A engenharia de dados é um saber novo, tão importante quanto desconhecido pela maioria das empresas atualmente.
Como já ressaltamos em diversos textos do nosso blog, no mundo tecnológico e hiperconectado em que vivemos, é produzida uma quantidade absurda de dados a cada segundo.
A sua organização, análise e interpretação se chama big data.
Se você é nosso leitor, já sabe que essa realidade permite que os líderes de organizações qualifiquem sua tomada de decisão.
Afinal, eles têm informação suficiente para não depender da intuição, mas se amparar em fatos concretos que indicam qual o melhor caminho a seguir.
Para que seja possível obter essa vantagem, porém, há duas premissas que devem ser consideradas.
Uma delas é possuir um conjunto de características pessoais, como capacidade analítica, visão sistêmica e pensamento estratégico.
Essas qualidades servem para transformar os dados em insights e, posteriormente, em ações.
A outra premissa é atender aos requisitos técnicos básicos para que seja possível aproveitar os benefícios da grande oferta de informação.
O que acontece é que estamos falando de uma quantidade de dados tão grande que não pode ser processada por seres humanos.
A saída é desenvolver soluções tecnológicas, baseadas em algoritmos, para que seja possível aproveitar todo o potencial do big data.
É mais ou menos disso que se trata a engenharia de dados, assunto deste artigo.
Veja os tópicos que preparamos para você:
Siga a leitura e saiba mais.
Engenharia de dados é uma área que trata da transformação dos dados brutos de uma empresa.
Essa é a primeira etapa do processamento de dados, série de atividades que tem o objetivo de fazer o que falamos antes: dar uma utilidade prática à grande quantidade de informação disponível.
Tudo começa a partir de processos de coleta, armazenamento e distribuição dos dados, que estão sob o guarda-chuva da engenharia de dados.
Usando um exemplo bem básico: imagine que você está organizando uma festa de casamento e tem a lista de convidados em mãos.
A lista está sem ordem alguma, mas, ao lado de cada convidado, está a informação sobre a ligação dele com os noivos (família, colega de trabalho, vizinho, amigo de infância, etc.).
As informações da lista estão em estado bruto, e uma boa maneira de aproveitá-las seria separando os convidados por grupos – um para a família, um para os colegas de trabalho e assim por diante.
Fazer isso é transformar dados brutos. Só que quando falamos em engenharia de dados, esse trabalho será feito por softwares e algoritmos.
Por isso, essas tarefas envolvem muito conhecimento técnico – para projetar soluções a partir dos bancos de dados – e estratégico, para alinhar as soluções aos objetivos da empresa ou do cliente.
Desse modo, não é exagero dizer que, na analogia com a construção civil, o profissional da engenharia de dados é, ao mesmo tempo, engenheiro e arquiteto.
Engenheiro de dados é o profissional que, a partir de linguagens da ciência da computação, executa as tarefas sobre as quais falamos no tópico anterior.
Mais do que essas linguagens – como Java, Scala e Python, entre outras -, ele deve dominar amplamente toda a lógica e complexidade por trás de conceitos como big data e computação em nuvem.
A partir desses conhecimentos, o engenheiro de dados concebe, constrói e testa arquiteturas de sistemas de processamento de dados.
Ele será responsável pelas soluções de aquisição de dados e de combinação de fontes de dados.
A partir daí, o engenheiro cria o pipeline de dados, ou seja, o processo pelo qual a informação passa, incluindo a entrada no sistema, o processamento e o armazenamento, de modo a facilitar a consulta posterior.
É importante que o engenheiro de dados tenha também conhecimentos sobre análise preditiva e prescritiva, para facilitar ao máximo o trabalho que vem depois (falaremos sobre ele adiante).
Por outro lado, quanto mais linguagens ele conhecer e quanto maior for a sua especialização nelas, maior deve ser seu salário no mercado e mais amplas as oportunidades de trabalho.
Isso significa que a engenharia de dados é um campo com muito espaço de crescimento para quem gosta de estar sempre estudando.
Outra profissão que tem tudo a ver com os tempos atuais de big data e business intelligence é a do cientista de dados.
Aquilo que falamos no início do texto, sobre qualificar a tomada de decisão a partir dos dados, também tem tudo a ver com essa área.
Para quem não atua nesse campo, a ciência de dados é tão semelhante com a engenharia de dados que surge a dúvida: qual a diferença entre elas?
A verdade é que as duas áreas são complementares, sendo que o trabalho do cientista é aquele que vem depois do trabalho do engenheiro.
