5 conceitos de engenharia de dados que você precisa saber
5 conceitos de engenharia de dados que você precisa saber
5 conceitos de engenharia de dados que você precisa saber
28 de mar. de 2023
No mundo data-driven existem muitos papéis, áreas, subsistemas e processos, todos muito importantes para avançar na maturidade de dados de uma empresa. A Engenharia de Dados é uma parte vital desse processo, pois é responsável por preparar toda a infraestrutura necessária para lançar e manter a sua operação de dados, além de integrar, gerir e preparar grandes quantidades de informações para análises e busca por insights utilizáveis.
Pensando nisso, separamos 5 conceitos de Engenharia de Dados que você precisa saber para entender melhor como essa área funciona.
O que é Engenharia de Dados
A Engenharia de Dados é responsável por fazer com que os dados brutos, extraídos das suas fontes, sejam compreensíveis e utilizáveis. Os engenheiros responsáveis por esse processo são responsáveis por coletar, identificar, armazenar, tratar, acessar e processar os dados, além de criar pipelines de dados e apresentar essas informações para que os cientistas e analistas possam atuar.
A Erathos preparou um artigo mais aprofundado sobre esse tema, que você pode acessar clicando aqui: Engenharia de Dados Para Startups.
01) Data Warehouse
Um data warehouse é responsável por centralizar todos os dados das empresas em um único repositório. Aqui eles serão armazenados, organizados e gerenciados, permitindo que seja feita posteriormente uma análise eficiente. É como uma biblioteca digital extensa, onde você consegue acessar as informações que precisa, independentemente de qual seja a sua fonte, e com facilidade, sem precisar consultar várias fontes ou perder tempo corroborando informações com vários bancos de dados diferentes.
Os dados armazenados em um data warehouse costumam ser estruturados e otimizados para garantir que a geração de relatórios e análises de negócios seja um processo simples. Isso acontece pois é projetado para lidar com grandes volumes de dados e facilitar análises complexas, além de integrar dados de várias fontes, como arquivos, planilhas, CRMs, ERPs e demais softwares que facilitam a operação cotidiana das várias áreas de uma empresa.
Atualmente, toda iniciativa de dados efetiva precisa ter um banco de dados analítico que seja ter um data warehouse capaz de centralizar os dados, de forma que estejam acessíveis para transformações e análises mais complexas. A ausência de um contribui para a formação criação dos chamados Data Silos, que acontecem quando as informações estão tão dispersas e focadas em cada área, que a tomada de decisão a nível organizacional é difícil e demorada.
Nós lançamos um e-book interessante e bastante completo sobre esse assunto, para ajudá-lo a combater os Data Silos dentro da sua empresa. Clique aqui para baixar: O que são data silos e porque eles estão acabando com seu crescimento.
02) ELT
ELT é uma sigla que significa, em inglês Extract (Extrair), Load (Carregar) e Transform (Transformar). Dentro da engenharia de dados, é um conjunto de processos que envolve a extração dos dados estruturados ou não estruturados das suas diversas fontes, seguido do seu carregamento em um Data Lakehouse, e, depois disso, da transformação dos dados em um formato que facilite a análise e o seu uso.
Você também deve ter em mente que existe um outro processo chamado ETL, no qual a transformação dos dados acontece antes do seu carregamento. A principal diferença entre ELT e ETL é essa: enquanto o ETL transforma os dados antes de carregá-los no Data Warehouse, o ELT carrega os dados brutos primeiro e, em seguida, realiza a transformação conforme necessário.
Quando o assunto é Engenharia de Dados, entender o que é ELT e ETL é importante. Essas técnicas permitem que as empresas processem grandes volumes de dados de forma rápida e eficiente. Ao carregar os dados brutos primeiro, é possível aproveitar a capacidade de processamento dos seus data warehouses para realizar a sua transformação em larga escala.
Além disso, utilizar o ELT permite que as empresas criem um modelo de dados mais flexível, com uma estrutura que pode ser facilmente modificada para atender às necessidades de análise e tomada de decisão, conforme elas mudem, garantindo um espaço maior para inovação e reanálise do processo, quando necessário.
