Você já se perguntou como os dados brutos, originados de diversas fontes, são refinados e transformados em insights essenciais para impulsionar o sucesso do seu negócio?
A resposta reside na Engenharia de Dados.
Neste artigo, mergulharemos no vasto e indispensável universo da engenharia de dados, entendendo seu papel fundamental nos processos de Business Intelligence (BI) e Business Analytics (BA).
Engenharia de Dados: A base para insights valiosos
Com a explosão na quantidade de dados gerados no planeta terra (e também fora dele) tornou-se crucial lidar com os desafios de integração de diferentes fontes de dados para garantir a qualidade destes dados, bem como a otimização e o desempenho dos sistemas de BI e BA.
Sendo assim, a área que se concentra na extração, transformação, processamento e carga de grandes volumes de dados é chamada Engenharia de Dados.
Ela é responsável por criar e manter os pipelines de dados que alimentam os sistemas de BI e BA, garantindo que os dados estejam prontos e disponíveis para análise.
A engenharia de dados é o campo que projeta e constrói a infraestrutura e os processos para lidar com grandes volumes de dados, permitindo que as organizações extraiam valor e tomem decisões assertivas com base nessas informações.
É o engenheiro de dados que entrega os dados organizados, tratados e preparados ao analista ou cientista de dados para eles gerarem insights, auxiliando o gestor a tomar decisões assertivas.
Além disso, ele deve garantir a veracidade das informações fornecidas para os outros membros da equipe de dados.
No cenário atual, onde os dados são considerados o “novo petróleo“, a engenharia de dados desempenha um papel vital na transformação desses dados brutos em informações valiosas que impulsionam a tomada de decisões estratégicas.
O processo de Engenharia de Dados
Para entender melhor a engenharia de dados, é importante conhecer os principais componentes do seu processo:
- Fontes de dados: trata-se da origem dos dados, ou seja, de onde os dados vêm, onde são gerados. Uma das principais fontes de dados de um negócio é o banco de dados do seu ERP. Os principais ERPs do mercado são o Protheus e o SAP e estes utilizam como sistema gerenciador de banco de dados (SGBD) o SQL Server e Oracle. Porém, um negócio pode possuir muitas outras fontes geradoras de dados como: planilhas, aplicativos, sistemas legados, arquivos XML, redes sociais, etc;
- ETL: a sigla ETL significa Extract Transform Load. O termo extrair significa copiar os dados de uma determinada fonte de dados e gravar em outro local. O termo transformar significa que os dados de uma determinada fonte de dados serão modificados e organizados antes de ir para o seu destino. Estas modificações têm por objetivo: organizar os dados, limpar os dados, corrigir problemas de dados inconsistentes e nulos, padronizar os dados, dentre outros tipos de transformações possíveis. Finalmente, o termo carregar significa gravar os dados que foram extraídos e transformados em um local específico diferente das fontes de dados. Este local específico pode ser um datamart, data warehouse ou data lake, conforme será visto nos próximos tópicos. As principais ferramentas de ETL e orquestramento de dados são: Pentaho Data Integration, Apache Hop, DBT (data build tool), Apache Spark e Apache Airflow;
- Data Warehouse: é um sistema de armazenamento de dados centralizado e integrado que coleta, organiza e gerencia grandes volumes de dados de várias fontes de dados dentro de uma organização. Ele é projetado para facilitar a análise de dados e a geração de relatórios, fornecendo uma visão abrangente e histórica dos dados de uma empresa. O data warehouse reúne dados de diferentes sistemas operacionais, bancos de dados e aplicativos de uma organização, consolidando-os em uma estrutura comum e coerente. Na prática, um data warehouse é implementado usando um SGBD como PostgreSQL ou MySQL, por exemplo. A principal finalidade de um data warehouse é oferecer suporte à tomada de decisões baseada em dados, fornecendo uma visão holística e integrada dos dados de uma organização;
- Datamart: é um subconjunto de um data warehouse. Ele se concentra em fornecer informações específicas e direcionadas para um determinado departamento, equipe ou área funcional de uma organização. É uma estrutura de armazenamento de dados projetada para atender às necessidades analíticas de um grupo específico de usuários. Por exemplo, uma empresa pode solicitar para o engenheiro de dados fazer um processo de ETL e carregar em um datamart apenas as informações sobre o departamento de logística do negócio. Assim como um data warehouse, na prática, um datamart é criado usando um SGBD como o PostgreSQL ou MySQL, dentre outros. Os datamarts podem ser construídos como datamarts independentes, que são implantados separadamente e têm suas próprias fontes de dados, ou como parte de um data warehouse, em que diferentes datamarts são criados para atender às necessidades de várias áreas funcionais do negócio;