Enquanto o engenheiro de dados desenvolve toda uma infraestrutura para coletar, organizar e armazenar os dados, o cientista de dados usa suas capacidades para tratá-los.
A partir de conhecimentos na área da estatística e matemática, além de programação e ciência da computação, esse profissional gera insights valiosos para seus clientes ou para a empresa em que trabalha.
O trabalho da ciência de dados, portanto, é mais próximo da atividade-fim da organização, pois dá um sentido, um propósito à grande quantidade de informação de que falamos antes.
O ideal é que cientista e engenheiro de dados trabalhem em sintonia, e que cada um conheça um pouco sobre a área do outro, para além dos conhecimentos compartilhados entre os dois.
E será que um mesmo profissional não pode desempenhar as duas funções? Dependendo da demanda de trabalho, até pode.
Mas se recomenda que sejam duas posições separadas, para que haja um maior grau de especialização possível, de modo que cada um se concentre apenas em seu objetivo.
Um gestor que tem a mente voltada excessivamente para seu negócio pode não compreender de imediato a importância da ciência e engenharia de dados.
O problema está justamente na sua visão autocentrada. Não ampliar o horizonte e perceber a complexidade do mercado atual representa grandes riscos para o futuro da empresa.
É preciso compreender que, com a internet e a globalização, há mais concorrência que nunca.
E o comportamento do consumidor se transforma a uma velocidade muito maior do que em outros tempos.
Esse cenário tem feito mesmo empresas tradicionais, algumas até centenárias, sofrerem com fortes crises de identidade.
Porque hoje, para uma companhia sobreviver e prosperar, não basta ela ter uma marca conhecida e experiência no mercado.
Ela precisa ter a capacidade de se adaptar à velocidade das mudanças do mundo atual.
Para responder a essa demanda, o caminho é passar por uma transformação digital, o que inclui a implementação de metodologias ágeis e a utilização de tecnologias para qualificar a tomada de decisão.
É justamente isso o que a engenharia de dados busca desenvolver.
Se sabemos que o mercado é volátil, precisamos monitorar e processar suas variáveis de maneira veloz, para desenvolver a flexibilidade e agilidade que se exige hoje.
Apesar de ter uma enorme perspectiva de crescimento, a engenharia de dados ainda não é uma carreira muito comum.
Não há um piso formal para o salário da profissão, mas já podemos adiantar que a remuneração do engenheiro de dados costuma ser muito boa.
No site Love Mondays, no qual usuários informam seus cargos e salários ao se cadastrarem, há 26 pessoas que se registraram como engenheiros de dados.
A média do salário informado por eles é de R$ 7.024.
A verdade é que você pode esperar muito mais do que isso, caso trabalhe em uma grande empresa.
Especialistas do mercado de tecnologia são unânimes ao concordar que o engenheiro de dados, assim como o cientista de dados, é uma profissão em alta.
Além de exercerem uma função importante, esses profissionais são raros, especialmente no mercado brasileiro.
Mas em outros países também.
Se você pesquisar por vagas de engenheiro de dados no Glassdoor, não terá nenhuma dificuldade em encontrar oportunidades que pagam mais de US$ 100 mil por ano.
Big data é o nome que se dá ao universo enorme de informação que é produzida, coletada e armazenada atualmente.
Isso é possível graças às tecnologias que monitoram e guardam dados em tempo real sobre os mais diversos assuntos.
Por exemplo, se você quiser saber qual é média de temperatura anual em Angra dos Reis, ou qual semana foi mais quente nesse destino em 2018, é possível encontrar essa informação porque dados climáticos são medidos e armazenados o tempo todo.
Da mesma forma, você é informado por aplicativos como o Waze qual a rota mais rápida para chegar a determinado lugar, porque ele recebe e processa em tempo real informações sobre o deslocamento de outros usuários.
Mas veja bem: o big data diz respeito ao fato de esses dados existirem e estarem sendo guardados, e não ao que se faz com eles.
De qualquer maneira, são informações que, se bem usadas, podem facilitar muito nosso dia a dia.
Se isso acontece em nossa vida pessoal – para evitar um engarrafamento, como no exemplo do Waze -, imagine no mundo corporativo.
O big data fornece a gestores e profissionais de todas as áreas insumos importantes para reduzir a margem de erro em seu trabalho.
Por exemplo, permite compreender melhor o perfil do público consumidor da marca, para criar uma campanha de comunicação mais adequada às suas preferências.
No mesmo Love Mondays, citado anteriormente, a média dos salários informados pelos usuários identificados como analistas de big data é de R$ 6.005.