03) Data Pipelines
Um data pipeline é um processo automatizado de engenharia de dados que permite a coleta, o armazenamento, o processamento e a análise de dados, de forma eficiente e confiável.
É como se fosse uma sistema que transporta os dados da sua empresa de um ponto A a um ponto B, realizando diversas etapas de transformação ao longo do percurso (no caso de ETL), ou levando os dados brutos diretamente para o sistema de armazenamento, com uma frequência de atualização definida (a cada 1h, todo dia, toda semana…).
A importância de um data pipeline para a engenharia de dados é que ele permite que as empresas consigam extrair insights valiosos dos seus dados com agilidade e eficiência, além de permitir a realização de filtragens de informações úteis em tempo real. Ou seja: os dados são preparados para análise de forma contínua, garantindo que as empresas tenham acesso a essas informações sempre que precisarem.
Outro ponto muito importante é que ter Data Pipelines é essencial para implementar a análise preditiva e machine learning, pois ele também pode auxiliar no treinamento de modelos de machine learning que utilizam os seus dados em tempo real.
04) Data Cleaning
Data Cleaning é o processo iterativo, que envolve identificar, definir e corrigir erros, inconsistências e entradas imprecisas em um conjunto de dados. É uma etapa muito importante na preparação dos dados para análise e uso em modelos de machine learning, análises estatísticas e outras aplicações de engenharia de dados. O objetivo do data cleaning é garantir que os dados sejam precisos, confiáveis e coerentes para que as conclusões e insights obtidos a partir deles sejam precisos e confiáveis.
Esse é um processo importante para a engenharia de dados, uma vez que conjuntos de dados mal limpos podem levar a conclusões incorretas e imprecisas, e consequentemente decisões de negócios erradas ou modelos de machine learning que não funcionam corretamente.
Além disso, conjuntos de dados grandes e complexos podem ter erros e inconsistências difíceis de detectar manualmente, por isso, o uso de ferramentas de data cleaning automatizadas são cada vez mais utilizadas por engenheiros de dados para garantir a qualidade dos dados.
05) Ativação de Dados
Ativação de dados é uma técnica utilizada em engenharia de dados, com o objetivo de utilizar as informações armazenadas em data warehouse ou em data lakehouse. Basicamente, se trata do processo de transformar dados em insights utilizáveis, ou seja, em informações que podem ser usadas para melhorar a eficiência, a tomada de decisões e resultados dos seus negócios.
Isso é muito importante para toda empresa que busca ser data-driven, pois é preciso aplicar uma abordagem sistemática para coletar, armazenar e analisar dados para obter insights valiosos e utilizáveis para o negócio. A ativação dos dados acontece quando os dados são transformados em insights úteis,para que a tomada de decisões bem fundamentadas aconteça.
Com uma ativação de dados adequada, é possível tomar decisões mais precisas, otimizar processos e melhorar a experiência do cliente, aumentando o ROI da empresa, e melhorando a qualidade diária do que é feito.
A Engenharia de Dados é fundamental para lançar e manter uma iniciativa de dados que seja sustentável para a sua empresa. Neste artigo trouxemos alguns conceitos-chaves e ferramentas que são fundamentais para ter uma engenharia que auxilie a acelerar a sua estratégia e fazer a sua empresa ser cada vez mais data-driven.
Em resumo, Data Warehouse, ELT, Data Pipelines, Automações e Ativação de Dados, que são essenciais para a engenharia de dados porque permitem que as organizações processem grandes volumes de dados de forma eficiente e extraiam insights valiosos para tomada de decisões.
Lembre-se!
1. O Data Warehouse e Data Lakehouses funcionam como o ponto central onde os dados são armazenados e gerenciados.
2. O ELT é uma abordagem moderna para a transformação de dados que ajuda a simplificar a criação de pipelines de dados.
3. Data Pipelines são necessárias para coletar, transformar e integrar dados de diversas fontes, permitindo que os usuários obtenham insights precisos e em tempo hábil.
4. Data Cleaning ou Limpeza de Dados é o processo de corrigir erros, excluir duplicatas e garantir o controle da qualidade dos dados disponíveis.
5. A Ativação de Dados é um processo que possibilita que as empresas tomem decisões melhor fundamentadas, o que impulsiona os resultados e ajuda a aumentar o ROI da sua empresa.
