Engenharia de Dados Para Startups
Startups não precisam de stack complexa para engenharia de dados. Como priorizar conectores, destino analítico e transformações por estágio do negócio.
Você sabe o que é Engenharia de Dados e como ela pode ajudar a sua Startup a crescer de forma rápida e com a melhor qualidade possível? Neste artigo, explicamos o impacto da engenharia de dados no crescimento dos negócios, e como priorizar conectores, destino analítico e transformações de acordo com o estágio da sua empresa, em vez de tentar construir tudo de uma vez.
O que é a Engenharia de Dados?
Geralmente, quando falamos sobre a infraestrutura de dados das startups, raramente ela já é bem estruturada desde o início, o que é natural em cenários dinâmicos, nos quais muitas coisas precisam "sair do chão" e serem executadas com agilidade para alavancar o negócio. Por esse motivo, nesse perfil de organização, existe um trabalho inicial de organizar e mapear todas as fontes de dados da empresa, coletar esses dados e, após o processo de ingestão, armazená-los seguindo algum racional de tratamento e modelagem, como o padrão de camadas usado numa Arquitetura Medalhão, por exemplo.
Em um cenário ideal, esses processos devem ser automatizados e fáceis de acessar em tempo real. A ideia principal desse processo é organizar a casa e fazer com que os dados sejam úteis para os usuários e sistemas, e não só algo centralizado em setores ou determinados cargos. No campo dos dados existe o que chamamos de Engenharia de Dados justamente para resolver essas questões.
Qual é a importância dos dados para uma Startup?
Ser Data-Driven se trata de tomar decisões com base em evidências empíricas, utilizando os dados coletados ao longo da atividade da organização para guiar os próximos passos de forma efetiva.
Quando uma empresa está no começo, principalmente quando está focada no desenvolvimento de um ou mais produtos, como é o caso das startups, é extremamente necessária a criação de uma cultura de inovação constante.
Ouvimos muito falar, nesse contexto, de "errar rápido, aprender rápido e acertar rápido", que é um dos pontos culturais mais importantes das empresas que buscam crescimento acelerado. Ter uma estratégia adequada para se transformar em uma empresa orientada a dados acaba sendo uma grande virada de chave.
Questões fundamentais para implementar uma Engenharia de Dados eficiente:
Quais são as ferramentas necessárias para fazer disso uma realidade?
Como entender que algo não está funcionando sem métricas eficientes que indiquem isso?
Como aprender com erros sem um acompanhamento ágil do que foi implementado?
Como saber se o acerto é realmente um acerto, sem um parâmetro confiável para compreender a evolução do processo?
Essas questões são importantes para entender a melhor forma de criar uma cultura data-driven. Tudo começa com um bom processo de engenharia de dados dentro da empresa, e para as startups isso é fundamental.
O que você precisa para alavancar a Engenharia de Dados na sua startup
Existem várias implementações importantes para alavancar a engenharia de dados da sua startup, mas os seguintes são excelentes pontos de início.
Modern Data Stack
O Modern Data Stack é um conjunto de seis componentes usados em dados que busca alcançar um resultado final específico. Cada componente pode ser um conjunto de tecnologias diferentes trabalhando em conjunto para que os dados de uma organização sejam bem tratados, sejam de fácil acesso por todos e, no fim, possam ser interpretados de forma mais eficiente, possibilitando uma organização data-driven.
1) Fonte de dados
Hoje as empresas dependem de diversas plataformas diferentes para cada parte de seus processos organizacionais: CRM para gestão de leads e processos comerciais; helpdesks para Customer Success; além de plataformas de gestão de experiência dos colaboradores, gestão financeira e logística. Cada ferramenta gera seu próprio conjunto de dados e insights, e esses precisam ser organizados de uma forma que faça sentido e seja de fácil acesso.
No Modern Data Stack, isso é alcançado através de uma arquitetura de armazenamento de dados, na qual, após o processo de ingestão, os dados tratados são armazenados. Essas estruturas podem ser um Data Warehouse, um Data Lake, ou até mesmo um Data Lakehouse.
