Tech Chatting: O que Faz uma Data Engineer?

Por detrás de cada dashboard, cada relatório e cada decisão de negócio, há alguém a garantir que a informação chega ao sítio certo, no momento certo e sem erros. Este é o trabalho da Thais Diniz, Data Engineer da Ytech, que damos a conhecer neste Tech Chatting.

Se pedíssemos à Thais para explicar o seu trabalho a alguém completamente alheio ao mundo da tecnologia, a resposta seria simples: “Faço com que os dados conversem entre si.”

Na prática, isto significa:

• Organizar informação espalhada por diversas fontes
• Automatizar processos
• Transformar dados soltos em algo útil para apoiar decisões de negócio

“No fundo, construo os caminhos por onde os dados passam até chegarem aos dashboards, relatórios e análises”, explica.

É um papel invisível quando corre bem. E absolutamente crítico quando corre mal.

O dia da Thais começa sempre da mesma forma: validar pipelines e cargas de dados, verificar e-mails e organizar prioridades. A partir daí, é desenvolvimento, ajustes de queries, integração de APIs e resolução de problemas de performance.

Mas há uma parte do trabalho que muita gente subestima: a documentação. “Dedico parte do tempo à criação e atualização das documentações dos projetos, garantindo que os processos, fluxos e regras estão bem documentados”, conta. Sem isso, o conhecimento fica apenas com as pessoas em vez de ficar nos sistemas.

E depois há as regras de negócio: “Invisto tempo para compreendê-las, porque dados sem contexto não geram valor nem insights relevantes.”

A entrada da Thais no mundo dos dados não foi uma decisão racional nem um plano traçado com antecedência. “Iniciei a minha carreira na área sem nunca ter aberto um Excel na vida”, conta.

Aos poucos, foi ganhando gosto pelas análises, pelo desenvolvimento e pela resolução de problemas. “Quando me dei conta, já estava completamente imersa neste mundo dos dados, a entender como a informação pode gerar impacto real no negócio.”

Dados espalhados, pipelines a falhar, prazos apertados. É um cenário que qualquer Data Engineer conhece. A pergunta é: o que vem primeiro? Velocidade, precisão ou calma?

Para a Thais, a resposta é clara: “Calma primeiro, sempre. Num cenário de caos, tomar decisões rápidas sem contexto normalmente cria mais problemas depois.”

O processo que se segue é simples na teoria, mas exigente na prática: perceber o impacto, priorizar o que é crítico para o negócio e equilibrar velocidade com precisão. Nenhum atalho compensa os problemas que cria.

Há uma ideia comum de que o trabalho dos Data Engineers é puramente técnico. Escreve-se código, os dados entram, os dados saem. Mas a realidade é bem diferente.

“Muitas vezes, o problema não está no código, mas na interpretação do negócio ou na origem do dado”, explica a Thais. “Já me aconteceu verificar que está tudo certo tecnicamente, mas os números não fazerem sentido na prática.”

É aqui que entra o pensamento crítico, que a ajuda a questionar se os dados estão realmente a representar a realidade. “Com o tempo, desenvolve-se também uma certa intuição para identificar quando algo ‘parece errado’, mesmo antes de se descobrir o motivo.”

Quem trabalha com dados tem sempre uma história caótica para contar. A da Thais envolve um campo que chegava sempre como inteiro e que, de um dia para o outro, alguém mudou para string sem avisar ninguém.

“Resultado: a pipeline inteira começou a dar erro.” O caos instalou-se. Mas a situação acabou por ser uma lição valiosa sobre validação de dados e sobre a importância de construir pipelines preparadas para lidar com mudanças inesperadas.

Quando perguntámos à Thais sobre o que prevê para o futuro da área, a nossa consultora não teve dúvidas: “Acho que a combinação entre automação e inteligência artificial vai mudar muito a área. Vamos passar a ter pipelines mais inteligentes, capazes de validar qualidade dos dados, detetar anomalias e até sugerir correções automaticamente.”

Menos trabalho manual. Mais foco no que realmente importa: interpretar os dados e gerar valor para o negócio.

Para quem está a começar como Data Engineer, o conselho da Thais é direto: “Não te foques apenas na ferramenta. Aprende os fundamentos.”

Os fundamentos ficam quando as ferramentas mudam: “Aprende lógica, modelagem de dados, SQL bem estruturado e, principalmente, a perceber o negócio. As ferramentas mudam a toda a hora, mas a capacidade analítica de um Data Engineer continua a ser um grande diferencial.”

SQL ou Python? SQL

Ferramenta que mais mudou a tua forma de trabalhar? Microsoft Fabric

Tipo favorito de app? Apps de automação

iOS ou Android? iOS

Light mode ou Dark mode? Dark mode, sempre

Slack ou e-mail? E-mail, para deixar tudo registado