Com essas tecnologias, as organizações podem maximizar o valor dos seus dados e tomar decisões estratégicas com base em insights, de maneira cada vez mais rápida.
Quer ter acesso a mais conteúdos Data-Driven? Conheça os outros posts do nosso blog, clicando aqui.
No mundo data-driven existem muitos papéis, áreas, subsistemas e processos, todos muito importantes para avançar na maturidade de dados de uma empresa. A Engenharia de Dados é uma parte vital desse processo, pois é responsável por preparar toda a infraestrutura necessária para lançar e manter a sua operação de dados, além de integrar, gerir e preparar grandes quantidades de informações para análises e busca por insights utilizáveis.
Pensando nisso, separamos 5 conceitos de Engenharia de Dados que você precisa saber para entender melhor como essa área funciona.
O que é Engenharia de Dados
A Engenharia de Dados é responsável por fazer com que os dados brutos, extraídos das suas fontes, sejam compreensíveis e utilizáveis. Os engenheiros responsáveis por esse processo são responsáveis por coletar, identificar, armazenar, tratar, acessar e processar os dados, além de criar pipelines de dados e apresentar essas informações para que os cientistas e analistas possam atuar.
A Erathos preparou um artigo mais aprofundado sobre esse tema, que você pode acessar clicando aqui: Engenharia de Dados Para Startups.
01) Data Warehouse
Um data warehouse é responsável por centralizar todos os dados das empresas em um único repositório. Aqui eles serão armazenados, organizados e gerenciados, permitindo que seja feita posteriormente uma análise eficiente. É como uma biblioteca digital extensa, onde você consegue acessar as informações que precisa, independentemente de qual seja a sua fonte, e com facilidade, sem precisar consultar várias fontes ou perder tempo corroborando informações com vários bancos de dados diferentes.
Os dados armazenados em um data warehouse costumam ser estruturados e otimizados para garantir que a geração de relatórios e análises de negócios seja um processo simples. Isso acontece pois é projetado para lidar com grandes volumes de dados e facilitar análises complexas, além de integrar dados de várias fontes, como arquivos, planilhas, CRMs, ERPs e demais softwares que facilitam a operação cotidiana das várias áreas de uma empresa.
Atualmente, toda iniciativa de dados efetiva precisa ter um banco de dados analítico que seja ter um data warehouse capaz de centralizar os dados, de forma que estejam acessíveis para transformações e análises mais complexas. A ausência de um contribui para a formação criação dos chamados Data Silos, que acontecem quando as informações estão tão dispersas e focadas em cada área, que a tomada de decisão a nível organizacional é difícil e demorada.
Nós lançamos um e-book interessante e bastante completo sobre esse assunto, para ajudá-lo a combater os Data Silos dentro da sua empresa. Clique aqui para baixar: O que são data silos e porque eles estão acabando com seu crescimento.
02) ELT
ELT é uma sigla que significa, em inglês Extract (Extrair), Load (Carregar) e Transform (Transformar). Dentro da engenharia de dados, é um conjunto de processos que envolve a extração dos dados estruturados ou não estruturados das suas diversas fontes, seguido do seu carregamento em um Data Lakehouse, e, depois disso, da transformação dos dados em um formato que facilite a análise e o seu uso.
Você também deve ter em mente que existe um outro processo chamado ETL, no qual a transformação dos dados acontece antes do seu carregamento. A principal diferença entre ELT e ETL é essa: enquanto o ETL transforma os dados antes de carregá-los no Data Warehouse, o ELT carrega os dados brutos primeiro e, em seguida, realiza a transformação conforme necessário.
Quando o assunto é Engenharia de Dados, entender o que é ELT e ETL é importante. Essas técnicas permitem que as empresas processem grandes volumes de dados de forma rápida e eficiente. Ao carregar os dados brutos primeiro, é possível aproveitar a capacidade de processamento dos seus data warehouses para realizar a sua transformação em larga escala.
Além disso, utilizar o ELT permite que as empresas criem um modelo de dados mais flexível, com uma estrutura que pode ser facilmente modificada para atender às necessidades de análise e tomada de decisão, conforme elas mudem, garantindo um espaço maior para inovação e reanálise do processo, quando necessário.
