Pipeline de Dados: O que é? Conceitos e Exemplos para Entender o Essencial

Você já ouviu falar em pipeline de dados? Sim, mas não sabe muito bem o que é? Então, convidamos você para continuar a leitura deste artigo, assim poderá ficar informado a respeito. Confira!

Em um mundo cada vez mais digitalizado, a gestão eficaz de dados tornou-se um pilar crucial para empresas e organizações.

Com o advento de novas tecnologias e o aumento de dispositivos conectados, estamos gerando dados em uma escala nunca antes vista.

É aqui que o pipeline de dados entra em cena como uma estratégia vital para o gerenciamento eficiente dessas informações.

• O que é um pipeline de dados?
• Quais os principais benefícios de um pipeline de dados?
• Processamento Eficiente de Dados
• Integração Completa de Dados
• Componentes cruciais de um pipeline de dados
• Fluxo de operações em um pipeline de dados: ETL vs ELT
• Ferramentas essenciais para implementação de pipelines de dados
• A importância da engenharia de dados na gestão de pipelines
• Segurança, integridade e acessibilidade

O que é um pipeline de dados?

Um pipeline de dados é essencialmente uma série de processos interligados que facilitam a coleta, armazenamento, transformação e análise de dados.

O objetivo é criar um fluxo de informações contínuo e automatizado, desde a fonte até o ponto de consumo, para auxiliar na tomada de decisões baseadas em dados.

Quais os principais benefícios de um pipeline de dados?

Os pipelines de dados oferecem uma série de benefícios cruciais para qualquer organização que deseje lidar eficazmente com seus dados. Vejamos em detalhes alguns dos principais benefícios que um pipeline de dados pode proporcionar:

Melhoria na Qualidade dos Dados

Os pipelines de dados desempenham um papel vital na melhoria da qualidade dos dados. Eles realizam a limpeza e o refinamento dos dados brutos, tornando-os mais úteis e confiáveis para os usuários finais.

Além disso, esses sistemas padronizam formatos de campos, como datas e números de telefone, ao mesmo tempo que detectam e corrigem erros de entrada. A eliminação de redundâncias e a garantia de consistência dos dados em toda a organização são outras contribuições significativas para a qualidade dos dados.

Processamento Eficiente de Dados

Engenheiros de dados costumam se deparar com tarefas repetitivas ao lidar com transformação e carga de dados. Os pipelines de dados possibilitam a automação dessas tarefas de transformação, liberando os engenheiros para se concentrarem na descoberta de insights valiosos para o negócio.

Além disso, a eficiência é fundamental, pois permite o processamento ágil de dados brutos, impedindo que eles percam relevância ao longo do tempo.

Integração Completa de Dados

Um dos aspectos mais poderosos dos pipelines de dados é sua capacidade de integrar dados de fontes diversas. Eles simplificam a tarefa de fundir conjuntos de dados de fontes distintas, permitindo o cruzamento de valores e a correção de inconsistências.

Por exemplo, ao lidar com dados de um cliente que realiza compras em uma plataforma de comércio eletrônico e em um serviço digital, o pipeline pode identificar e corrigir discrepâncias, garantindo a integridade dos dados antes de sua análise.

Componentes cruciais de um pipeline de dados

As fontes de dados são o ponto de partida em qualquer pipeline. Podem variar desde bancos de dados e aplicativos até APIs e webhooks. Dependendo do projeto, essas fontes podem enviar dados em tempo real ou em intervalos programados.

Transformações

Após a coleta, os dados passam por uma fase de transformação. Aqui, várias operações são aplicadas para tornar os dados mais úteis e prontos para análise. Isso pode incluir classificação, formatação, e até mesmo a remoção de duplicatas.

Destinos de dados

Depois de transformados, os dados são enviados para seus destinos finais, que podem ser data warehouses, data lakes ou outras plataformas de análise de dados e business intelligence.

Esses destinos atuam como repositórios para os dados transformados, tornando-os acessíveis para consultas e análises futuras.

Fluxo de operações em um pipeline de dados: ETL vs ELT

• ETL (Extract, Transform, Load): Neste modelo, os dados são extraídos de várias fontes, transformados e, em seguida, carregados em um destino final. É uma abordagem eficaz quando os dados precisam de transformações intensas antes da análise.
• ELT (Extract, Load, Transform): Aqui, os dados são extraídos e carregados diretamente no destino final, onde as transformações ocorrem posteriormente. Esta abordagem é útil em cenários de streaming de dados, onde a análise em tempo real é crucial.

Ferramentas essenciais para implementação de pipelines de dados

Veja abaixo, quais são as ferramentas essenciais para a implementação de pipelines de dados:

1. Apache Airflow
2. Databricks
3. Azure Data Factory e AWS Glue

Apache Airflow

É uma ferramenta de orquestração que permite agendar e monitorar fluxos de trabalho de dados de forma flexível.

Databricks

Utilizado principalmente para processamento de dados, é uma plataforma baseada em Apache Spark que facilita a análise de grandes volumes de dados.

Azure Data Factory e AWS Glue

Estas são soluções de orquestração de fluxos de trabalho de dados oferecidas pela Microsoft e Amazon, respectivamente. Ambas simplificam a ingestão, transformação e carga de dados entre várias fontes e destinos.

A importância da engenharia de dados na gestão de pipelines

A engenharia de dados desempenha um papel vital na criação e manutenção de pipelines de dados eficientes. Com a estratégia certa e o uso de ferramentas adequadas, as organizações podem maximizar o valor dos seus dados, impulsionando decisões bem fundamentadas e identificando novas oportunidades de negócio.

Segurança, integridade e acessibilidade

Um dos maiores desafios no gerenciamento de dados é garantir sua segurança, integridade e acessibilidade. Pipelines de dados bem projetados asseguram que todas essas métricas sejam atendidas, permitindo que as empresas façam análises profundas sem comprometer a qualidade dos dados.

Conclusão

Pipeline de dados não são apenas uma série de processos técnicos; eles são a espinha dorsal da tomada de decisões em um mundo orientado por dados. Ao entender o que é um pipeline de dados e como ele funciona, as empresas estão melhor posicionadas para transformar dados brutos em insights acionáveis.