O que é um pipeline de dados?

A organização de dados para inteligência de negócios robusta, insights táticos e análises sempre começa com pipelines de dados. No entanto, a maioria das empresas lida com enormes quantidades de dados provenientes de diversas fontes, alojados em diversas infraestruturas de nuvem e disponíveis numa vasta gama de formatos; como resultado, os silos são um resultado inevitável.

Estabelecer uma compreensão abrangente e unificada dos próprios dados é fundamental para tomar decisões informadas, melhorar a produtividade e descobrir insights profundos. É por isso que saber o que é um pipeline de dados e como operacionalizá-lo é crucial.

• Definição de pipeline de dados
• Importância e benefícios de um pipeline de dados
• Como construir um pipeline de dados
• Componentes de um pipeline de dados

O que é um pipeline de dados?

Um pipeline de dados consiste em um conjunto de tarefas e ferramentas que permitem a transferência de dados de um sistema, mantendo suas técnicas de armazenamento e processamento, para outro sistema onde podem ser administrados e preservados – com foco em requisitos específicos de negócios.

Além disso, os pipelines facilitam a recuperação automatizada de dados de diversas fontes, seguida de sua conversão e consolidação em um sistema único de armazenamento de dados de alto desempenho. Isto é fundamental para empresas modernas com dependências consideráveis ​​de TI e digitais.

Pense em você como um analista de diferentes tipos de dados, demonstrando como as pessoas interagem com sua marca. Isso pode incluir a localização do usuário, gadgets, gravações de sessões, histórico de transações, interações de atendimento ao cliente e qualquer feedback fornecido. Posteriormente, esses dados são reunidos em um armazém vinculado a um CRM, gerando um perfil único para cada cliente.

Todo e qualquer usuário de dados que necessite deles para construir e manter ferramentas analíticas ou para tomar decisões estratégicas e operacionais pode fazê-lo com facilidade e agilidade, graças à agregação possibilitada pelos pipelines de dados. Esses indivíduos são profissionais de marketing, grupos de ciência de dados, especialistas em BI, diretores de produtos ou qualquer outro profissional que dependa muito de dados.

Para os CIOs de hoje, garantir a arquitetura e as operações adequadas dos pipelines de dados corporativos é uma parte central de sua responsabilidade.

Por que você precisa de pipelines de dados? Principais benefícios

Algum nível de entrada e saída de dados ocorrerá em seus sistemas e, sem pipelines de dados, eles formarão um processo desestruturado e ineficiente. Por outro lado, ao investir em seus pipelines de dados, os CIOs e gerentes de TI podem:

1. Melhore a qualidade dos dados

   Os fluxos de dados são vulneráveis ​​a obstáculos e corrupção em vários pontos. No entanto, os pipelines de dados ajudam na organização contínua dos dados. Eles facilitam e disponibilizam o monitoramento para todos os usuários. Além disso, integram dados de diversas fontes e sistemas para melhorar a confiabilidade, precisão e usabilidade das informações.

2. Automatize operações de dados

   A decomposição de um pipeline de dados em estágios repetíveis facilita a automação. Minimizar a probabilidade de erro humano permite a transmissão contínua de dados e agiliza o processamento. Além disso, o tratamento simultâneo de vários fluxos de dados pode ser conseguido eliminando e automatizando estágios redundantes – aumentando a eficiência.

3. Potencialize análises mais precisas

   Os dados extraídos de diversas fontes possuem características únicas e vêm em vários formatos. Um pipeline de dados oferece suporte à edição e transformação de diversos conjuntos de dados, independentemente de seus atributos exclusivos. O foco está na consolidação para otimizar análises, permitindo uma integração mais perfeita com aplicativos de business intelligence.

Construindo um pipeline de dados

Ao construir pipelines de dados, os líderes de tecnologia normalmente escolhem uma de duas opções: processamento em lote e pipelines de dados de streaming. Cada um é adequado para um caso de uso diferente, conforme explicado abaixo:

1. Pipelines de processamento em lote

   Como o nome indica, o processamento em lote carrega “lotes” de dados em um repositório em intervalos de tempo predeterminados. As tarefas de processamento em lote frequentemente gerenciam quantidades substanciais de dados, sobrecarregando assim todo o sistema. Portanto, esse processo é agendado fora do horário comercial para minimizar a interrupção de outras atribuições.

   Geralmente, o processamento em lote é considerado o método de pipeline de dados mais adequado para tarefas como contabilidade mensal, que não envolvem análise imediata de um conjunto de dados específico.

   As etapas neste caso consistirão em uma série de comandos sequenciais em que o resultado de um comando atua como entrada para o próximo.

   Um excelente exemplo disso poderia ser quando um único comando inicia a ação de ingestão de dados; outro poderia desencadear a filtragem de colunas específicas e outro poderia ser responsável pela agregação. Esta sequência de comandos continua até que os dados passem por uma transformação abrangente e sejam adicionados ao repositório. Hadoop e MongoDB são exemplos desse tipo de pipeline de dados em funcionamento.