03) Data Pipelines
Um data pipeline é um processo automatizado de engenharia de dados que permite a coleta, o armazenamento, o processamento e a análise de dados, de forma eficiente e confiável.
É como se fosse uma sistema que transporta os dados da sua empresa de um ponto A a um ponto B, realizando diversas etapas de transformação ao longo do percurso (no caso de ETL), ou levando os dados brutos diretamente para o sistema de armazenamento, com uma frequência de atualização definida (a cada 1h, todo dia, toda semana…).
A importância de um data pipeline para a engenharia de dados é que ele permite que as empresas consigam extrair insights valiosos dos seus dados com agilidade e eficiência, além de permitir a realização de filtragens de informações úteis em tempo real. Ou seja: os dados são preparados para análise de forma contínua, garantindo que as empresas tenham acesso a essas informações sempre que precisarem.
Outro ponto muito importante é que ter Data Pipelines é essencial para implementar a análise preditiva e machine learning, pois ele também pode auxiliar no treinamento de modelos de machine learning que utilizam os seus dados em tempo real.
04) Data Cleaning
Data Cleaning é o processo iterativo, que envolve identificar, definir e corrigir erros, inconsistências e entradas imprecisas em um conjunto de dados. É uma etapa muito importante na preparação dos dados para análise e uso em modelos de machine learning, análises estatísticas e outras aplicações de engenharia de dados. O objetivo do data cleaning é garantir que os dados sejam precisos, confiáveis e coerentes para que as conclusões e insights obtidos a partir deles sejam precisos e confiáveis.
Esse é um processo importante para a engenharia de dados, uma vez que conjuntos de dados mal limpos podem levar a conclusões incorretas e imprecisas, e consequentemente decisões de negócios erradas ou modelos de machine learning que não funcionam corretamente.
Além disso, conjuntos de dados grandes e complexos podem ter erros e inconsistências difíceis de detectar manualmente, por isso, o uso de ferramentas de data cleaning automatizadas são cada vez mais utilizadas por engenheiros de dados para garantir a qualidade dos dados.
05) Ativação de Dados
Ativação de dados é uma técnica utilizada em engenharia de dados, com o objetivo de utilizar as informações armazenadas em data warehouse ou em data lakehouse. Basicamente, se trata do processo de transformar dados em insights utilizáveis, ou seja, em informações que podem ser usadas para melhorar a eficiência, a tomada de decisões e resultados dos seus negócios.
Isso é muito importante para toda empresa que busca ser data-driven, pois é preciso aplicar uma abordagem sistemática para coletar, armazenar e analisar dados para obter insights valiosos e utilizáveis para o negócio. A ativação dos dados acontece quando os dados são transformados em insights úteis,para que a tomada de decisões bem fundamentadas aconteça.
Com uma ativação de dados adequada, é possível tomar decisões mais precisas, otimizar processos e melhorar a experiência do cliente, aumentando o ROI da empresa, e melhorando a qualidade diária do que é feito.
A Engenharia de Dados é fundamental para lançar e manter uma iniciativa de dados que seja sustentável para a sua empresa. Neste artigo trouxemos alguns conceitos-chaves e ferramentas que são fundamentais para ter uma engenharia que auxilie a acelerar a sua estratégia e fazer a sua empresa ser cada vez mais data-driven.
Em resumo, Data Warehouse, ELT, Data Pipelines, Automações e Ativação de Dados, que são essenciais para a engenharia de dados porque permitem que as organizações processem grandes volumes de dados de forma eficiente e extraiam insights valiosos para tomada de decisões.
Lembre-se!
1. O Data Warehouse e Data Lakehouses funcionam como o ponto central onde os dados são armazenados e gerenciados.
2. O ELT é uma abordagem moderna para a transformação de dados que ajuda a simplificar a criação de pipelines de dados.
3. Data Pipelines são necessárias para coletar, transformar e integrar dados de diversas fontes, permitindo que os usuários obtenham insights precisos e em tempo hábil.
4. Data Cleaning ou Limpeza de Dados é o processo de corrigir erros, excluir duplicatas e garantir o controle da qualidade dos dados disponíveis.
