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Engenharia de Dados

Quando informações espalhadas se tornam uma base confiável

Aplicações produzem dados o tempo inteiro, mas essas informações podem estar separadas, incompletas ou organizadas de maneiras diferentes.

A Engenharia de Dados constrói os caminhos necessários para coletar, conferir, organizar e disponibilizar esses dados.

Uma situação reconhecível

Um aplicativo apresenta tudo o que você ouviu durante o ano

Imagine que um aplicativo de música prepara um resumo da sua atividade.

O resultado parece simples, mas músicas foram ouvidas em aparelhos e condições diferentes durante meses.

Milhões de registros precisaram ser reunidos, conferidos e combinados antes que o produto apresentasse um resultado confiável.

Seu ano em música18.420minutos ouvidos
Artista mais ouvido1.284 reproduções

O que acontece por trás

Uma ação simples percorre várias etapas.

Acompanhe o caminho completo até o resultado aparecer para o usuário.

Uma informação simples pode depender de meses de registros percorrendo um caminho preparado para evitar perdas e repetições.
  1. 01

    Cada atividade produz um registro

    A aplicação registra informações sobre reproduções e outros acontecimentos.

  2. 02

    Os registros são coletados

    Informações produzidas em aparelhos e sistemas diferentes são reunidas.

  3. 03

    A qualidade é conferida

    Registros incompletos, repetidos ou fora do formato são identificados.

  4. 04

    As informações são padronizadas

    Datas, identificadores e outros dados recebem uma organização consistente.

  5. 05

    Os dados são armazenados

    As informações são guardadas em estruturas preparadas para consultas futuras.

  6. 06

    Registros viram resultados

    Atividades são agrupadas por usuário, música, artista ou período.

  7. 07

    As informações chegam ao produto

    Os resultados organizados ficam disponíveis para montar o resumo.

Como funciona na prática

Do trabalho realizado ao resultado entregue.

O que profissionais fazem
  • Identificar como os dados são produzidos.
  • Construir fluxos automáticos de informações.
  • Integrar dados de diferentes sistemas.
  • Definir verificações de qualidade.
  • Organizar formas de armazenamento.
  • Acompanhar falhas e atrasos.
  • Preparar dados para produtos, análises e IA.

Um fluxo automático por várias etapas é chamado de pipeline de dados.

O que a área entrega
  • Bases de dados confiáveis.
  • Integração entre sistemas.
  • Fluxos automáticos de coleta e transformação.
  • Dados para relatórios e análises.
  • Informações para funcionalidades de produtos.
  • Acompanhamento da qualidade.
  • Bases para soluções de IA.

Essas entregas reduzem o risco de outras áreas trabalharem com informações incompletas ou contraditórias.

Como é o trabalho

O que faz parte do cotidiano da área.

Problemas enfrentados

Informações ausentes, repetidas, atrasadas ou registradas de formas diferentes.

Decisões tomadas

Quais dados coletar, como organizá-los, quando atualizar e o que fazer com informações incorretas.

Resultado percebido

Relatórios coerentes, aplicações atualizadas e dados prontos para uso.

Colaboração

Trabalha com Back-end, Mobile, Produto, análise, IA, DevOps e Cybersecurity.

Seu próximo passo

Quer conhecer Engenharia de Dados mais de perto?

Transforme seu interesse pela área em uma direção de aprendizado organizada para o seu objetivo e sua rotina.

Dúvidas sobre a área

Perguntas frequentes

Engenharia e análise de dados são iguais?

Não. A Engenharia constrói os caminhos e bases; a análise usa esses dados para investigar situações e responder perguntas.

É apenas trabalhar com banco de dados?

Não. Também envolve coleta, integração, transformação, qualidade e disponibilidade das informações.

O que é um pipeline de dados?

É um fluxo organizado que conduz informações por etapas como coleta, conferência, transformação e armazenamento.

Somente empresas enormes precisam da área?

Não. Qualquer produto que dependa de informações vindas de fontes diferentes pode precisar de organização e qualidade.

A área corrige qualquer informação errada?

Ela pode identificar e tratar muitos problemas, mas não consegue adivinhar uma informação que nunca foi registrada corretamente.

É necessário ter matemática avançada?

Não como exigência geral. Organização, lógica, compreensão de processos e cuidado com a qualidade estão muito presentes.