- Tabelas Dimensões: são tabelas de um banco de dados em um datamart ou data warehouse que armazenam cadastros de um elemento do negócio que não será modificado a todo momento. Por exemplo, as tabelas de produtos, clientes, fornecedores em um datamart são tabelas dimensões, pois armazenam cadastros que serão modificados ou inseridos com uma frequência pequena dentro do sistema. Por outro lado, uma tabela de vendas, itens de vendas, contas a receber e estoque são tabelas que são atualizadas com uma frequência elevada dentro do sistema e por isso não são consideradas tabelas dimensões. Normalmente não é feito nenhum cálculo em uma tabela dimensão;
- Tabelas Fatos: são tabelas em um banco de dados de um datamart ou data warehouse que armazenam movimentações e cálculos de eventos que ocorrem frequentemente no negócio. Por exemplo, as tabelas de vendas, itens de vendas, contas a receber e estoque são tabelas atualizadas com uma frequência elevada no sistema e por isso são consideradas tabelas fato. Outro exemplo é a tabela fato margem de contribuição de um produto: este cálculo depende do faturamento, impostos, custos e despesas que são eventos que acontecem frequentemente a cada venda. É importante destacar que muitos analistas de dados fazem os cálculos na própria ferramenta de visualização plugando-a diretamente na fonte. Esta não é a maneira correta de se fazer, pois poderá sobrecarregar a fonte original de dados. O ideal é fazer o ETL e dentro da estrutura de dados escolhida criar tabelas fatos que fazem todos os cálculos para que a ferramenta de visualização apenas leia estes dados previamente processados;
- Data Lake: é um repositório centralizado e escalável que armazena grandes volumes de dados brutos e não estruturados, provenientes de diversas fontes, em sua forma original. Ele permite armazenar dados de diferentes tipos, como dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, sem a necessidade de impor um esquema rígido. Ao contrário do datamart e data warehouse, um datalake na prática é implementado, por exemplo, usando a mistura de tabelas de bancos de dados com planilhas junto a arquivos XML, aplicativos e redes sociais;
- Gestão de Dados: Esta etapa envolve a gestão contínua dos dados, incluindo o monitoramento do desempenho, a manutenção da segurança dos dados e a conformidade com as regulamentações de privacidade. Com a explosão na quantidade de dados gerados, torna-se cada vez mais desafiador gerenciar e manter a qualidade e a segurança dos dados. A integração e a harmonização de dados provenientes de diferentes fontes e formatos podem ser complexas e exigir soluções avançadas de integração de dados. A crescente regulamentação sobre a proteção de dados e a privacidade dos usuários requer uma gestão rigorosa e contínua para garantir a conformidade com as leis e regulamentações aplicáveis.
A importância da Engenharia de Dados para BI e BA
A engenharia de dados é o pilar que sustenta os processos de BI e BA. Ela garante que os dados estejam prontos e disponíveis para análise, permitindo que as ferramentas de BI e BA transformem esses dados em insights valiosos.
Sem uma engenharia de dados eficiente, os processos de BI e BA podem ser prejudicados por dados de baixa qualidade, falta de integração entre as fontes de dados ou desempenho insatisfatório dos sistemas de armazenamento e processamento de dados.
Além disso, a engenharia de dados permite a implementação de soluções avançadas de BI e BA, como análise preditiva e prescritiva, machine learning e inteligência artificial, ampliando as capacidades analíticas das organizações.
Conclusão
A engenharia de dados é um componente essencial para o sucesso de qualquer iniciativa de BI e BA.
Ela é responsável por transformar dados brutos em informações valiosas, garantindo que os dados estejam prontos e disponíveis para análise.
Ao entender a importância da engenharia de dados e investir em uma infraestrutura de dados sólida e eficiente, as organizações podem aproveitar ao máximo seus dados, impulsionar a tomada de decisões estratégicas e obter uma vantagem competitiva no mercado.
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Esperamos que este artigo tenha sido útil para você. Se gostou do conteúdo, compartilhe-o em suas redes sociais e ajude outras pessoas a entenderem a importância da engenharia de dados para o sucesso de BI e BA!
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Autor
- Ajudo pessoas a alavancar suas carreiras na área de Business Intelligence. Atuo como Engenheiro de Dados na Accurate Software e professor de Tecnologia da Informação na Fatec Rio Preto.
