Engenharia de Dados: o que é, o que faz um engenheiro de dados e Guia Completo (Big Data, carreira, exemplos e como começar) | Alura Cursos Online
Engenharia de Dados: o que é, o que faz um engenheiro de dados e Guia Completo (Big Data, carreira, exemplos e como começar)
17 min17 minutos de leitura
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Escrito por
Paulo Calanca
Estudante de Engenharia de Computação, na Universidade Candido Mendes. Atualmente atua como Monitor da escola de dados da Alura. Com muito interesse em Estatística, Data Science e Engenharia de Dados. Constantemente aprendendo novas tecnologias.
Marcus Almeida
Bacharelando em Engenharia Elétrica pelo Instituto Federal do Maranhão. Atuou como parte do Scuba Team da Escola de Dados na Alura, trabalhando com conteúdos voltados a Data Science, Machine Learning, Python e SQL. Adora conversar tecnologia, universo geek, games e também aprender coisas novas.
Marcelo Cruz
Sou formado em Ciência da Computação pela UNIR. Atualmente, sou Instrutor na Escola de Dados. Gosto muito de aprender e compartilhar conhecimento. Apaixonado por Python e Dados.
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O que é Engenharia de Dados? Descubra como essa área lida com Big Data
Devido à enorme quantidade e velocidade de produção de dados em nosso dia a dia – em redes sociais, no setor financeiro ou em serviços de streaming – surge a necessidade de uma área dedicada a lidar com esse volume, conhecida como Big Data.
Nesse contexto, a Engenharia de Dados torna-se fundamental para gerenciar e organizar esse fluxo de informações.
Neste artigo, você vai entender o que é Engenharia de Dados, o conceito de Big Data, o papel das pessoas engenheiras de dados nas empresas, quais habilidades são exigidas para esse perfil profissional, principais ferramentas e como iniciar na área.
O que é Big Data?
O termo Big Data, em português “grande volume de dados”, começou a aparecer quando os métodos tradicionais para armazenamento começaram a não ser tão eficientes nesse novo ambiente que exigia muito mais do que uma ferramenta de armazenamento conseguia suportar.
De forma geral, o Big Data pode ser definido com 5 V’s principais:
Volume;
Variedade;
Velocidade;
Veracidade;
Valor.
1) Volume: grande quantidade de dados para ser armazenada e processada, com escalas que vão desde terabytes até mesmo zettabytes.
2) Variedade: a variedade de dados também é fundamental em Big Data, pois engloba diferentes tipos, como dados estruturados, semiestruturados enão estruturados.
3) Velocidade: essa grande quantidade de dados costuma ser gerada num curto espaço de tempo. Um bom exemplo são as redes sociais, onde temos milhares de mensagens e registros em bancos para serem atualizados.
4) Veracidade: a veracidade está relacionada à qualidade, precisão e confiabilidade dos dados. Em Big Data, dados de múltiplas fontes podem conter erros, ruídos ou inconsistências, exigindo processos de validação e governança. Dados confiáveis são essenciais para análises corretas e decisões assertivas.
5) Valor: o valor refere-se à capacidade de transformar dados em insights relevantes para o negócio. O Big Data só se justifica quando gera benefícios práticos, como apoio à tomada de decisão, otimização de processos ou vantagem competitiva.
Sugerimos também o vídeo Big Data com Apache Spark: a história do Big Data, onde o Bruno Raphaell conta um pouco mais sobre o surgimento do Big Data e o desenvolvimento de algumas ferramentas utilizadas na área.
O que é Engenharia de Dados e qual o papel do engenheiro de dados?
A história da Engenharia de Dados começou com artigos da Google. O primeiro, publicado em 2003, abordava o Google File System, um sistema de arquivos distribuídos. Logo em seguida, em 2004, foi publicado outro artigo sobre MapReduce, uma técnica de processamento de grandes volumes de dados.
Esses artigos inspiraram engenheiros do Yahoo a criarem, em 2006, o Hadoop, que se consolidou como uma das principais ferramentas para o processamento distribuído de grandes volumes de dados e teve papel fundamental na popularização do Big Data.
Esse marco deu início à era da Engenharia de Dados; entretanto, ao longo dos anos, o ecossistema evoluiu, e em 2026 observa-se a migração de organizações para arquiteturas cloud-native e modelos de lakehouse, com plataformas modernas como Databricks e Snowflake assumindo o protagonismo.
Um dos principais desafios da engenharia de dados é transformar grandes volumes de dados, vindos de diferentes fontes, em informações consistentes e de qualidade. Para isso, o engenheiro de dados precisa criar estruturas robustas e escaláveis que permitam o processamento eficiente e seguro dos dados.