5. A Ativação de Dados é um processo que possibilita que as empresas tomem decisões melhor fundamentadas, o que impulsiona os resultados e ajuda a aumentar o ROI da sua empresa.
Com essas tecnologias, as organizações podem maximizar o valor dos seus dados e tomar decisões estratégicas com base em insights, de maneira cada vez mais rápida.
Quer ter acesso a mais conteúdos Data-Driven? Conheça os outros posts do nosso blog, clicando aqui.
No mundo data-driven existem muitos papéis, áreas, subsistemas e processos, todos muito importantes para avançar na maturidade de dados de uma empresa. A Engenharia de Dados é uma parte vital desse processo, pois é responsável por preparar toda a infraestrutura necessária para lançar e manter a sua operação de dados, além de integrar, gerir e preparar grandes quantidades de informações para análises e busca por insights utilizáveis.
Pensando nisso, separamos 5 conceitos de Engenharia de Dados que você precisa saber para entender melhor como essa área funciona.
O que é Engenharia de Dados
A Engenharia de Dados é responsável por fazer com que os dados brutos, extraídos das suas fontes, sejam compreensíveis e utilizáveis. Os engenheiros responsáveis por esse processo são responsáveis por coletar, identificar, armazenar, tratar, acessar e processar os dados, além de criar pipelines de dados e apresentar essas informações para que os cientistas e analistas possam atuar.
A Erathos preparou um artigo mais aprofundado sobre esse tema, que você pode acessar clicando aqui: Engenharia de Dados Para Startups.
01) Data Warehouse
Um data warehouse é responsável por centralizar todos os dados das empresas em um único repositório. Aqui eles serão armazenados, organizados e gerenciados, permitindo que seja feita posteriormente uma análise eficiente. É como uma biblioteca digital extensa, onde você consegue acessar as informações que precisa, independentemente de qual seja a sua fonte, e com facilidade, sem precisar consultar várias fontes ou perder tempo corroborando informações com vários bancos de dados diferentes.
Os dados armazenados em um data warehouse costumam ser estruturados e otimizados para garantir que a geração de relatórios e análises de negócios seja um processo simples. Isso acontece pois é projetado para lidar com grandes volumes de dados e facilitar análises complexas, além de integrar dados de várias fontes, como arquivos, planilhas, CRMs, ERPs e demais softwares que facilitam a operação cotidiana das várias áreas de uma empresa.
Atualmente, toda iniciativa de dados efetiva precisa ter um banco de dados analítico que seja ter um data warehouse capaz de centralizar os dados, de forma que estejam acessíveis para transformações e análises mais complexas. A ausência de um contribui para a formação criação dos chamados Data Silos, que acontecem quando as informações estão tão dispersas e focadas em cada área, que a tomada de decisão a nível organizacional é difícil e demorada.
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02) ELT
ELT é uma sigla que significa, em inglês Extract (Extrair), Load (Carregar) e Transform (Transformar). Dentro da engenharia de dados, é um conjunto de processos que envolve a extração dos dados estruturados ou não estruturados das suas diversas fontes, seguido do seu carregamento em um Data Lakehouse, e, depois disso, da transformação dos dados em um formato que facilite a análise e o seu uso.
Você também deve ter em mente que existe um outro processo chamado ETL, no qual a transformação dos dados acontece antes do seu carregamento. A principal diferença entre ELT e ETL é essa: enquanto o ETL transforma os dados antes de carregá-los no Data Warehouse, o ELT carrega os dados brutos primeiro e, em seguida, realiza a transformação conforme necessário.
Quando o assunto é Engenharia de Dados, entender o que é ELT e ETL é importante. Essas técnicas permitem que as empresas processem grandes volumes de dados de forma rápida e eficiente. Ao carregar os dados brutos primeiro, é possível aproveitar a capacidade de processamento dos seus data warehouses para realizar a sua transformação em larga escala.
Além disso, utilizar o ELT permite que as empresas criem um modelo de dados mais flexível, com uma estrutura que pode ser facilmente modificada para atender às necessidades de análise e tomada de decisão, conforme elas mudem, garantindo um espaço maior para inovação e reanálise do processo, quando necessário.
