O mercado global de big data e engenharia de dados está projetado para crescer até US$ 87,37 bilhões em 2025. Este crescimento significativo destaca a importância desta iniciativa para a transformação digital e para a maior competitividade dos negócios. E é deste assunto que este artigo busca falar mais um pouco.
Primeiro vamos falar sobre alguns números que mostram a relevância deste mercado:
Crescimento do Mercado de Big Data: O mercado global de Big Data está projetado para crescer de US$ 70 bilhões em 2020 para mais de US$ 103 bilhões em 2027.
Adoção de Tecnologias de IA: Segundo um relatório da IDC, os gastos mundiais com inteligência artificial (IA) deverão atingir US$ 110 bilhões em 2024, refletindo a crescente adoção de tecnologias de IA que dependem fortemente de dados de alta qualidade e bem estruturados .
Volume de Dados Gerados: De acordo com o IDC, a quantidade de dados gerados anualmente deverá atingir 175 zettabytes até 2025, um aumento significativo em relação aos 33 zettabytes gerados em 2018 .
“Espera-se que os próximos anos tragam avanços importantes e mudanças transformadoras na engenharia de dados.”
Engenharia de Dados Nativa da Nuvem: A nuvem continuará sendo um pilar central, oferecendo escalabilidade, flexibilidade e redução de custos operacionais. Muitas empresas estão migrando seus sistemas e dados para a nuvem, demandando profissionais capacitados em ferramentas específicas para gerenciar e processar grande camadas de dados nesse ambiente.
Arquitetura Data Lakehouse: A convergência de data warehouses e data lakes em arquiteturas unificadas de data lakehouse está ganhando cada vez mais relevância. Essa abordagem simplifica a gestão de dados ao integrar dados estruturados e não estruturados, permitindo uma exploração e geração de insights de dados contínua.
Data Mesh: O data mesh foca em uma arquitetura de dados descentralizada, promovendo melhor o acesso, a qualidade e a governança dos dados, facilitando a colaboração interfuncional.
Edge Computing: Processar dados mais perto de sua fonte, por meio da funcionalidade de edge computing permitirá melhorar a eficiência em aplicações de IoT onde o processamento de dados em tempo real é crucial.
Análises Aumentadas: Utilizando aprendizado de máquina e IA, as ferramentas de análises aumentadas automatizam a visualização de dados, a detecção de anomalias e os insights preditivos, democratizando a análise de dados e aprimorando os processos de tomada de decisão.
Automação de Dados e IA: A orquestração automatizada de pipelines de dados, verificações com maior qualidade e testes têm papel relevante no aumento da eficiência e na precisão da informação, permitindo que os profissionais de dados se concentrem em tarefas de maior valor.
Data Engineering as a Service (DEaaS): DEaaS está ganhando popularidade, pois fornece plataformas de engenharia de dados gerenciadas, lidando com diversas funções, desde a inserção de dados até a implantação. Isso é crítico para empresas que precisam gerenciar infraestruturas de dados complexas.
Essas tendências destacam o cenário em evolução da engenharia de dados, destacando a necessidade de estratégias de gestão de dados escaláveis, ágeis e inovadores para um mundo cada vez mais centrado em dados.
Gerenciamento de Grandes Volumes de Dados:
Desafio: Com o aumento exponencial de dados, empresas enfrentam dificuldades em armazenar, gerenciar e processar grandes volumes de informações.
Solução: A engenharia de dados utiliza técnicas avançadas para desenvolver soluções que podem lidar facilmente com big data, garantindo que os dados estejam sempre disponíveis e acessíveis para análise.
Qualidade e Integração de Dados:
Desafio: Dados provenientes de diferentes fontes muitas vezes não são consistentes ou de qualidade, dificultando uma tomada de decisões assertiva.
Solução: Engenheiros de dados implementam processos de integração de dados para garantir que as informações sejam precisas, completas e confiáveis.
Escalabilidade e Desempenho:
Desafio: À medida que as empresas crescem, seus sistemas de dados precisam ser escaláveis para atender ao aumento da carga de trabalho com máxima performance.
Solução: Soluções de engenharia de dados incluem a construção de pipelines de dados robustos e escaláveis, onde é possível processar grandes volumes de dados em tempo real.
Segurança e Conformidade:
Desafio: Garantir a segurança dos dados e atender aos requisitos da GDPR e LGPD.
Solução: Engenheiros de dados implementam medidas de segurança e processos de governança de dados que garantem total compliance.
Análise Preditiva e IA:
Desafio: Empresas precisam de insights para prever tendências de mercado e entender como funciona o comportamento do seu consumidor.
Solução: A engenharia de dados prepara os dados para análises avançadas e modelos de IA, permitindo que as empresas utilizem estas informações e realizem uma análise preditiva para melhor tomada de decisão.
A engenharia de dados não é apenas uma tendência, mas uma necessidade crítica para empresas que desejam inovar e crescer em seus mercados. Ao resolver desafios complexos relacionados ao gerenciamento, qualidade, escalabilidade, segurança e análise de dados, os engenheiros de dados permitem que seja possível e simples transformar grandes volumes de informações em insights valiosos, criar oportunidades de negócios, identificar e conhecer melhor os clientes, criando experiências contínuas e relevantes.
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Fontes:
IDC Report on Big Data
Gartner: AI Investment
IDC Data Growth Report
