O Data Engineering Product Manager tem a missão/papel de equilibrar a complexidade técnica com as necessidades de negócios, garantindo que todos os dados, sejam estruturados ou não, sejam valiosos e facilmente acessíveis para quem precisa deles, dentro de um ecossistema seguro e escalável. A construção de uma infraestrutura escalável e eficiente com uma estratégia de governança e acessibilidade que permita à organização tirar o máximo proveito de seus dados sendo uma alavanca para estratégias de Big Data e análise avançada, como Machine Learning, Business Intelligence e análises em tempo real.

🔎 Sobre a posição:

Definição e Estratégia do Produto Datalake

• Visão e estratégia deve definir como coletar, armazenar e fornecer dados limpos, acessíveis e aproveitáveis por diferentes partes da organização, alinhando isso aos objetivos de negócios da empresa;
• Governança de Dados: garantir que as políticas de segurança, qualidade e conformidade sejam aplicadas e implementar práticas que garantam o uso ético, eficiente e seguro desses dados.

Arquitetura e desing de dados

• Definição de estrutura e Camadas: colaborar com engenheiros de dados para definir e otimizar essas camadas, garantindo que a arquitetura suporte o tipo de análise e processamento necessário.
• Qualidade de dados: implementação de processos de validação, monitoramento e auditoria contínua da qualidade do dados armazenados;

Gerenciamento da Ingestão de dados

• Fontes de dados: lidar com diferentes origens internas e externas, sendo bases relacionais, API's, logs, arquivos de texto, dados de IoT, etc. Planejar e gerenciar como esses dados são ingeridos (ETL ou ELT), garantindo uma ingestão eficiente e escalável;
• Escalabilidade e performance: garantir infraestrutura adequada seja aplicada ao produto, sendo capaz de lidar com picos de dados;

Acessibilidade e Consumo de Dados

• Padrões de Acesso e APIs: garantir acesso de forma eficiente por diferentes usuários e sistemas, padronizando API's ou ferramentas de visualização de dados;
• Facilidade de Navegação e Descoberta de Dados: organizar dados em ferramentas de catálogos de dados e metadados de maneira que os usuários possam descobrir e acessar facilmente os dados.- Entendimento sólido de como funcionam os sistemas de Datalake, incluindo tecnologias como Hadoop, Spark, ferramentas de ETL, arquiteturas de dados em nuvem e gerenciamento de big data;

Segurança e Privacidade de Dados

• Controle de Acesso: definir controles de acesso robustos, incluindo políticas de autorização e autenticação, protegendo dados sensíveis;
• Conformidade Regulatória: implementar práticas para garantir que os dados pessoais ou sensíveis sejam protegidos, auditados e gerenciados de forma adequada, alinhado a regulamentação de privacidade, LGPD e GDPR;

Análises Avançadas e Inteligência Artificial

• Suporte para Análises e Machine Learning: suportar iniciativas organizando dados de forma que seja acessível para cientistas e engenheiros no preparo de modelos;
• Integração com Ferramentas de BI e Analytics: garantir integração e disponibilidade do dado;

Custo e Eficiência

• Otimização de Custos: trabalhar estratégias que otimizam os custos sem sacrificar a performance, como escolha de formatos eficientes (Parquet, ORC, etc), compreessão de dados e otimização do uso da infraestrutura;