03) Data Pipelines
Um data pipeline é um processo automatizado de engenharia de dados que permite a coleta, o armazenamento, o processamento e a análise de dados, de forma eficiente e confiável.
É como se fosse uma sistema que transporta os dados da sua empresa de um ponto A a um ponto B, realizando diversas etapas de transformação ao longo do percurso (no caso de ETL), ou levando os dados brutos diretamente para o sistema de armazenamento, com uma frequência de atualização definida (a cada 1h, todo dia, toda semana…).
A importância de um data pipeline para a engenharia de dados é que ele permite que as empresas consigam extrair insights valiosos dos seus dados com agilidade e eficiência, além de permitir a realização de filtragens de informações úteis em tempo real. Ou seja: os dados são preparados para análise de forma contínua, garantindo que as empresas tenham acesso a essas informações sempre que precisarem.
Outro ponto muito importante é que ter Data Pipelines é essencial para implementar a análise preditiva e machine learning, pois ele também pode auxiliar no treinamento de modelos de machine learning que utilizam os seus dados em tempo real.
04) Data Cleaning
Data Cleaning é o processo iterativo, que envolve identificar, definir e corrigir erros, inconsistências e entradas imprecisas em um conjunto de dados. É uma etapa muito importante na preparação dos dados para análise e uso em modelos de machine learning, análises estatísticas e outras aplicações de engenharia de dados. O objetivo do data cleaning é garantir que os dados sejam precisos, confiáveis e coerentes para que as conclusões e insights obtidos a partir deles sejam precisos e confiáveis.
Esse é um processo importante para a engenharia de dados, uma vez que conjuntos de dados mal limpos podem levar a conclusões incorretas e imprecisas, e consequentemente decisões de negócios erradas ou modelos de machine learning que não funcionam corretamente.
Além disso, conjuntos de dados grandes e complexos podem ter erros e inconsistências difíceis de detectar manualmente, por isso, o uso de ferramentas de data cleaning automatizadas são cada vez mais utilizadas por engenheiros de dados para garantir a qualidade dos dados.
05) Ativação de Dados
Ativação de dados é uma técnica utilizada em engenharia de dados, com o objetivo de utilizar as informações armazenadas em data warehouse ou em data lakehouse. Basicamente, se trata do processo de transformar dados em insights utilizáveis, ou seja, em informações que podem ser usadas para melhorar a eficiência, a tomada de decisões e resultados dos seus negócios.
Isso é muito importante para toda empresa que busca ser data-driven, pois é preciso aplicar uma abordagem sistemática para coletar, armazenar e analisar dados para obter insights valiosos e utilizáveis para o negócio. A ativação dos dados acontece quando os dados são transformados em insights úteis,para que a tomada de decisões bem fundamentadas aconteça.
Com uma ativação de dados adequada, é possível tomar decisões mais precisas, otimizar processos e melhorar a experiência do cliente, aumentando o ROI da empresa, e melhorando a qualidade diária do que é feito.
A Engenharia de Dados é fundamental para lançar e manter uma iniciativa de dados que seja sustentável para a sua empresa. Neste artigo trouxemos alguns conceitos-chaves e ferramentas que são fundamentais para ter uma engenharia que auxilie a acelerar a sua estratégia e fazer a sua empresa ser cada vez mais data-driven.
Em resumo, Data Warehouse, ELT, Data Pipelines, Automações e Ativação de Dados, que são essenciais para a engenharia de dados porque permitem que as organizações processem grandes volumes de dados de forma eficiente e extraiam insights valiosos para tomada de decisões.
Lembre-se!
1. O Data Warehouse e Data Lakehouses funcionam como o ponto central onde os dados são armazenados e gerenciados.
2. O ELT é uma abordagem moderna para a transformação de dados que ajuda a simplificar a criação de pipelines de dados.
3. Data Pipelines são necessárias para coletar, transformar e integrar dados de diversas fontes, permitindo que os usuários obtenham insights precisos e em tempo hábil.
4. Data Cleaning ou Limpeza de Dados é o processo de corrigir erros, excluir duplicatas e garantir o controle da qualidade dos dados disponíveis.
