Ciência de Dados vs. Engenharia de Dados: Duas Perspectivas, Uma Meta

Descubra como Ciência e Engenharia de Dados se complementam em busca de um objetivo em comum: os insights valiosos para o negócio

Na era dos Dados Grandes (Big Data), cada vez mais cresce a demanda de profissionais capazes de lidar com a quantidade crescente de dados e também crescem as dúvidas a respeito das funções e o dia-a-dia desses especialistas. Por serem profissões relativamente novas no mercado, a diferença entre o que faz um Engenheiro e um Cientista de Dados é um ponto crucial que pode afetar diretamente as decisões de negócio de uma empresa no meio da busca pela modernização e migração de databases. Vamos desmistificar essas profissões, destacando seu papel fundamental na era dos dados.

1. Atividades desempenhadas por cada profissional

A Ciência de Dados e a Engenharia de Dados são duas disciplinas essenciais no campo da análise de dados, mas desempenham papéis distintos:

Ciência de Dados:

O objetivo é responder a perguntas específicas e obter insights significativos dos dados.

A Ciência de Dados está voltada para a análise exploratória de dados e os cientistas de dados usam técnicas estatísticas e de Aprendizado de Máquina (Machine Learning) para explorar dados e responder a perguntas específicas. Ocorre o desenvolvimento de modelos preditivos, como regressão, classificação e clustering, e também descritivos para tomar decisões informadas, além disso, também é feita a avaliação de modelos e interpretação de resultados.

Por exemplo, um cientista de dados pode usar dados de vendas passadas para prever as vendas futuras de um produto com base em fatores como histórico de preços, sazonalidade e marketing.

Engenharia de Dados:

O objetivo é garantir a confiabilidade dos dados coletados, processados e armazenados, bem como a eficiência desses processos.

A Engenharia de Dados tem foco na segurança, fiabilidade e eficácia do fluxo de dados. Os engenheiros de dados lidam com a obtenção, processamento, armazenamento e provisionamento de dados em grande escala através da utilização de diversas ferramentas. Focam-se na construção de pipelines de dados, que são fluxos responsáveis por obter, transformar e levar os dados ao seu destino. Além disso, são responsáveis por armazenar os dados em bancos de dados apropriados, Data Lakes ou Data Warehouses e então provisionar os dados, ou seja, garantir que eles estejam disponíveis e acessíveis para posterior análise.

Por exemplo, um engenheiro de dados pode criar um pipeline que coleta dados de registros de servidores da web, fazer então a limpeza, padronização e transformação e também armazená-los em um banco de dados adequado para que um cientista de dados possa acessá-los e explorá-los facilmente.

2. Diferentes abordagens em relação aos dados

Para cada área de especialidade e suas respectivas atividades existem diversas ferramentas cuja escolha depende das preferências da equipe e dos requisitos de cada projeto.

Abordagens da Engenharia de Dados:

• Coleta e Armazenamento de Dados: Engenheiros de dados são mestres em coletar dados de diversas fontes, como bancos de dados, APIs, registros de servidores e sensores. Eles projetam e implementam pipelines de dados para extrair, transformar e carregar (ETL ou ELT) os dados em sistemas de armazenamento, como bancos de dados SQL ou NoSQL, Data Lakes ou Data Warehouses.
  • Ferramentas de Coleta: Apache Nifi, Logstash, Flume, códigos PySpark, Python etc.
  • Sistemas de Armazenamento: Hadoop HDFS, Amazon S3, Google Cloud Storage, Blob Storage.
  • Bancos de Dados: SQL Server, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Cassandra, Bigtable, Oracle etc.

• Integração de Dados: Uma de suas principais tarefas é garantir que os dados coletados sejam integrados de maneira eficiente e estejam disponíveis para consultas e análises.
  • Plataformas de Integração: Talend, Pentaho, Astera, Apache Kafka (como plataforma de transmissão) para mensageria e streaming de dados.
  • ETL ou ELT: dbt (Data Build Tool),  Apache Spark para processamento em lote ou tempo real, Apache Flink para processamento em tempo real, Oracle Data Integrator, Talend Open Studio for Data Integration e outras.

• Garantia de Qualidade de Dados: Eles também implementam práticas de garantia de qualidade de dados para garantir que os dados estejam limpos, precisos e consistentes.
  • Ferramentas de Qualidade de Dados: Talend, IBM InfoSphere, OpenRefine, Great Expectations.
  • Limpeza de Dados: Trifacta Wrangler, Winpure, Python com bibliotecas como Pandas ou PySpark.

• Automatização de Tarefas: A automatização de processos é uma parte imprescindível do trabalho dos engenheiros de dados, podendo envolver o uso de ferramentas de orquestração como Apache Airflow.
  • Orquestração: Apache Airflow, Luigi, Dagster, AWS Step Function.

Abordagens da Ciência de Dados:

• Análise Exploratória: Cientistas de Dados são autoridade na exploração dos dados para identificar tendências, padrões e relações que possam ser relevantes para o problema em questão.
  • Linguagens de Programação: Python, R.
  • Ferramentas de Visualização: Matplotlib, Seaborn, ggplot2, Tableau, Power BI.

• Modelagem Preditiva: Eles desenvolvem modelos estatísticos e de Machine Learning para fazer previsões ou classificar dados. Ferramentas populares incluem Python, R e bibliotecas como scikit-learn e TensorFlow.
  • Bibliotecas de Machine Learning: Scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch etc.
  • Ferramentas para Modelagem Estatística: R, statsmodels etc.

• Visualização de Dados: Cientistas de dados também usam ferramentas de visualização, como Matplotlib ou Tableau, para comunicar de forma eficaz os insights extraídos dos dados.
  • Ferramentas de Visualização: Além das mencionadas anteriormente, D3.js para visualizações personalizadas.

