*Por Matheus Vidal, Engenheiro de Dados da Lambda3
A busca por soluções tecnológicas e modernizações é o foco das companhias em 2023. Segundo pesquisa global da IBM, 78% das lideranças corporativas realizarão investimentos em tecnologia nos próximos 12 meses - o percentual é maior do que em países como Estados Unidos, Alemanha, Reino Unido e Japão.
Por conta da transformação digital, as companhias têm passado por um processo de adaptação de tecnologias antigas para algo mais prático, moderno e com valor. É neste contexto que elas enxergam a necessidade de implementar Engenharia de Dados em suas estratégias.
Guiadas pela cultura data driven - conceito estratégico com foco em tomada de decisões baseada em análise e interpretação de dados -, as empresas têm buscado se adaptar às novas tecnologias. Neste sentido, uma pesquisa do IDC realizada com 333 companhias em oito países da América Latina indica que 86% das empresas já adotaram o uso de soluções de Dados, Analytics e IA.
Os últimos anos foram desafiadores para as empresas quanto a refinar suas estratégias de análise de dados e também sobre o uso da Inteligência Artificial, especialmente em relação a questões como a mudança de cultura e processos e a criação de novos modelos de negócio. Ou seja, esses tópicos mostram a necessidade das empresas de promoverem uma mudança cultural para que a inovação seja um dos pilares de sua estratégia de negócios, tornando o uso dos dados essencial para todas as etapas.
Processos e áreas que se utilizam dos Dados
Em suma, o processo da Engenharia de Dados cuida de toda a arquitetura dos dados de uma empresa, desde a ingestão, processamento, armazenamento, governança, até chegar no dashboard - que o BI Tradicional também entregava, mas neste caso, muito mais otimizado para o negócio. O seu intuito é fazer ligação entre os sistemas de dados para gerar inteligência a partir do cruzamento de informação.
Dentre as áreas que utilizam a Engenharia de Dados estão a área de negócio que trabalha com relatórios, reports, dashboards, tecnologia que atua com serviços internos ou externos de APIs, em que é preciso fazer a ligação dos dados de diferentes sistemas para gerar inteligência a partir do cruzamento dessas informações, e cientistas ou analistas de dados que utilizam deste mecanismo para obter um projeto mais avançado, com aplicação de Machine Learning e BI mais otimizado e inteligente, aderindo ao que o negócio precisa.
Pontos de atenção e alinhamento
Ao implementar um projeto de dados, é importante ter definido desde o princípio qual será o seu escopo e objetivo. Isso evita que seja necessário navegar muito pelos dados, por áreas da empresa ou até fazer coisas improvisadas, fazendo com que não seja possível entregar o valor esperado ao trabalho. Outro ponto é que pessoas e áreas de atuação da empresa serão inevitavelmente afetadas em algum nível. Portanto, é necessário ter um alinhamento muito claro sobre o que será atingido com essa mudança, porque ao se trabalhar em um projeto de Engenharia de Dados muita coisa muda dentro da companhia, e isso pode gerar uma série de desconfortos em várias aspectos, pois aquelas pessoas vão ter que mudar a forma de fazer as suas atividades.
Assim, para que o projeto seja mais rápido e eficiente, também é necessário considerar o fato de que o Engenheiro de Dados precisa ter o suporte necessário por parte da empresa contratante, isso facilita o acesso aos dados e às pessoas certas, e faz com que não se perca muito tempo para descobrir como obter determinados acessos - que são aparentemente simples, mas que em muitos casos não são.
Por fim, o mercado deve investir fortemente em Engenharia de Dados ao longo deste ano. Portanto, ter um bom profissional desta área, sobretudo pela importância em todos processos da arquitetura de dados, pode ser um diferencial para o rumo dos negócios.
Matheus Vidal é formado em Análise de Desenvolvimento de Sistemas pela Universidade de Vila Velha e Engenheiro de Dados da Lambda3.
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