5. A Ativação de Dados é um processo que possibilita que as empresas tomem decisões melhor fundamentadas, o que impulsiona os resultados e ajuda a aumentar o ROI da sua empresa.
Com essas tecnologias, as organizações podem maximizar o valor dos seus dados e tomar decisões estratégicas com base em insights, de maneira cada vez mais rápida.
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Pensando nisso, separamos 5 conceitos de Engenharia de Dados que você precisa saber para entender melhor como essa área funciona.
O que é Engenharia de Dados
A Engenharia de Dados é responsável por fazer com que os dados brutos, extraídos das suas fontes, sejam compreensíveis e utilizáveis. Os engenheiros responsáveis por esse processo são responsáveis por coletar, identificar, armazenar, tratar, acessar e processar os dados, além de criar pipelines de dados e apresentar essas informações para que os cientistas e analistas possam atuar.
A Erathos preparou um artigo mais aprofundado sobre esse tema, que você pode acessar clicando aqui: Engenharia de Dados Para Startups.
01) Data Warehouse
Um data warehouse é responsável por centralizar todos os dados das empresas em um único repositório. Aqui eles serão armazenados, organizados e gerenciados, permitindo que seja feita posteriormente uma análise eficiente. É como uma biblioteca digital extensa, onde você consegue acessar as informações que precisa, independentemente de qual seja a sua fonte, e com facilidade, sem precisar consultar várias fontes ou perder tempo corroborando informações com vários bancos de dados diferentes.
Os dados armazenados em um data warehouse costumam ser estruturados e otimizados para garantir que a geração de relatórios e análises de negócios seja um processo simples. Isso acontece pois é projetado para lidar com grandes volumes de dados e facilitar análises complexas, além de integrar dados de várias fontes, como arquivos, planilhas, CRMs, ERPs e demais softwares que facilitam a operação cotidiana das várias áreas de uma empresa.
Atualmente, toda iniciativa de dados efetiva precisa ter um banco de dados analítico que seja ter um data warehouse capaz de centralizar os dados, de forma que estejam acessíveis para transformações e análises mais complexas. A ausência de um contribui para a formação criação dos chamados Data Silos, que acontecem quando as informações estão tão dispersas e focadas em cada área, que a tomada de decisão a nível organizacional é difícil e demorada.
Nós lançamos um e-book interessante e bastante completo sobre esse assunto, para ajudá-lo a combater os Data Silos dentro da sua empresa. Clique aqui para baixar: O que são data silos e porque eles estão acabando com seu crescimento.
02) ELT
ELT é uma sigla que significa, em inglês Extract (Extrair), Load (Carregar) e Transform (Transformar). Dentro da engenharia de dados, é um conjunto de processos que envolve a extração dos dados estruturados ou não estruturados das suas diversas fontes, seguido do seu carregamento em um Data Lakehouse, e, depois disso, da transformação dos dados em um formato que facilite a análise e o seu uso.
Você também deve ter em mente que existe um outro processo chamado ETL, no qual a transformação dos dados acontece antes do seu carregamento. A principal diferença entre ELT e ETL é essa: enquanto o ETL transforma os dados antes de carregá-los no Data Warehouse, o ELT carrega os dados brutos primeiro e, em seguida, realiza a transformação conforme necessário.
Quando o assunto é Engenharia de Dados, entender o que é ELT e ETL é importante. Essas técnicas permitem que as empresas processem grandes volumes de dados de forma rápida e eficiente. Ao carregar os dados brutos primeiro, é possível aproveitar a capacidade de processamento dos seus data warehouses para realizar a sua transformação em larga escala.
Além disso, utilizar o ELT permite que as empresas criem um modelo de dados mais flexível, com uma estrutura que pode ser facilmente modificada para atender às necessidades de análise e tomada de decisão, conforme elas mudem, garantindo um espaço maior para inovação e reanálise do processo, quando necessário.
03) Data Pipelines
Um data pipeline é um processo automatizado de engenharia de dados que permite a coleta, o armazenamento, o processamento e a análise de dados, de forma eficiente e confiável.
