Projetos de dados são fundamentais para o ecossistema técnico das organizações, mas muitos engenheiros de dados ainda continuam trabalhando em problemas que outros já resolveram.Este guia prático mostra como entregar dados de alto valor, concentrando-se em aspectos essenciais da engenharia de dados, como ingestão de dados, qualidade de dados, idempotência e muito mais.O autor Bartosz Konieczny orienta você no processo de construção de projetos confiáveis de engenharia de dados de ponta a ponta,desde a ingestão de dados até a observabilidade dos dados, com foco em padrões de design de engenharia de dados que resolvem problemas comuns de negócios de forma segura e otimizada em termos de armazenamento.Cada padrão inclui uma descrição do problema, soluções e consequências para o usuário, inserindo o padrão no contexto de cenários da vida real.Ao longo dessa jornada, você usará ferramentas de dados de código aberto e serviços de nuvem pública para implementar cada padrão.Você aprenderá:Desafios que os engenheiros de dados enfrentam e seu impacto nos sistemas de dadosComo esses desafios se relacionam com os componentes do sistema de dadosAplicações práticas de padrões de engenharia de dadosComo identificar e corrigir problemas comseus atuais componentes de dadosSoluções agnósticas de tecnologia para projetos de dados novos e existentes, com exemplos de implementação de código aberto"Este livro é a obra seminal para o futuro dos padrões de design de engenharia de dados e deveria ser leitura obrigatória para qualquer profissional de dados.É tão importante para o futuro da profissão quanto os Padrões de Design da Gangue dos Quatro foram para o projeto de software."Scott Haines, coautor, Delta Lake: The Definitive Guide [Delta Lake:o Guia Definitivo]"A engenharia de dados muitas vezes parece uma forma de resolver os mesmos problemas repetidamente.Bartosz Konieczny muda isso com este livro.Abordando tudo, desde idempotência até tratamento de erros e observabilidade de dados, este é o guia definitivo para construir pipelines de dados resilientes com padrões de design reutilizáveis e comprovados."Adi Polak, diretor, Confluent