A Engenharia de Dados é responsável por desenvolver, implementar e manter o ambiente chamado Pipeline, no qual são definidas todas as etapas do fluxo de dados: da extração ao armazenamento e à distribuição para uso.
Para saber mais sobre Engenharia de Dados, recomendamos o vídeo abaixo:
Devido ao alto volume e diversidade dos dados, é necessário um processo estruturado antes de seu consumo. Esse processo, composto por várias etapas, é chamado de Pipeline.
O Pipeline é responsável por transferirdados de sua origem para o destino, como na extração de informações de diferentes interfaces ou APIs para um Data Warehouse — um repositório centralizado que consolida diversos tipos de bancos de dados.
Basicamente, as etapas que constituem o processo envolvem:
Agregação;
Organização; e
Movimentação de dados.
Quais elementos compõem um Pipeline?
O Pipeline é composto por três elementos fundamentais:
Uma ou várias fontes;
Etapas de processamento; e
Destino.
1) Fontes
De onde os dados vêm, podendo vir de mais de uma fonte. São consideradas fontes comuns:
Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados (SGBDs), como o MySQL;
Sistemas de Gestão de Relacionamento com o Cliente (CRMs), como Salesforce;
Sistema Integrado de Gestão Empresarial (ERPs), como a Oracle; e
Dispositivos de Internet das Coisas (IoT) — até mesmo eles.
2) Etapas de processamento
Após a coleta dos dados recebidos de uma determinada fonte, estes dados passam por algumas etapas de processamento, como:
Transformação;
Filtragem;
Agrupamento; e
Agregação.
3) Destino
Para onde os dados irão ao fim da etapa de processamento, como um Data Lake ou um Data Warehouse. Caso tenha curiosidade e queira saber mais, você pode entender melhor sobre Data Lakes, no Alura+ O que são Data Lakes?, onde a Millena Gená e o João Miranda explicam o que são esses tipos de destino.
Aprenda mais sobre como engenheiros de dados arquitetam soluções usando Data Lakes com exemplos reais nesse podcast:
Por ser uma área estratégica e em constante evolução, o profissional de engenharia de dados atua desde a integração, consolidação e limpeza até a disponibilização dos dados para análise.
Geralmente, profissionais de Engenharia de Dados são responsáveis por integrar, consolidar, limpar e estruturar os dados para análises futuras.
As suas principais atuações dentro de uma organização são:
1. Tornar os dados facilmente acessíveis para outros profissionais de dados;
2. Trazer melhorias para todo o ecossistema de Big Data;
3. Cuidar do Pipeline, montar e manter o ciclo de vida dos dados, que é o principal motivador para as futuras tomadas de decisões;
4. Incentivar a cultura de dados dentro da empresa (cultura Data Driven). Caso você queira saber mais sobre Data Driven, recomendamos o seguinte vídeo:
Em resumo, profissionais de Engenharia de Dados buscam facilitar o acesso, a utilização e o consumo dos dados, além de aprimorar sua qualidade. A atuação do engenheiro de dados é fundamental para que times de ciência de dados e de negócio possam acessar informações seguras e bem estruturadas
Conversamos com o time da Alvin sobre os desafios de time de dados em suas rotinas de trabalho, principalmente em relação a linhagem de dados (ou Data Lineage), que é toda a jornada que os dados fazem entre múltiplas ferramentas.
Por que a Engenharia de Dados é importante para Big Data e transformação digital?
Um bom exemplo do impacto da Engenharia de Dados está nas áreas de administração e marketing. Para empresas com uma grande diversidade de clientes, entender o comportamento do consumidor pode trazer benefícios valiosos para o futuro do negócio.
Por isso, empresas de streaming de mídia como a Netflix, por exemplo, investem constantemente em engenheiros para construir pipelines eficientes e disponibilizar dados com maior qualidade para as demais áreas de dados.
Atualmente, empresas precisam acompanhar o ritmo acelerado das mudanças tecnológicas e das formas de interação das pessoas com essas ferramentas, tornando fundamental investir em dados e inovação
Como um exemplo, podemos citar o caso da Serasa Experian, no nosso podcast do Hipsters.tech, onde as pessoas responsáveis pela área de engenharia de dados comentam um pouco sobre:
• O processo para realizar extração de dados da Web;
• Os desafios ao lidar com sites não padronizados;
Quais as principais habilidades para ser engenheiro de dados?
