Todos os conceitos de Engenharia de Dados
Automação de Fluxos de Dados
Técnicas e ferramentas para criar pipelines de dados que operam de forma automática e integrada.
Ver maisData Warehouses
Repositórios centralizados e estruturados de dados, otimizados para análise e relatórios.
Ver maisELT
Processo de extrair, carregar e então transformar dados, especialmente útil em data lakes e ambientes de big data.
Ver maisEngenharia de Dados em Tempo Real
O processo de coletar, processar e analisar dados à medida que eles são gerados, em vez de armazená-los e processá-los posteriormente.
Ver maisEngenharia de Dados para Big Data
Aplicação de técnicas e arquiteturas para processar e gerenciar grandes volumes de dados.
Ver maisIntegração de Dados
O processo de combinar dados de diferentes fontes em uma visão unificada e coerente.
Ver maisOrquestração de Dados
A coordenação de fluxos de dados em diferentes sistemas e plataformas para garantir processos contínuos e consistentes.
Ver maisA engenharia de dados começou a ganhar destaque com o surgimento do Hadoop, em 2006, que revolucionou o processamento de grandes volumes de informações.
A engenharia de dados é responsável por projetar, construir e manter sistemas que coletam, armazenam e organizam grandes volumes de informações. Profissionais dessa área desenvolvem pipelines de dados que conectam diversas fontes, garantindo que os dados estejam disponíveis e prontos para análises. Por exemplo, em plataformas de streaming, os engenheiros de dados criam sistemas que coletam informações sobre hábitos de visualização e as integram para análises.
Ferramentas como Apache Kafka, Spark e Hadoop são amplamente utilizadas para criar pipelines escaláveis e eficientes. Essas tecnologias permitem processar dados em tempo real ou em lotes, atendendo a diferentes necessidades de negócios. Imagine o desafio de processar milhões de transações diárias em um e-commerce; a engenharia de dados torna isso possível.
Além disso, a engenharia de dados foca na confiabilidade e na escalabilidade dos sistemas. Processos como particionamento e replicação garantem que grandes volumes de dados sejam manipulados de forma eficiente e resiliente, mesmo durante picos de demanda.
Investir na engenharia de dados é essencial para empresas que buscam se manter competitivas em um mercado orientado por dados. Ela é a base que permite às organizações extrair valor das informações, transformando dados brutos em insights acionáveis.
A engenharia de dados é fundamental para criar infraestruturas robustas e escaláveis, essenciais para a ciência de dados e a inovação tecnológica.