2. Pipelines de dados de streaming

   Ao contrário do processamento sequencial, o streaming de dados é usado quando são necessárias atualizações contínuas dos dados. Aplicativos e sistemas de ponto de venda, por exemplo, exigem dados em tempo real para atualizar estoques de produtos e históricos de vendas.

   

   Um “evento” no contexto de pipelines de streaming de dados é uma ocorrência singular, como a venda de um produto de software. A título de ilustração, adicionar um item à transação é chamado de “tópico” ou “fluxo”. Por sua vez, esses eventos passam por infraestruturas de mensagens como o Apache Kafka.

   Como resultado do processamento imediato de eventos de dados que ocorrem, os sistemas de streaming apresentam latência reduzida em comparação com sistemas sequenciais.

   Eles são menos confiáveis ​​do que pipelines de processamento em massa, pois as mensagens podem ser excluídas acidentalmente ou muitas mensagens podem entupir a fila.

   Para resolver esse problema, os sistemas de mensagens adicionam uma funcionalidade chamada “por meio de reconhecimento”. Nesta fase, o pipeline de dados verifica se uma mensagem de dados foi processada com sucesso, permitindo que o sistema de mensagens a elimine da pilha.

   Os CIOs devem considerar as necessidades específicas da sua organização e de cada unidade de negócios ao avaliar os pipelines de dados. Mas independentemente do pipeline escolhido para um aplicativo, ele consistirá em alguns componentes principais.

Os componentes essenciais dos pipelines de dados

Um pipeline de dados incluirá:

• Origem:

  A origem é o ponto de partida de um pipeline de dados, onde os dados são inseridos. O ambiente de TI da sua empresa terá inúmeras fontes de dados (aplicativos de transações, dispositivos conectados, redes sociais, etc.) e instalações de armazenamento (data warehouses, data lakes, etc.) – todos servirão como origem.

• Fluxo de dados:

  É a transferência de dados do ponto de origem ao destino final, abrangendo tanto os ajustes que sofre durante o trânsito quanto os repositórios de dados pelos quais passa. Este componente é frequentemente referido como ingestão.

• Preparação:

  Antes da implementação, pode ser necessário limpar, agregar, transformar (incluindo conversão de formato de arquivo) e compactar dados para normalização. Preparação é o processo que altera os dados para torná-los adequados para análise.

• Destino:

  A transmissão de dados termina em um local conhecido como “destino”. O destino depende do uso; por exemplo, podem ser obtidos dados para reforçar e expandir a visualização de dados ou outras ferramentas de análise. Ou pode alimentar um sistema de automação de segurança como o SIEM.

• Fluxo de trabalho:

  O fluxo de trabalho estabelece uma série de ações e suas interações dentro de um pipeline de dados. Os trabalhos upstream são tarefas executadas nos dados próximos ao recurso a partir do qual os dados chegam ao pipeline. As atividades downstream ocorrem mais próximas do produto final.

Concluindo: selecionando seu kit de ferramentas de pipeline de dados

Uma organização que pretenda construir e fortalecer os seus pipelines de dados deve considerar a implementação do seguinte:

• Lagos de dados : os lagos de dados são frequentemente usados ​​pelas organizações para construir pipelines de dados para iniciativas de aprendizado de máquina e IA. Para grandes volumes de dados, todos os principais provedores de serviços em nuvem – AWS, Microsoft Azure, Google Cloud e IBM – oferecem data lakes.

• Armazéns de dados : Esses repositórios centrais retêm os dados processados ​​estritamente para uma finalidade específica. Teradata, Amazon Redshift, Azure Synapse, Google BigQuery e Snowflake são alternativas de armazenamento populares.

• Ferramentas ETL (extrair, transformar, carregar) : ETL apresenta uma variedade de ferramentas para integração e preparação de dados, incluindo Oracle Data Integrator, IBM DataStage, Talend Open Studio e vários outros.

• Agendadores de fluxo de trabalho em lote : ferramentas de programação como Luigi ou Azkaban suportam a criação de subprocessos como um conjunto de tarefas com interdependências. Também é possível monitorar e automatizar esses fluxos de trabalho.

• Ferramentas de streaming de dados : essas ferramentas podem processar perpetuamente dados coletados de fontes como IoT e sistemas de transação. Google Data Flow, Amazon Kinesis, Azure Stream Analytics e SQLstream são alguns exemplos.

A Uber usa pipelines de streaming construídos no Apache para coletar dados em tempo real de aplicativos de motorista/motorista e passageiros. Ao aproveitar canais de dados que abrangem sistemas locais e Google Cloud, a Macy's garante que cada cliente desfrute de uma experiência igualmente atraente, seja na loja ou comprando on-line. Não importa o seu setor, pipelines de dados eficientes são cruciais para empresas modernas e orientadas por dados.

Você pode turbinar suas operações usando dados concentrando-se na arquitetura de pipeline exemplar e no kit de ferramentas ideal.