2) Ingestão
A ingestão de dados se trata de exportar e tratar os dados da empresa para que eles sejam armazenados de forma padronizada e acessados conforme necessário, dentro da arquitetura de armazenagem utilizada. Nesse processo existem dois conceitos técnicos muito importantes: ETL ou ELT.
De forma básica, cada letra se refere a etapas utilizadas para a ingestão dos dados: Extraction (Extrair) é o processo de obter os dados, Transformation (Transformar) é a adaptação deles para o formato utilizado pelo seu MDS, e Loading (Carregar) se trata de subir os dados dentro da arquitetura de armazenagem.
A diferença entre ETL e ELT está na ordem das etapas. No primeiro, após a extração, os dados são tratados antes de serem carregados. No segundo, os dados são primeiro carregados no sistema de armazenagem, para depois serem transformados conforme necessário. Startups em estágio inicial costumam se beneficiar mais do ELT justamente porque adia a decisão de modelagem: você carrega o dado bruto primeiro e decide como transformá-lo conforme as perguntas de negócio vão aparecendo, em vez de modelar antecipadamente algo que ainda pode mudar.
3) Transformação
Depois que os dados chegam na arquitetura de armazenamento (seja pela ordem ETL ou ELT), eles ainda estão, na maior parte das vezes, no formato bruto da fonte original. A etapa de transformação é onde esse dado bruto é limpo, padronizado e organizado em tabelas que fazem sentido para análise: remoção de duplicidade, padronização de tipo, junção de tabelas relacionadas, e cálculo de métricas de negócio a partir do dado bruto.
É aqui que entram ferramentas de transformação como dbt, que permitem versionar essa lógica como código, testar as transformações antes de publicá-las, e documentar o que cada tabela transformada representa. Sem essa etapa bem definida, o mesmo dado bruto acaba sendo interpretado de formas diferentes por pessoas diferentes do time, cada uma calculando sua própria versão de uma métrica como "receita mensal" ou "churn".
4) Modelagem
As ferramentas de modelagem de dados servem para obter os dados tratados dentro da sua arquitetura de armazenagem e convertê-los em padrões que são mais acessíveis e interpretáveis, geralmente organizados em camadas de qualidade progressiva, como propõe a Arquitetura Medalhão: dado bruto, dado tratado, e dado pronto para consumo do negócio.
5) Visualização
Esse componente do Modern Data Stack já não se trata de engenharia de dados, e sim de visualização e aplicação dos dados. Aqui se encontram as ferramentas de BI, extremamente importantes para a compreensão dos dados, pois transformam dado bruto em gráficos, tabelas e dashboards que viabilizam uma análise mais rápida e assertiva.
6) Ativação
Esse processo operacionaliza os dados, obtendo-os através do seu stack e permitindo que valor seja extraído deles em tempo real, geralmente enviando dado modelado de volta para ferramentas operacionais (como enviar score de lead pro CRM, ou lista de churn de risco pra ferramenta de CS).
Como priorizar cada componente por estágio da startup
Nem toda startup precisa dos seis componentes ao mesmo tempo, e tentar implementar tudo de uma vez é o erro mais comum de quem está começando. A ordem de prioridade muda conforme o estágio do negócio.
Estágio inicial (poucas fontes de dados, time pequeno). Priorize ingestão simples de duas ou três fontes que já concentram a maior parte da decisão do negócio (geralmente CRM, produto e financeiro), carregadas via ELT direto num warehouse acessível como BigQuery ou PostgreSQL. Modelagem e transformação podem ser mínimas nesse estágio: o volume de dado ainda é pequeno o suficiente para consultas diretas nas tabelas brutas resolverem a maioria das perguntas.