As habilidades de uma pessoa Engenheira de Dados estão diretamente envolvidas com as suas responsabilidades. Como as áreas de dados precisam conversar entre si, é importante saber qual a melhor forma de fornecer os dados para as demais áreas, e, para isso, necessitamos desenvolver soft skills, as habilidades pessoais ou comportamentais.
Além disso, é essencial ter domínio das ferramentas básicas da área, buscando otimizar custos, agilidade, escalabilidade, simplicidade e reutilização dos processos
Soft Skills (Habilidades comportamentais)
Em qualquer empresa, saber trabalhar em equipe e comunicar informações com clareza para outros times é fundamental — e isso não é diferente na Engenharia de Dados. São necessárias algumas soft skills como:
1. Comunicação;
2. Storytelling;
3. Colaboração;
4. Adaptabilidade.
1) Comunicação: comunicação assertiva e respeitosa pode definir o sucesso dos projetos e evitar conflitos, tornando fundamental o alinhamento entre equipes.
2) Storytelling: transmitir o conteúdo de maneira que facilite o entendimento de forma envolvente, contar uma história de um case ou exemplo e apresentar dados. Essa habilidade irá ajudar você a compartilhar melhor as suas ideias.
3) Colaboração: ser proativo e estar disponível para colaborar favorece um ambiente de trabalho saudável.
4) Adaptabilidade: ser flexível para novas ideias e ferramentas pode ser interessante, pensando em um ambiente que está em constante evolução.
Nos quesitos técnicos, profissionais de Engenharia de Dados precisam elaborar pipelines eficientes, arquitetar sistemas distribuídos, integrar diversas fontes de dados e criar arquiteturas de soluções. E para isso, utilizar diversas ferramentas, como:
Hadoop;
Apache Spark;
Apache Airflow;
Python;
Scala e Java;
SQL;
NoSQL;
Git;
vCloud Computing (AWS, Azure e Google Cloud).
1) Hadoop
É uma estrutura que permite o processamento distribuído de grandes conjuntos de dados em clusters de computadores usando modelos de programação simples.
2) Apache Spark
Um framework de computação distribuída amplamente utilizado em projetos de Engenharia de Dados, Data Science e Machine Learning. É responsável pelo processamento escalável de grandes volumes de dados, podendo ser executado tanto em ambientes locais quanto em clusters.
Atualmente, o Apache Spark é uma peça central em arquiteturas modernas de dados, sendo amplamente adotado em ambientes cloud-native e lakehouse, integrado a data lakes e serviços gerenciados, mantendo seu papel essencial no ecossistema de dados além do uso tradicional com Hadoop.
Plataforma de orquestração de fluxos de trabalho amplamente utilizada no controle e na automação de pipelines de dados. Permite a definição, o agendamento e o monitoramento de workflows por meio de DAGs (Directed Acyclic Graphs), garantindo maior confiabilidade e governança dos processos.
Atualmente, o Apache Airflow evoluiu para uma solução robusta de nível corporativo, oferecendo recursos avançados de orquestração, observabilidade, governança e integração com pipelines de dados, analytics e workloads de Machine Learning, incluindo ambientes distribuídos e arquiteturas modernas de dados.
Para aprender como utilizar essa ferramenta, em um processo de ETL, recomendamos a Formação de Airflow.
4) Python
Muitas bibliotecas e APIs que são utilizadas na Engenharia de Dados são feitas em Python. E por esse motivo o Python pode ser considerado uma ponte entre Engenharia de Dados e Ciência de Dados.
SQL (Structured Query Language - linguagem de consulta estruturada) é uma das ferramentas mais utilizadas para fazer consultas em banco de dados relacionais de diversos tamanhos e até mesmo em Data Warehouses.
Caso queira aprender mais sobre SQL, o artigo SQL: Comandos básicos pode te ajudar a dar seus primeiros passos.
7) NoSQL
Utilizamos o NoSQL para lidar com dados não estruturados ou semiestruturados. A maneira que será manipulado o banco de dados NoSQL dependerá do tipo de banco e cada um desses bancos possui sua própria estrutura ou linguagem de consulta.
Entre os bancos orientados a documentos, o MongoDB se destaca por seu amplo uso no mercado, sendo amplamente adotado em arquiteturas modernas e ambientes em nuvem.
Atualmente, além de armazenar e consultar dados em escala, o MongoDB também é utilizado como base para aplicações analíticas e soluções integradas a fluxos de Machine Learning e Inteligência Artificial, acompanhando a evolução das demandas tecnológicas atuais.
Na Formação MongoDB, você irá aprender a trabalhar com esse banco de dados.
É um sistema de controle de versão distribuído e amplamente adotado. É utilizado para manter o histórico dos arquivos e códigos, dando a possibilidade de recuperação de estados anteriores.
