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Tendências em Engenharia de Dados para 2025



endências em Engenharia de Dados para 2025
Tendências em Engenharia de Dados para 2025

As Principais Tendências em Engenharia de Dados para 2025


Ferramentas Modernas e Tecnologias Emergentes


Em 2025, os engenheiros de dados precisarão dominar ferramentas avançadas para gerenciar grandes volumes de dados de maneira eficiente. Estas tendências em engenharia de dados  prefletem a crescente complexidade e as exigências do mercado.


Cloud Computing


O uso de plataformas de nuvem, como AWS, Google Cloud e Azure, continuará sendo fundamental. Dominar ferramentas como Amazon Redshift, Google BigQuery e Databricks permite criar sistemas escaláveis e resilientes para processamento de dados. A seguir algumas das principais ferramentas de dados usadas no mercado:


  1. Amazon Redshift: Ideal para criar data warehouses eficientes e escaláveis, permitindo consultas complexas sobre grandes volumes de dados.


  2. Google BigQuery: Uma solução serverless que permite consultas rápidas em grandes conjuntos de dados, com custo baseado no uso.


  3. Databricks: Uma plataforma unificada para processamento de dados e machine learning baseada em Spark, ideal para processamento em larga escala.


  4. Snowflake: Focado em simplificar a análise de dados, oferece escalabilidade automática e suporte multi-cloud.


  5. Microsoft Synapse Analytics: Ferramenta poderosa que combina integração de dados com análises avançadas em um único ambiente.


  6. Apache Kafka: Essencial para processamento de dados em tempo real e ideal para arquiteturas de eventos.


  7. Amazon S3: Armazenamento de objetos altamente escalável, usado para armazenar grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados.


  8. AWS Lambda: Permite executar código sem provisionar ou gerenciar servidores, ideal para tarefas event-driven e processamento em tempo real.


  9. Amazon EMR: Uma solução gerenciada para executar frameworks como Apache Hadoop e Spark para processamento de grandes volumes de dados.


  10. AWS Glue: Serviço gerenciado habilitando a criação de ETLs (Extração, Transformação e Carga) integrado a um catálogo de dados, que funciona como um repositório centralizado para armazenar metadados.


  11. Athena: Um serviço serverless que permite análise de dados usando SQL diretamente em objetos armazenados no S3.


DataOps


 Essa prática une automação, monitoramento e integração contínua em pipelines de dados. É uma abordagem que aplica princípios DevOps ao gerenciamento de dados, melhorando a qualidade e eficiência dos fluxos de trabalho. Dentro das tendências em engenharia de dados, DataOps se destaca como um método essencial.


  1. Apache Airflow: Uma ferramenta de orquestração de workflows, ideal para programar e monitorar pipelines de dados de forma visual e programática.


  2. Jenkins: Comumente usado para CI/CD, também pode ser adaptado para tarefas de integração e automação de pipelines de dados.


  3. Prefect: Alternativa moderna ao Airflow, com um foco maior em simplicidade e flexibilidade para criar e monitorar workflows.


  4. Dagster: Uma plataforma projetada para construir pipelines de dados robustos e reutilizáveis com forte suporte à tipagem e documentação.


  5. dbt (Data Build Tool): Ferramenta poderosa para transformação de dados no ambiente de data warehouses modernos, facilitando a modelagem e validação de dados.


  6. Great Expectations: Usado para monitorar e validar a qualidade dos dados em cada etapa do pipeline, garantindo consistência e confiabilidade.


Infraestrutura como Código (IaC)


Padronizar e gerenciar infraestrutura através de código com ferramentas como Terraform e AWS CloudFormation se tornará ainda mais relevante para escalar soluções rapidamente.


A Importância da Inteligência Artificial


A Inteligência Artificial (IA) será um pilar central em 2025. Não apenas para cientistas de dados, mas também para engenheiros de dados, que precisarão integrar soluções de IA em pipelines de dados. Dentro das principais tendências em engenharia de dados para 2025, a IA oferece possibilidades ilimitadas para otimizar processos e criar novos insights.


  1. Construção de Pipelines Inteligentes: Engenheiros de dados precisarão configurar pipelines que treinam e executam modelos de machine learning em tempo real.


  2. Ferramentas de IA: Bibliotecas como TensorFlow, PyTorch e plataformas como Hugging Face oferecerão modelos prontos para serem utilizados em produção.


    Por exemplo, um modelo treinado com TensorFlow pode ser integrado em um pipeline para prever falhas em sistemas de produção.


  3. Ética e IA: Com o crescimento do uso da IA, é crucial que engenheiros de dados tenham um entendimento sobre os impactos éticos de modelos preditivos e implementem soluções transparentes.


O Papel das Soft Skills


Embora o conhecimento técnico seja essencial, as soft skills serão o diferencial para engenheiros de dados em 2025. Essas habilidades ajudarão os profissionais a se destacarem em um ambiente cada vez mais colaborativo e complexo. As tendências em engenharia de dados incluem uma maior valorização dessas competências interpessoais.


  • Comunicação: Saber traduzir insights complexos em linguagem acessível para equipes multidisciplinares será uma das habilidades mais valorizadas.


  • Gestão de Tempo: Engenheiros que conseguem equilibrar demandas de curto e longo prazo, priorizando tarefas críticas, tendem a ser mais produtivos.


  • Colaboração em Equipe: Projetos de dados envolvem diferentes profissionais, desde cientistas de dados até analistas de negócios. Saber trabalhar de forma integrada melhora os resultados.


Tendências em Engenharia de Dados: Um Resumo


Para prosperar em 2025, os engenheiros de dados precisarão combinar:


  1. Domínio de Ferramentas Avançadas: O uso de tecnologias de nuvem, DataOps e IaC para criar soluções robustas.


  2. Integração com Inteligência Artificial: Configuração de pipelines inteligentes e compreensão do impacto ético da IA.


  3. Soft Skills: Habilidades interpessoais, como comunicação e trabalho em equipe, para colaborar em ambientes complexos.


Com essas tendências em engenharia de dados, você estará preparado para enfrentar os desafios de um mercado em constante transformação.


E você, está pronto para desenvolver suas habilidades e se destacar em 2025?


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