Estágio de crescimento (mais fontes, primeiras contratações de dados). É aqui que vale investir em um conector gerenciado em vez de scripts próprios para cada fonte nova, porque o número de integrações cresce mais rápido do que o time consegue manter na mão. É também o momento de formalizar a etapa de transformação com uma ferramenta como dbt, para que diferentes pessoas do time parem de calcular a mesma métrica de formas diferentes. É exatamente esse o ponto em que a Brick, uma insurtech, estava antes de centralizar a ingestão: o cofundador mantinha pipelines na mão com Airflow, interrompendo o próprio trabalho de produto cerca de duas vezes por semana para consertar alguma quebra de schema. Depois de centralizar a ingestão, a empresa passou a manter toda a estrutura de dados com um único analista.
Estágio maduro (múltiplos times consumindo dado, necessidade de governança). Aqui a prioridade muda para observabilidade, arquitetura em camadas (Bronze, Silver, Gold) e ativação, devolvendo dado modelado para as ferramentas operacionais do dia a dia. Nesse estágio, a engenharia de manutenção de ingestão (paginação, rate limit, schema evolution) já deveria estar completamente terceirizada, para que o time foque em modelagem e governança, não em encanamento.
Conte com as pessoas certas
Como todo processo complexo de mudança dentro da organização, poder contar com as pessoas certas é fundamental. Isso é ainda mais marcante quando pensamos em startups, onde o mesmo analista costuma acumular funções de engenharia, modelagem e análise ao mesmo tempo.
Por esse motivo, empresas como a Erathos são peças fundamentais para ajudar sua empresa a iniciar ou seguir com a jornada data-driven, cuidando da parte de ingestão (o componente 2 do Modern Data Stack) para que o time foque em transformação, modelagem e ativação.
Perguntas frequentes sobre engenharia de dados para startups
Quando uma startup precisa começar a investir em engenharia de dados? Assim que decisões de negócio começam a depender de números vindos de mais de uma ferramenta (por exemplo, cruzar dado de CRM com dado de produto). Antes disso, planilha e relatório nativo das próprias ferramentas costumam ser suficientes.
ETL ou ELT, qual startup deve escolher primeiro? Na maioria dos casos, ELT. Ele adia a decisão de modelagem, o que é uma vantagem quando o negócio ainda está descobrindo quais perguntas fazer aos dados. ETL tradicional exige decidir a modelagem antes de carregar, o que trava a flexibilidade justamente no momento em que a startup mais precisa dela.
Preciso de um engenheiro de dados contratado desde o início? Não necessariamente. Com um conector gerenciado cuidando da ingestão e uma ferramenta de transformação como dbt, um analista de dados ou até um founder técnico consegue manter a operação sozinho por bastante tempo, antes de precisar de uma contratação dedicada.
Qual a diferença entre Data Warehouse, Data Lake e Data Lakehouse? Data Warehouse guarda dado estruturado e otimizado para consulta analítica rápida. Data Lake guarda dado bruto em qualquer formato, estruturado ou não, geralmente mais barato mas menos otimizado para query. Data Lakehouse combina as duas coisas, organizando o dado bruto em camadas de qualidade progressiva dentro do mesmo ambiente.
Conclusão
A jornada data-driven de toda organização começa com uma boa engenharia de dados. Para startups, isso é uma necessidade fundamental:
Inovação baseada em dados é mais assertiva e minimiza erros operacionais, garantindo análise precisa e previsões mais realistas para guiar planos de ação.
Engenharia de dados organiza a casa e faz a informação fluir com mais liberdade entre os diferentes setores e níveis hierárquicos da empresa. Para startups, isso garante geração de valor acelerada, com processos cada vez mais objetivos e decisões focadas em crescimento.
Não contar com um bom parceiro estratégico de engenharia de dados pode aumentar o tempo de ação dos decisores e permitir que erros pequenos passem despercebidos, gastando muitos recursos.
Quer ver como isso funciona na prática? Veja como a Brick trocou ingestão de dados artesanal por uma operação data driven, ou conheça a plataforma da Erathos e veja como cuidar da ingestão de dados sem precisar contratar um time de engenharia de dados desde o início.