Esta habilidade envolve utilizar plataformas cloud-native para projetar e operar pipelines de dados escaláveis, utilizando serviços gerenciados e serverless, arquiteturas de data lakehouse (como Delta Lake e Apache Iceberg), infraestrutura como código (Terraform) e pipelines containerizados/orquestrados.
As decisões arquiteturais consideram escalabilidade, governança, segurança e otimização de custos.
Como começar em Engenharia de Dados: Guia para iniciantes
A princípio, uma pessoa engenheira de dados precisa entender No início, profissionais de Engenharia de Dados devem compreender três pilares essenciais. Vamos conhecer um pouco sobre cada um deles:
Além da lógica de programação, Python é a linguagem dominante na Engenharia de Dados, sendo amplamente utilizada na construção de pipelines, automações, integrações e no ecossistema de ferramentas da área.
Paralelamente, SQL é uma habilidade absolutamente essencial, pois representa a principal interface para consulta, transformação e modelagem de dados em data warehouses, data lakehouses e motores analíticos modernos.
Quando se trata de processamento distribuído e alta performance, especialmente em ferramentas como Apache Spark, Scala é a linguagem mais indicada, por oferecer melhor integração e eficiência, já que o Spark foi originalmente desenvolvido nessa linguagem.
Java ainda é utilizada em alguns contextos. Além disso, a programação na Engenharia de Dados moderna também envolve processamento de dados em tempo real (stream processing) com ferramentas como Apache Flink e o uso cotidiano de AI copilots para apoio no desenvolvimento, revisão e otimização de código.
Consulta e manipulação em bancos de dados grandes são atividades comuns nesta área, que lida com diferentes tipos de dados: estruturados e não estruturados.
Para lidar com estes tipos de dados, o conhecimento na linguagem SQL e saber trabalhar com estruturas NoSQL compõem as habilidades necessárias para o dia a dia de uma pessoa Engenheira de Dados.
3) Devops
Devido ao uso de ferramentas Devido ao uso de ferramentas de computação em nuvem e à necessidade de versionamento de código, o pilar DevOps também é fundamental. Buscar conhecimento em Git e em plataformas como AWS, Google Cloud e Azure é essencial.
Qual a diferença entre Ciência de Dados e Engenharia de Dados?
Quando falamos destas duas áreas, entendemos como duas coisas separadas, diferentes, mas na verdade elas são complementares.
A Engenharia de Dados fornece os dados necessários para a Ciência de Dados, que, por sua vez, transforma essas informações em insights e conhecimentos úteis.
Para termos uma noção do escopo geral da área de dados, a autora e Cientista de Dados Monica Rogati nos propôs um Diagrama da Hierarquia de Necessidades da Ciência de Dados, que podemos ver a seguir:
O dia a dia da pessoa Engenheira e Cientista de Dados
Embora a preparação de dados continue sendo uma parte relevante do trabalho do Cientista de Dados, a adoção de plataformas modernas, DataOps e pipelines assistidos por IA tem reduzido significativamente o tempo gasto em tarefas manuais.
Em 2026, o papel do profissional está cada vez mais focado em análise, modelagem, interpretação de resultados e tomada de decisão, com a automação assumindo grande parte das etapas operacionais de dados.
Se quiser saber mais sobre o que faz uma pessoa que trabalha com ciência de dados, recomendamos o vídeo abaixo:
Na Engenharia de Dados, temos a responsabilidade de preparar os dados, desde a coleta até a organização, desenvolvendo e cuidando das arquiteturas necessárias para que se possa processar os dados coletados com uma boa qualidade.
São as pessoas engenheiras de dados que cuidam dos enormes armazenamentos dos dados e fornecem o acesso a eles, para que a pessoa Cientista de Dados, que utiliza conhecimentos de matemática, estatística e ciência da computação, utilize seu tempo para focar nas camadas de cima da pirâmide, ou seja, para criar modelos de Machine Learning e auxiliar em tomadas de decisões, para responder às necessidades de negócio.
Aprenda mais sobre Engenharia de Dados gratuitamente
Acesse gratuitamente as primeiras aulas da Formação Iniciando com Engenharia de Dados, feita pela Escola de Data Science da Alura e continue aprendendo sobre temas como:
Resumo: Vale a pena investir na carreira de Engenharia de Dados?
Como vimos, a Engenharia de Dados é uma área abrangente, com múltiplas responsabilidades e habilidades necessárias. Ao longo deste artigo, mostramos sua importância para facilitar o trabalho com dados, priorizando a acessibilidade e a qualidade em Data Lakes e Data Warehouses.