Já o analista de dados, com 112 usuários identificados com essa profissão informando seu salário, ganha em média R$ 4.310, de acordo com o site.
É importante destacar que, como essa é uma área ainda muito nova, os nomes dos cargos podem variar bastante.
Se você quiser fazer uma pesquisa, acesse o Love Mondays, selecione a categoria “Salários” e navegue pelos nomes de profissões que lhe interessam.
Você verá que, entre os salários informados por cientistas de dados, a média é de R$ 9.053.
Mas tenha em mente que a média real do mercado pode ser bem diferente daquela que consta no Love Mondays, porque o site não faz nenhuma checagem quanto ao que é informado pelos usuários.
Se é para questionar esses dados, porém, podemos imaginar uma perspectiva ainda melhor para a área.
De acordo com reportagem de agosto de 2017 do site Convergência Digital, o salário para um cientista de dados pode ficar entre R$ 12 e R$ 15 mil.
Para um head de business intelligence (BI) e big data, profissional que faz a gestão e análise de dados, a remuneração ultrapassa os R$ 20 mil mensais.
Resumindo: qualificar-se para atuar na área de big data, ciência ou engenharia de dados de uma empresa é um passo promissor para qualquer um.
Agora que você já entendeu como a engenharia de dados é uma área profissional promissora, como é possível adquirir conhecimento nesse campo?
Enquanto para o cientista de dados é importante ter uma boa base de aprendizado em matemática e estatística, para o engenheiro de dados, uma formação superior em curso de TI é o primeiro passo recomendado.
Graduações em ciências da computação, análise de sistemas e sistemas de informação, entre outros, têm muito a ver.
A partir daí, para se especializar em engenharia de dados, há várias vias de conhecimento.
Você encontra bons livros sobre ciência de dados em português, como o Data Science para Negócios, escrito por Tom Fawcett e Foster Provost.
Para quem domina bem o inglês, a oferta é bem mais ampla. Como a obra Big Data MBA: Driving Business Strategies with Data Science, de Bill Schmarzo.
Para encontrar outras opções, navegue pelas sugestões que aparecem nas páginas dos livros no site da Amazon.
Você verá que a maioria fala sobre data science, ou ciência de dados, mas dentro desse campo estão muitos conhecimentos que o engenheiro de dados utilizará.
Para complementar, você pode explorar livros sobre linguagens utilizadas na área, como Python e Scala.
Há uma série de sites com bons cursos online, tanto de universidades do mundo todo quanto vídeo-aulas produzidas por profissionais experientes em suas áreas.
Nesses sites, é possível encontrar cursos específicos sobre engenharia de dados – procure por “data engineering”, o termo em inglês.
Se você estiver interessado em fazer um desses, tente encontrar opiniões de usuários que os fizeram para saber se o investimento vale a pena.
Para quem deseja uma formação na área de dados com qualidade garantida, o caminho é buscar uma instituição de ensino reconhecida.
É o caso da Fundação Instituto de Administração (FIA), uma das mais bem avaliadas em rankings nacionais e internacionais de educação.
Na FIA, o aluno pode se matricular em excelentes cursos de MBA (Master of Business Administration) ou pós-graduação na área de big data.
Conheça as principais opções abaixo. Se quiser saber mais, clique nos links:
Além desses, a FIA tem um amplo catálogo com cursos de extensão e de ensino a distância que podem interessar ao futuro profissional de ciência ou engenharia de dados.
A tendência para 2019 e os anos seguintes é que as empresas comecem, cada vez mais, a valorizar a importância dos dados para seus negócios.
A educação do administrador moderno, afinal, é para uma gestão data driven, ou seja, que use e abuse de dados na tomada de decisão.
Afinal de contas, eles são fatos, informações que falam muito mais sobre a realidade de determinado cenário do que a intuição do mais experiente empreendedor.
Dentro dessa perspectiva, áreas como ciência e engenharia de dados devem crescer bastante.
Isso não quer dizer que, atualmente, o mercado não esteja repleto de ótimas oportunidades para os cientistas e engenheiros de dados.
Como não há grande oferta de profissionais com capacidade para exercer essas funções, aqueles que as possuem são bastante disputados.
E a remuneração costuma ser muito boa.
Por tudo isso, podemos dizer que quem se especializa em engenharia de dados tem um futuro confortável pela frente.
Por outro lado, é importante destacar que esse profissional não pode se acomodar muito, pois a tecnologia avança de maneira muito rápida.
Para continuar tendo destaque no mercado, portanto, ele nunca poderá deixar de estudar.
Que tal encarar esse desafio?
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