Você sabe o que é Engenharia de Dados e como ela pode ajudar a sua Startup a crescer de forma rápida e com a melhor qualidade possível? Neste artigo, explicamos o impacto da engenharia de dados no crescimento dos negócios, e como priorizar conectores, destino analítico e transformações de acordo com o estágio da sua empresa, em vez de tentar construir tudo de uma vez.
O que é a Engenharia de Dados?
Geralmente, quando falamos sobre a infraestrutura de dados das startups, raramente ela já é bem estruturada desde o início, o que é natural em cenários dinâmicos, nos quais muitas coisas precisam "sair do chão" e serem executadas com agilidade para alavancar o negócio. Por esse motivo, nesse perfil de organização, existe um trabalho inicial de organizar e mapear todas as fontes de dados da empresa, coletar esses dados e, após o processo de ingestão, armazená-los seguindo algum racional de tratamento e modelagem, como o padrão de camadas usado numa Arquitetura Medalhão, por exemplo.
Em um cenário ideal, esses processos devem ser automatizados e fáceis de acessar em tempo real. A ideia principal desse processo é organizar a casa e fazer com que os dados sejam úteis para os usuários e sistemas, e não só algo centralizado em setores ou determinados cargos. No campo dos dados existe o que chamamos de Engenharia de Dados justamente para resolver essas questões.
Qual é a importância dos dados para uma Startup?
Ser Data-Driven se trata de tomar decisões com base em evidências empíricas, utilizando os dados coletados ao longo da atividade da organização para guiar os próximos passos de forma efetiva.
Quando uma empresa está no começo, principalmente quando está focada no desenvolvimento de um ou mais produtos, como é o caso das startups, é extremamente necessária a criação de uma cultura de inovação constante.
Ouvimos muito falar, nesse contexto, de "errar rápido, aprender rápido e acertar rápido", que é um dos pontos culturais mais importantes das empresas que buscam crescimento acelerado. Ter uma estratégia adequada para se transformar em uma empresa orientada a dados acaba sendo uma grande virada de chave.
Questões fundamentais para implementar uma Engenharia de Dados eficiente:
Quais são as ferramentas necessárias para fazer disso uma realidade?
Como entender que algo não está funcionando sem métricas eficientes que indiquem isso?
Como aprender com erros sem um acompanhamento ágil do que foi implementado?
Como saber se o acerto é realmente um acerto, sem um parâmetro confiável para compreender a evolução do processo?
Essas questões são importantes para entender a melhor forma de criar uma cultura data-driven. Tudo começa com um bom processo de engenharia de dados dentro da empresa, e para as startups isso é fundamental.
O que você precisa para alavancar a Engenharia de Dados na sua startup
Existem várias implementações importantes para alavancar a engenharia de dados da sua startup, mas os seguintes são excelentes pontos de início.
Modern Data Stack
O Modern Data Stack é um conjunto de seis componentes usados em dados que busca alcançar um resultado final específico. Cada componente pode ser um conjunto de tecnologias diferentes trabalhando em conjunto para que os dados de uma organização sejam bem tratados, sejam de fácil acesso por todos e, no fim, possam ser interpretados de forma mais eficiente, possibilitando uma organização data-driven.
1) Fonte de dados
Hoje as empresas dependem de diversas plataformas diferentes para cada parte de seus processos organizacionais: CRM para gestão de leads e processos comerciais; helpdesks para Customer Success; além de plataformas de gestão de experiência dos colaboradores, gestão financeira e logística. Cada ferramenta gera seu próprio conjunto de dados e insights, e esses precisam ser organizados de uma forma que faça sentido e seja de fácil acesso.
No Modern Data Stack, isso é alcançado através de uma arquitetura de armazenamento de dados, na qual, após o processo de ingestão, os dados tratados são armazenados. Essas estruturas podem ser um Data Warehouse, um Data Lake, ou até mesmo um Data Lakehouse.
