional de engenharia de dados em sua empresa.
O que é engenharia de dados
A engenharia de dados é uma disciplina focada na coleta, armazenamento, gerenciamento e análise de grandes quantidades de dados, sendo uma área multidisciplinar que combina habilidades em programação, matemática, estatística e conhecimento em tecnologias de banco de dados.
O objetivo da engenharia de dados é tornar os dados disponíveis e acessíveis para as áreas e sistemas que precisam deles, a fim de que extraiam insights valiosos para realizar a tomada de decisões baseada em dados.
Atualmente a engenharia de dados está se tornando cada vez mais importante, visto que as empresas estão mais dependentes de dados para tomar decisões assertivas, além de ser essencial para aplicações de inteligência artificial e machine learning, que estão se tornando mais populares em diversas indústrias.
Afinal, o que faz um profissional de engenharia de dados?
O profissional de engenharia de dados que usa de linguagens da ciência da computação para executar diversas tarefas relacionadas à coleta, armazenamento, gerenciamento e análise de grandes volumes de dados. Além de ser um profissional essencial para a concepção de arquiteturas dos sistemas de processamento de dados, por ser o responsável em criar, construir e testar esses sistemas.
Esse profissional de dados garante que os dados estejam limpos, organizados e disponíveis para análise. São capazes de trabalhar com grandes conjuntos de dados e entender como podem ser utilizados para melhorar a eficiência de uma empresa.
Os engenheiros de dados também podem ajudar a identificar tendências e insights nos dados, o que pode ser valioso para a tomada de decisão em uma empresa. Eles podem trabalhar em diversas indústrias, incluindo tecnologia, finanças, saúde e varejo.
Como se tornar um engenheiro(a) de dados
Para se tornar um profissional de engenharia de dados é necessário uma combinação de habilidades técnicas e educação formal. Ter uma formação em ciências da computação, estatística, matemática ou em uma área relacionada, é uma boa base para começar.
É essencial desenvolver habilidades em programação, especialmente em linguagens como Python e Linguagem R, que são amplamente utilizadas na engenharia de dados. Também é essencial ter conhecimento em tecnologias de banco de dados, como SQL e NoSQL.
Além disso, obter certificações em ferramentas e tecnologias específicas podem ser valiosas para se destacar no mercado de trabalho. Sendo essencial se manter atualizado com as últimas tendências e tecnologias na área de engenharia de dados, através de eventos, conferências e pesquisas.
Habilidades necessárias para trabalhar com engenharia de dados
O profissional de engenharia de dados deve desenvolver algumas habilidades essenciais para suas tarefas diárias.
Programação: Especialmente em linguagens como Python e R, que são amplamente utilizadas na engenharia de dados.
Conhecimento em tecnologias de banco de dados: Como SQL e NoSQL, é fundamental para gerenciamento e análise de grandes conjuntos de dados.
Compreensão em matemática e estatísticas: É importante ter uma boa compreensão de matemática e estatística para análise de dados.
Comunicação: Um(a) engenheiro(a) de dados deve ser capaz de comunicar de forma clara e eficaz, para poder explicar seus insights e recomendações para outras pessoas na empresa.
Pensamento crítico: Um(a) engenheiro(a) de dados deve ser capaz de analisar dados de forma crítica e identificar tendências e insights valiosos, para poder tomar decisões informadas.
Responsabilidades do engenheiro(a) de dados
O papel do engenheiro(a) de dados (e as suas responsabilidades) pode variar de acordo com o contexto da empresa, mas inclui as tarefas abaixo:
Coleta, armazenamento e limpeza de dados: Responsável pelo processo de coleta de dados de diferentes fontes, armazenamento e limpeza desses dados para garantir que estejam precisos e completos.
Gerenciamento de banco de dados: Gerencia os bancos de dados, incluindo a criação, manutenção e otimização de bancos.
Análise de dados: O(a) engenheiro(a) de dados deve analisar dados para identificar tendências e insights valiosos que possam ser utilizados para melhorar a eficiência de uma empresa.
Modelagem de dados: É responsável por criar modelos de análise para ajudar a entender os dados e prever tendências futuras.
Criação de relatórios e visualizações: Cria relatórios e visualizações que permitem que as outras áreas da empresa entendam os dados e tirem conclusões valiosas, sendo um facilitador para o trabalho do analista de dados.
Automatização de tarefas: Responsável por automatizar tarefas de limpeza e organização de dados para economizar tempo e esforço, podendo usar ferramentas de ETL para auxiliar suas tarefas.
Segurança de dados: Garante que os dados da empresa estejam seguros e protegidos contra ameaças externas.
Otimização de desempenho: Otimiza o desempenho de bancos de dados e sistemas de análise para garantir que eles funcionem de forma rápida e eficiente.
Treinamento e suporte: Um(a) engenheiro(a) de dados é responsável por treinar outras pessoas na empresa em como usar ferramentas de análise de dados e prestar suporte a elas quando necessário.
A engenharia de dados e as ferramentas de ETL
Com tantas habilidades e responsabilidades atribuídas ao profissional de engenharia de dados, para que ele se torne um profissional cada vez mais estratégico para a organização, é essencial contar com ferramentas e plataformas que possam aliviar a carga de trabalho manual/repetitiva e que possibilitem ao profissional uma atuação mais próxima da tomada de decisão da empresa.
O processo de ETL é um exemplo disso. A integração de dados é uma parte essencial da organização e garante que os profissionais de dados tenham os insumos necessários para realizar suas análises e, por consequência, ajudem a guiar a companhia em uma estratégia data-driven. Porém, o que irá gerar valor e insights será a análise e o trabalho agregado do profissional de dados em cima desses dados, e não o dado por si só. Dito isso, é importante que o profissional de engenharia de dados possa contar com ferramentas de ETL e modelagem de dados, como a Kondado, que automatizam esse processo de forma fácil e rápida, e possibilitam que o profissional de dados passe mais tempo extraindo o valor desses dados para o negócio.
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Publicado em 2023-01-26