Será que a Inteligência Artificial dominará o mundo?

A engenharia de dados é a prática de conceber, construir e manter a infraestrutura necessária para coletar, armazenar, processar e organizar grandes volumes de dados, tornando-os acessíveis e utilizáveis para análises e aplicações futuras. Profissionais de engenharia de dados criam pipelines (fluxos automatizados) e arquiteturas de dados que transformam dados brutos em conjuntos de dados estruturados e confiáveis, garantindo sua qualidade e segurança, para que outros profissionais, como cientistas de dados, possam extrair valor deles.

• Principais responsabilidades:

  Coleta e integração de dados: Reunir dados de diversas fontes, como sistemas internos, redes sociais e sensores.

  Armazenamento e processamento: Definir arquiteturas para armazenar dados de forma eficiente, seja em lote (batch) ou em tempo real (streaming).

  Criação de pipelines de dados: Construir fluxos automatizados para limpar, transformar e preparar os dados para análise.

  Governança de dados: Implementar boas práticas de segurança e conformidade para proteger os dados contra acesso não autorizado e vazamentos.

  Otimização de desempenho: Monitorar e garantir que os sistemas de dados sejam eficientes e escaláveis.

  Qual o seu objetivo?

  Tomada de decisões informadas: Fornecer uma base de dados confiável para que as organizações possam tomar decisões estratégicas.

  Geração de insights: Transformar dados complexos em informações valiosas e acionáveis.

  Acesso facilitado: Garantir que os dados estejam organizados, disponíveis e acessíveis para análise por cientistas e analistas de dados.

  Diferença entre engenharia de dados e ciência de dados:

  O engenheiro de dados constrói e mantém a infraestrutura para dados, focando nos “bastidores” para que os dados estejam prontos.

  O cientista de dados utiliza essa infraestrutura para interpretar dados, extrair valor e construir modelos preditivos.