• Interpretação de Resultados: Além disso, é fundamental que interpretem os resultados dos modelos e análises, comunicando as implicações de negócios e tomando decisões informadas.
  • Bibliotecas Estatísticas: NumPy, SciPy, statsmodels (para análise de regressão) e outras.
  • Comunicação de Resultados: Habilidades de comunicação e storytelling são essenciais.

Dada a grande variedade de opções disponíveis no mercado nos dias atuais, é importante compreender que as áreas de dados estão em constante evolução e que novas ferramentas e tecnologias estão sempre surgindo. Além disso, a colaboração e comunicação eficaz entre Engenheiros de Dados e Cientistas de Dados são essenciais para o sucesso de um projeto de dados, independentemente das ferramentas específicas utilizadas.

3. Estudos de Caso

Abaixo seguem alguns estudos de caso que ilustram a colaboração entre engenheiros e cientistas de dados na prática e alguns tipo de projetos em que estão envolvidos:

Estudo de Caso 1: Recomendações de Conteúdo Personalizado

• Contexto: Uma plataforma de streaming de vídeo pretende melhorar a experiência do usuário, fornecendo recomendações de conteúdo altamente personalizadas.

Colaboração:

• Engenheiros de Dados: Coletam e armazenam grandes volumes de dados de visualização de usuários, informações sobre filmes e séries, e outros dados relevantes.
• Cientistas de Dados: Utilizam esses dados para desenvolver algoritmos de recomendação personalizada, aplicando técnicas de filtragem colaborativa e aprendizado profundo.

Resultado:

• Um sistema de recomendação robusto, melhorando a satisfação do usuário e a retenção de clientes.

Estudo de Caso 2: Detecção de Fraude em Tempo Real

• Contexto: Um banco online deseja aperfeiçoar a detecção de fraudes em transações financeiras em tempo real.

Colaboração:

• Engenheiros de Dados: Coletam e processam transações financeiras em tempo real (milhares por segundo!), criando pipelines de dados fortemente eficientes.
• Cientistas de Dados: Desenvolvem modelos de Machine Learning para detectar anomalias e atividades suspeitas nas transações.

Resultado:

• A colaboração resultou em um sistema de detecção de fraude em tempo real extremamente eficaz, economizando milhões em perdas com a identificação e prevenção a atividades fraudulentas.

Estudo de Caso 3: Gestão de ativos em Hospitais

• Contexto: Um hospital requer a melhoria da eficiência operacional e a previsão da necessidade de recursos médicos com antecedência.

Colaboração:

• Engenheiros de Dados: Responsáveis por coletar os dados de registros médicos, informações de pacientes e dados de sensores hospitalares, aplicando limpeza e padronização quando necessário e então disponibilizando-os aos cientistas.
• Cientistas de Dados: Utilizam os dados históricos obtidos para desenvolver modelos preditivos de Machine Learning para determinar a demanda de recursos médicos e otimizar a gestão de pacientes.

Resultado:

• A colaboração resultou em um sistema que permitiu ao hospital alocar recursos de forma mais eficiente, reduzir o tempo de espera dos pacientes e melhorar a qualidade do atendimento.

Estudo de Caso 4: Migração de Dados

• Contexto: Nos dias atuais, com opções abundantes de ferramentas e plataformas de dados, seja em nuvem ou on-premise, muitas empresas optam por migrar seus dados e assim otimizar e modernizar seus processos. Nessas jornadas de migração, os profissionais responsáveis pelos dados terão suas respectivas atividades:

– Papel da Ciência de Dados em uma Migração de Dados:

1. Validação de Dados:
   • Os cientistas de dados desempenham um papel importante na validação dos dados após a migração. Eles garantem que os dados migrados estejam corretos e completos.

2. Análise de Qualidade dos Dados:
   • Eles avaliam a qualidade dos dados após a migração, identificando problemas ou discrepâncias que podem afetar a análise.
3. Reconstrução de Modelos:
   • Se modelos de Machine Learning estão sendo usados, os cientistas de dados podem precisar recriar e treinar modelos com os novos dados migrados.

– Papel da Engenharia de Dados na Migração de Dados:

1. Coleta de Dados:
   • Os engenheiros de dados são responsáveis por coletar dados de diversas fontes, como bancos de dados legados, sistemas de arquivos, aplicativos, etc.
2. Limpeza e Transformação:
   • Eles preparam os dados para migração, o que inclui limpar, transformar e estruturar os dados de forma consistente.
3. Seleção de Ferramentas e Plataformas:
   • Os engenheiros de dados escolhem as ferramentas e plataformas adequadas para a migração, garantindo que os dados sejam transferidos de forma eficiente e segura.
4. Implementação de Pipelines:
   • Eles projetam e implementam pipelines de dados para mover os dados do sistema de origem para o sistema de destino.

Esses estudos de caso ilustram como a colaboração entre Engenheiros de Dados e Cientistas de Dados é necessária para o desenvolvimento e conclusão positiva de projetos em diversas áreas, desde entretenimento até serviços financeiros e saúde, e destacam como essas duas funções se complementam para alcançar resultados significativos.

Conclusão – Ciência de Dados vs. Engenharia de Dados: duas perspectivas, uma Meta

Em resumo, tanto a Engenharia de Dados quanto a Ciência de Dados desempenham papéis fundamentais no ciclo de vida dos dados e sua análise: a primeira criando a infraestrutura necessária que possibilita que a segunda possa realizar análises eficazes e obter insights valiosos a partir dos dados. É importante ressaltar, no entanto, que essas abordagens não são mutuamente exclusivas, ou seja, se complementam e são interdependentes, o que torna essa colaboração essencial para o sucesso da tomada de decisões baseada em dados em qualquer organização.