2) Ingestão
A ingestão de dados se trata de exportar e tratar os dados da empresa para que eles sejam armazenados de forma padronizada e acessados conforme necessário, dentro da arquitetura de armazenagem utilizada. Nesse processo existem dois conceitos técnicos muito importantes: ETL ou ELT.
De forma básica, cada letra se refere a etapas utilizadas para a ingestão dos dados: Extraction (Extrair) é o processo de obter os dados, Transformation (Transformar) é a adaptação deles para o formato utilizado pelo seu MDS, e Loading (Carregar) se trata de subir os dados dentro da arquitetura de armazenagem.
A diferença entre ETL e ELT está na ordem das etapas. No primeiro, após a extração, os dados são tratados antes de serem carregados. No segundo, os dados são primeiro carregados no sistema de armazenagem, para depois serem transformados conforme necessário. Startups em estágio inicial costumam se beneficiar mais do ELT justamente porque adia a decisão de modelagem: você carrega o dado bruto primeiro e decide como transformá-lo conforme as perguntas de negócio vão aparecendo, em vez de modelar antecipadamente algo que ainda pode mudar.
3) Transformação
Depois que os dados chegam na arquitetura de armazenamento (seja pela ordem ETL ou ELT), eles ainda estão, na maior parte das vezes, no formato bruto da fonte original. A etapa de transformação é onde esse dado bruto é limpo, padronizado e organizado em tabelas que fazem sentido para análise: remoção de duplicidade, padronização de tipo, junção de tabelas relacionadas, e cálculo de métricas de negócio a partir do dado bruto.
É aqui que entram ferramentas de transformação como dbt, que permitem versionar essa lógica como código, testar as transformações antes de publicá-las, e documentar o que cada tabela transformada representa. Sem essa etapa bem definida, o mesmo dado bruto acaba sendo interpretado de formas diferentes por pessoas diferentes do time, cada uma calculando sua própria versão de uma métrica como "receita mensal" ou "churn".
4) Modelagem
As ferramentas de modelagem de dados servem para obter os dados tratados dentro da sua arquitetura de armazenagem e convertê-los em padrões que são mais acessíveis e interpretáveis, geralmente organizados em camadas de qualidade progressiva, como propõe a Arquitetura Medalhão: dado bruto, dado tratado, e dado pronto para consumo do negócio.
5) Visualização
Esse componente do Modern Data Stack já não se trata de engenharia de dados, e sim de visualização e aplicação dos dados. Aqui se encontram as ferramentas de BI, extremamente importantes para a compreensão dos dados, pois transformam dado bruto em gráficos, tabelas e dashboards que viabilizam uma análise mais rápida e assertiva.
6) Ativação
Esse processo operacionaliza os dados, obtendo-os através do seu stack e permitindo que valor seja extraído deles em tempo real, geralmente enviando dado modelado de volta para ferramentas operacionais (como enviar score de lead pro CRM, ou lista de churn de risco pra ferramenta de CS).
Como priorizar cada componente por estágio da startup
Nem toda startup precisa dos seis componentes ao mesmo tempo, e tentar implementar tudo de uma vez é o erro mais comum de quem está começando. A ordem de prioridade muda conforme o estágio do negócio.
Estágio inicial (poucas fontes de dados, time pequeno). Priorize ingestão simples de duas ou três fontes que já concentram a maior parte da decisão do negócio (geralmente CRM, produto e financeiro), carregadas via ELT direto num warehouse acessível como BigQuery ou PostgreSQL. Modelagem e transformação podem ser mínimas nesse estágio: o volume de dado ainda é pequeno o suficiente para consultas diretas nas tabelas brutas resolverem a maioria das perguntas.