É como se fosse uma sistema que transporta os dados da sua empresa de um ponto A a um ponto B, realizando diversas etapas de transformação ao longo do percurso (no caso de ETL), ou levando os dados brutos diretamente para o sistema de armazenamento, com uma frequência de atualização definida (a cada 1h, todo dia, toda semana…).
A importância de um data pipeline para a engenharia de dados é que ele permite que as empresas consigam extrair insights valiosos dos seus dados com agilidade e eficiência, além de permitir a realização de filtragens de informações úteis em tempo real. Ou seja: os dados são preparados para análise de forma contínua, garantindo que as empresas tenham acesso a essas informações sempre que precisarem.
Outro ponto muito importante é que ter Data Pipelines é essencial para implementar a análise preditiva e machine learning, pois ele também pode auxiliar no treinamento de modelos de machine learning que utilizam os seus dados em tempo real.
04) Data Cleaning
Data Cleaning é o processo iterativo, que envolve identificar, definir e corrigir erros, inconsistências e entradas imprecisas em um conjunto de dados. É uma etapa muito importante na preparação dos dados para análise e uso em modelos de machine learning, análises estatísticas e outras aplicações de engenharia de dados. O objetivo do data cleaning é garantir que os dados sejam precisos, confiáveis e coerentes para que as conclusões e insights obtidos a partir deles sejam precisos e confiáveis.
Esse é um processo importante para a engenharia de dados, uma vez que conjuntos de dados mal limpos podem levar a conclusões incorretas e imprecisas, e consequentemente decisões de negócios erradas ou modelos de machine learning que não funcionam corretamente.
Além disso, conjuntos de dados grandes e complexos podem ter erros e inconsistências difíceis de detectar manualmente, por isso, o uso de ferramentas de data cleaning automatizadas são cada vez mais utilizadas por engenheiros de dados para garantir a qualidade dos dados.
05) Ativação de Dados
Ativação de dados é uma técnica utilizada em engenharia de dados, com o objetivo de utilizar as informações armazenadas em data warehouse ou em data lakehouse. Basicamente, se trata do processo de transformar dados em insights utilizáveis, ou seja, em informações que podem ser usadas para melhorar a eficiência, a tomada de decisões e resultados dos seus negócios.
Isso é muito importante para toda empresa que busca ser data-driven, pois é preciso aplicar uma abordagem sistemática para coletar, armazenar e analisar dados para obter insights valiosos e utilizáveis para o negócio. A ativação dos dados acontece quando os dados são transformados em insights úteis,para que a tomada de decisões bem fundamentadas aconteça.
Com uma ativação de dados adequada, é possível tomar decisões mais precisas, otimizar processos e melhorar a experiência do cliente, aumentando o ROI da empresa, e melhorando a qualidade diária do que é feito.
A Engenharia de Dados é fundamental para lançar e manter uma iniciativa de dados que seja sustentável para a sua empresa. Neste artigo trouxemos alguns conceitos-chaves e ferramentas que são fundamentais para ter uma engenharia que auxilie a acelerar a sua estratégia e fazer a sua empresa ser cada vez mais data-driven.
Em resumo, Data Warehouse, ELT, Data Pipelines, Automações e Ativação de Dados, que são essenciais para a engenharia de dados porque permitem que as organizações processem grandes volumes de dados de forma eficiente e extraiam insights valiosos para tomada de decisões.
Lembre-se!
1. O Data Warehouse e Data Lakehouses funcionam como o ponto central onde os dados são armazenados e gerenciados.
2. O ELT é uma abordagem moderna para a transformação de dados que ajuda a simplificar a criação de pipelines de dados.
3. Data Pipelines são necessárias para coletar, transformar e integrar dados de diversas fontes, permitindo que os usuários obtenham insights precisos e em tempo hábil.
4. Data Cleaning ou Limpeza de Dados é o processo de corrigir erros, excluir duplicatas e garantir o controle da qualidade dos dados disponíveis.
5. A Ativação de Dados é um processo que possibilita que as empresas tomem decisões melhor fundamentadas, o que impulsiona os resultados e ajuda a aumentar o ROI da sua empresa.
Com essas tecnologias, as organizações podem maximizar o valor dos seus dados e tomar decisões estratégicas com base em insights, de maneira cada vez mais rápida.
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