Antes de ir ao mérito do título deste artigo, preciso fazer uma breve introdução sobre Dataficação que, numa explicação mais simples, se refere ao processo de transformação de informações em dados digitais, permitindo a coleta, armazenamento, análise e uso dos mesmos para fins específicos. 

Por outro lado, no meio empresarial, uma definição mais concisa de Dataficação se explica por um processo que visa transformar a maioria dos aspectos de um negócio em dados quantificáveis ​​que podem ser rastreados, monitorados e analisados. Refere-se ao uso de ferramentas e processos para transformar uma organização em uma empresa orientada por dados.

Atualmente é muito comum encontrar pessoas com vários tipos de formações atuando nessa área, tais como, Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Estatística, Matemática ou outra área afim. Além disso, uma pessoa que tenha bons conhecimentos em tecnologia pode fazer um curso de especialização para trabalhar como analista de dados.

Só que o trabalho com dados vai além. Aprofundando mais na questão, há um pequeno detalhe para que um cientista de dados, ou analista de dados, realize o seu trabalho, ou seja, ele precisa da matéria prima principal que são os dados, que são muitos. E são as pessoas, principalmente as jurídicas, que possuem esses dados, um verdadeiro tesouro muitas vezes escondido em servidores, aplicações, logs, redes sociais ou mesmo dados ainda não digitalizados. E, no mundo dos negócios, a grande maioria dos gestores não faz ideia do tesouro sobre o qual eles operam e que poderia ajudar a alavancar as vendas e destacar a sua empresa da concorrência.

Diante disso, a pergunta é: quem vai coletar esses dados? Quem vai organizar esses dados? Quem vai implementar a infraestrutura necessária para que outros profissionais, como os analistas ou cientistas de dados, possam fazer o seu trabalho de forma eficiente? É exatamente aí onde os engenheiros de dados entram em ação.

O engenheiro de dados é o responsável pela criação do pipeline que transforma os dados brutos que estão nos mais variados formatos, desde bancos de dados transacionais até arquivos de texto, em um formato que permita aos outros profissionais em dados realizarem o seu trabalho.

Além disso, é o engenheiro de dados o responsável por manter este pipeline em execução para que os dados possam ser coletados no momento certo, com o nível de segurança exigido pela empresa. O trabalho do engenheiro de dados é tão ou mais importante quanto o trabalho de analistas ou cientistas de dados, e que vem ganhando cada vez mais visibilidade no meio empresarial.

Diante de tudo isso, uma realidade é certa: a geração de dados aumentou em todo o mundo, mas que de nada adianta, até que sejam processados e analisados com competência.

E dentro dessa tendência, cabe destacar um outro conceito da mesma área que é Big Data, que envolve o processo de coleta, armazenagem, organização, análise e interpretação de grandes volumes de dados de uma empresa ou mercado de atuação. Em geral, ele serve para direcionar as companhias em processos de tomada de decisão, resultando em ações mais estratégicas e assertivas.

Sem dúvida alguma o Big Data está mudando a forma como fazemos negócios e criando a necessidade de profissionais que possam coletar e gerenciar grandes quantidades de dados.

Voltando o foco do assunto destacado no título deste artigo, é importante falar do curso que qualifica o engenheiro de dados, eu me refiro à graduação em Engenharia de Dados.

Esse curso qualifica o profissional para projetar e construir sistemas para coletar, armazenar e analisar dados em escala. É um campo amplo com aplicações em quase todos os setores. As organizações têm a capacidade de coletar grandes quantidades de dados e precisam das pessoas e da tecnologia certas para garantir que estejam em um estado altamente utilizável quando chegarem aos cientistas e analistas de dados.

Além de facilitar a vida de outros profissionais, o trabalho como engenheiro de dados pode proporcionar ao formando a oportunidade de fazer uma diferença tangível em um mundo onde serão produzidos 463 exabytes de dados diariamente até 2025 (segundo anunciado no Fórum Econômico Mundial em 2019). Isso equivale a um mais dezoito zeros de bytes de dados por dia. Assim, campos como aprendizado de máquina e aprendizado profundo não terão sucesso sem engenheiros de dados para processar e canalizar esses dados.

Na prática, os engenheiros de dados, ou engenheiros de Big Data, têm uma série de responsabilidades, desde o projeto de sistemas de software até a colaboração e coordenação com cientistas e analistas de dados.

Vou listar a seguir algumas das funções que fazem parte do trabalho de um engenheiro de Big Data, ou de Dados. São elas: projetar e implementar sistemas de software, além da verificação e manutenção desses sistemas; construção de sistemas robustos para ingestão e processamento de dados; operacionalizar a Extração, Transformação e Carga de Dados, conhecidas como processo ETL (sigla inglesa); pesquisar novos métodos para obter dados e melhorar a qualidade dos mesmos; construir arquiteturas de dados que atendam aos requisitos de negócios; gerar uma solução estruturada integrando diversas linguagens e ferramentas de programação; e, finalmente, extrair dados das mais diferentes fontes para construir modelos de negócios eficientes.

Por fim, um atrativo a mais para quem tem vocação e quer seguir a carreira de engenheiro de dados é o salário que, atualmente, fica entre R$ 10.910,00, salário mediano da pesquisa e o teto salarial de R$ 26.631,92, sendo que R$ 11.812,06 é a média do piso salarial 2024 de acordos coletivos, levando em conta profissionais em regime CLT de todo o Brasil.

Essas informações são de acordo com pesquisa do portal salario.com.br junto a dados oficiais do Novo CAGED, que reúne dados do próprio CAGED, eSocial e Empregador Web, com um total de 4.821 salários de profissionais admitidos e desligados pelas empresas nos últimos 12 meses, anteriores a março deste ano.

Então, quem quer investir na carreira de engenheiro de dados? A profissão tem mercado, tem futuro e garantia de boa remuneração.