Engenharia de Dados
Pipelines, ETL/ELT, CDC, streaming e Modern Data Stack. Trade-offs de qualidade e prazo que impactam cada decisao de negocio.
Conversa com: Data Engineers, Platform Engineers
O que este eixo desenvolve
- Entender pipelines de dados end-to-end: ingestao, transformacao e entrega
- Diferenciar ETL, ELT e CDC. Saber quando cada abordagem faz sentido e por que
- Avaliar trade-offs entre batch e streaming para diferentes casos de uso
- Navegar a Modern Data Stack: dbt, Airflow, Fivetran, Spark e suas alternativas
- Negociar escopo tecnico com times de engenharia sem perder viabilidade
- Traduzir requisitos de negocio em SPECS tecnicos que o time de dados consiga executar
Na pratica
Cenario 1
O time comercial precisa de dados de vendas atualizados a cada 15 minutos para alimentar um painel de pricing dinamico. O Translator avalia se streaming via Kafka compensa o custo extra em relacao a um batch de 15 minutos com Airflow, negocia SLA com engenharia e apresenta o trade-off ao diretor comercial.
Cenario 2
Um projeto de ML precisa de feature store com dados historicos de 3 anos. O Translator mapeia quais fontes existem, identifica gaps de qualidade nos pipelines legados e prioriza com engenharia o que corrigir primeiro para viabilizar o modelo sem atrasar o roadmap.
Cenario 3
A empresa migra de on-premise para cloud. O Translator traduz o impacto em custo (FinOps), prazo e risco para o CFO, enquanto alinha com o time tecnico a estrategia de CDC para manter os dois ambientes em sincronia durante a transicao.
Modulos relacionados
Descubra seu nivel neste eixo
O Radar de Competencias mapeia sua fluencia em Engenharia de Dados e mostra os gaps que separam voce do proximo degrau.
Diagnostico gratuito →