Confira um overview simples e direto sobre a área de engenharia de dados, que explora os conceitos de deploy, data lake, pipeline e streaming.

Para formar uma carreira de sucesso no mercado de engenharia de dados, é preciso desenvolver habilidades específicas e estar preparado para lidar com novas tecnologias. Por mais que você não precise aprender todas elas de uma vez só, ter uma boa noção do básico já te ajuda a se familiarizar com os diversos desafios do dia a dia.

Tudo bem, é difícil encontrar conteúdos disponíveis (na internet ou fora dela) que realmente sejam específicos e relevantes para a nossa área. Afinal, não adianta apenas falarmos sobre a necessidade de construir soluções robustas e escaláveis em engenharia de dados, mas não entendermos como produtizar os códigos. Ou como colocar o Airflow em produção na AWS. Ou mesmo como criar uma integração contínua de entregas para o cliente.

Enfim, esse lack de informações resulta em um grande muro no mercado de dados — representando grandes obstáculos para cientistas e engenheiros iniciantes. Por conta disso, ser ágil é crucial, mas também é importante ter muita calma nessa hora! Comece pelo começo: você já conhece os principais conceitos utilizados na área de engenharia de dados? Neste artigo, você vai conferir o que são deploy, data lake, pipeline e streaming. Eles são a base para fundamentar sua carreira e para torná-la cada vez mais eficiente e produtiva. Vamos lá? Boa leitura!

O que é deploy?

Na engenharia de dados, quando falamos em disponibilização de códigos em um servidor ou em uma aplicação na nuvem, estamos falando de um deploy. Ou seja, é a tarefa de exportar o programa da sua máquina para um servidor — com o objetivo de colocá-lo em produção.

Na prática, é fazer o projeto rodar (ou colocá-lo no ar)! O deploy pode ser feito tanto de forma manual — indo no painel da nuvem e ativando as opções, e em seguida subindo o código manualmente — quanto de forma parcial ou completamente automatizada (a partir de algumas das ferramentas mais famosas no segmento de engenharia de dados: o GitHub Action, o CircleCI ou o Jenkins, por exemplo). Embora o deploy manual também seja eficiente, o automatizado traz mais vantagens para o seu trabalho, como:·

• prevenção de erros em rotinas de atualização;
• mais segurança na transferência de arquivos;
• configurações e atualizações mais rápidas;
• melhor controle sobre as versões e modificações realizadas.

O que é data lake?

Primeiramente, o data lake pode ser definido como um repositório que suporta um grande volume de dados — ou ainda como um “armazém” distribuído de dados corporativos brutos, gerados pela (e para a) empresa em questão. Mais um tópico importantíssimo para a área de engenharia de dados!

Normalmente implementados sobre um sistema HDFS, os dados chegam de diversas fontes e permanecem brutos até que se tornem necessários para uma análise — seja por um cientista de dados (a fim de criar um modelo de machine learning), seja por ferramentas de BI ou por analistas de negócios.

A grande vantagem do data lake

Você pode explorar um determinado dado sempre que quiser, sem precisar movê-lo para outro sistema. Muito mais rápido, flexível e acessível, não acha? Além disso, é possível coletar diversos insights e produzir relatórios analíticos valiosos — e ainda permitir o compartilhamento dessas informações confiáveis com vários usuários de uma mesma equipe.

O que é pipeline na engenharia de dados?

Dentro do mundo da engenharia de dados, um pipeline tem como objetivo mover os dados de um lugar para outro, e geralmente é similar ao conceito de ETL (extract, transform, load). Em um pipeline de dados, é possível ter uma série de processos ou serviços em sequência — que realizam a extração dos dados da fonte para o destino (que pode ser um data lake, por exemplo).

Resultados esperados

A transformação desses dados resulta em um formato otimizado, bem como na adição de regras de negócio — isto é, oferece um material estruturado e confiável para você, engenheiro de dados. E o principal benefício dessa estratégia é que o pipeline é customizável e pode ser construído de acordo com as necessidades de um projeto.

Nesse sentido, diferentes ferramentas tecnológicas podem auxiliar você a automatizar o fluxo e criar pipelines robustos e extremamente fáceis de manter. Entre as ferramentas, destacam-se Apache Spark, Apache Kafka, AWS Kinesis, DBT e Airflow.

O que é streaming na engenharia de dados?

A princípio, como o próprio nome sugere, streaming de dados significa a ingestão e o processamento de dados em tempo real e em um fluxo contínuo — muitas vezes em grande volume, caracterizando o Big Data.

Principais aplicações

O conceito de streaming é bem amplo e demanda uma infraestrutura que ajude a orquestrar suas tarefas, já que atualmente lidamos com áreas mais complexas, como a Internet das Coisas. Nela são gerados e coletados dados de diferentes fontes, tais como os controles remotos, os smartwatches, os smartphones e outros dispositivos eletrônicos.

Em Web Analytics, o streaming de dados também se faz presente (e necessário), uma vez que e-commerces e sites de marketing digital vêm crescendo a cada dia. E, como é de se esperar, essas plataformas exigem monitoramento constante de dados, gerando métricas de volume de acesso, cliques e outras interações.

Como relacionar esses tópicos com sua carreira em engenharia de dados?

A área de engenharia de dados não pode ser constituída apenas por teoria. Antes de mais nada, é preciso saber como os projetos funcionam no dia a dia e interagir com eles! Erre bastante, crie testes, documente os resultados, observe como outros desenvolvedores produtizam os códigos… Tudo isso te ajuda a se preparar para os desafios da sua carreira como engenheiro de dados.

Por fim, você sabia que é possível se capacitar agora mesmo, onde quer que você esteja? Nos bootcamps da How, você participa de encontros ao vivo e interativos e aprende a construir projetos práticos desde o primeiro encontro. Se você perder algum encontro, fique tranquilo: gravamos todos os conteúdos para você revisar depois.

Os cursos são ministrados por profissionais referência no mercado e abordam temas sobre design, produtos, sucesso do cliente e, claro, sobre engenharia de dados. Que tal aprofundar seus conhecimentos sobre os 4 conceitos que tratamos neste artigo? Não perca tempo: conheça nossos bootcamps.