Estágio de crescimento (mais fontes, primeiras contratações de dados). É aqui que vale investir em um conector gerenciado em vez de scripts próprios para cada fonte nova, porque o número de integrações cresce mais rápido do que o time consegue manter na mão. É também o momento de formalizar a etapa de transformação com uma ferramenta como dbt, para que diferentes pessoas do time parem de calcular a mesma métrica de formas diferentes. É exatamente esse o ponto em que a Brick, uma insurtech, estava antes de centralizar a ingestão: o cofundador mantinha pipelines na mão com Airflow, interrompendo o próprio trabalho de produto cerca de duas vezes por semana para consertar alguma quebra de schema. Depois de centralizar a ingestão, a empresa passou a manter toda a estrutura de dados com um único analista.
Estágio maduro (múltiplos times consumindo dado, necessidade de governança). Aqui a prioridade muda para observabilidade, arquitetura em camadas (Bronze, Silver, Gold) e ativação, devolvendo dado modelado para as ferramentas operacionais do dia a dia. Nesse estágio, a engenharia de manutenção de ingestão (paginação, rate limit, schema evolution) já deveria estar completamente terceirizada, para que o time foque em modelagem e governança, não em encanamento.
Conte com as pessoas certas
Como todo processo complexo de mudança dentro da organização, poder contar com as pessoas certas é fundamental. Isso é ainda mais marcante quando pensamos em startups, onde o mesmo analista costuma acumular funções de engenharia, modelagem e análise ao mesmo tempo.
Por esse motivo, empresas como a Erathos são peças fundamentais para ajudar sua empresa a iniciar ou seguir com a jornada data-driven, cuidando da parte de ingestão (o componente 2 do Modern Data Stack) para que o time foque em transformação, modelagem e ativação.
Perguntas frequentes sobre engenharia de dados para startups
Quando uma startup precisa começar a investir em engenharia de dados? Assim que decisões de negócio começam a depender de números vindos de mais de uma ferramenta (por exemplo, cruzar dado de CRM com dado de produto). Antes disso, planilha e relatório nativo das próprias ferramentas costumam ser suficientes.
ETL ou ELT, qual startup deve escolher primeiro? Na maioria dos casos, ELT. Ele adia a decisão de modelagem, o que é uma vantagem quando o negócio ainda está descobrindo quais perguntas fazer aos dados. ETL tradicional exige decidir a modelagem antes de carregar, o que trava a flexibilidade justamente no momento em que a startup mais precisa dela.
Preciso de um engenheiro de dados contratado desde o início? Não necessariamente. Com um conector gerenciado cuidando da ingestão e uma ferramenta de transformação como dbt, um analista de dados ou até um founder técnico consegue manter a operação sozinho por bastante tempo, antes de precisar de uma contratação dedicada.
Qual a diferença entre Data Warehouse, Data Lake e Data Lakehouse? Data Warehouse guarda dado estruturado e otimizado para consulta analítica rápida. Data Lake guarda dado bruto em qualquer formato, estruturado ou não, geralmente mais barato mas menos otimizado para query. Data Lakehouse combina as duas coisas, organizando o dado bruto em camadas de qualidade progressiva dentro do mesmo ambiente.
Conclusão
A jornada data-driven de toda organização começa com uma boa engenharia de dados. Para startups, isso é uma necessidade fundamental:
Inovação baseada em dados é mais assertiva e minimiza erros operacionais, garantindo análise precisa e previsões mais realistas para guiar planos de ação.
Engenharia de dados organiza a casa e faz a informação fluir com mais liberdade entre os diferentes setores e níveis hierárquicos da empresa. Para startups, isso garante geração de valor acelerada, com processos cada vez mais objetivos e decisões focadas em crescimento.
Não contar com um bom parceiro estratégico de engenharia de dados pode aumentar o tempo de ação dos decisores e permitir que erros pequenos passem despercebidos, gastando muitos recursos.
Quer ver como isso funciona na prática? Veja como a Brick trocou ingestão de dados artesanal por uma operação data driven, ou conheça a plataforma da Erathos e veja como cuidar da ingestão de dados sem precisar contratar um time de engenharia de dados desde o início.