Da automação de pipeline de dados aos pipelines de dados adaptáveis

A automação de pipeline de dados desempenha um papel central na integração e entrega de dados entre sistemas. A arquitetura é excelente para lidar com tarefas repetitivas e estruturadas, como extrair, transformar e carregar dados em um ambiente estável e previsível, porque os pipelines são construídos em torno de regras fixas e processos predefinidos. Então, eles continuarão a funcionar se você mantiver o status quo, ou seja, desde que seus dados sigam uma estrutura consistente.

Recentemente, no entanto, as empresas têm lutado com demandas complexas e dinâmicas para as quais a automação tradicional de pipeline de dados não é adequada. Isso ocorre porque essa arquitetura é normalmente projetada com mapeamentos estáticos entre sistemas de origem e destino, o que significa que os pipelines não podem se ajustar automaticamente às estruturas de dados de origem em evolução.

E assim, essas limitações abrem caminho para a transição da automação de pipelines de dados para pipelines de dados autoajustáveis, também conhecidos como pipelines de dados inteligentes ou adaptáveis.

O que é automação de pipeline de dados?

A automação do pipeline de dados é o processo de automatização movimento de dados entre sistemas ou aplicações. Para um Pipeline ETL, significa automatizar a extração, transformação e carregamento (ETL) processos para que eles rodem sem intervenção manual significativa. Todo o processo é disparado automaticamente, por exemplo, quando novos dados chegam ou via agendamento (por exemplo, a cada cinco minutos).

No caso de integração de dados, a automação do pipeline de dados permite que você se conecte a todas as suas fontes de dados e ingira dados automaticamente, seja no local ou na nuvem, que você pode usar para processos posteriores, como armazenamento de dados para análises e relatórios de longo prazo.

Isso é o mais longe que você pode chegar com esses pipelines, principalmente devido à sua natureza rígida. Em outras palavras, esses pipelines não são adaptados para lidar com ambientes de dados em mudança, por exemplo, mudanças em metadados de origem. Vamos dar uma olhada mais de perto em como essas mudanças podem afetar seu pipelines de dados.

O que são pipelines de dados inteligentes?

Os pipelines de dados inteligentes se adaptam automaticamente às alterações de metadados em suas fontes de dados. Como a maioria dessas alterações está relacionada aos metadados, eles também são chamados de pipelines de dados orientados a metadados. As alterações nos metadados podem incluir a adição de novos campos, tipos de dados alterados ou quaisquer outras alterações no banco de dados tabela.

O objetivo dos pipelines adaptáveis ​​é reduzir ainda mais o tempo de obtenção de insights, garantindo que os dados continuem se movendo, mesmo quando os dados de origem mudam abruptamente.

Como pipelines de dados inteligentes lidam com a evolução do esquema

Modificar a estrutura de um banco de dados ou fonte de dados ao longo do tempo é o que chamamos de evolução do esquema e impacta diretamente os metadados da fonte de dados.

Para entender o que a alteração de metadados de origem significa para pipelines de dados e porque o objetivo principal de um pipeline de dados é mover dados, vamos falar brevemente sobre dados em movimento, também chamados de dados em trânsito. Refere-se a informações ou ativos de dados que se movem do ponto A para o B. Em termos de integração de dados, isso implica na movimentação de dados de várias fontes, como um banco de dados, para um destino, que pode ser seu data warehouse otimizado para inteligência empresarial (BI) e análise.

Um exemplo poderia ser quando você precisa migrar dados de uma configuração local para uma infraestrutura baseada em nuvem. Observe que ETL é apenas um dos muitos métodos para transportar seus dados. Outras maneiras comuns incluem captura de dados alterados (CDC) e extrair, carregar, transformar (ELT).

A chave, no entanto, é mover os dados de uma forma que eles cheguem ao sistema de destino no formato necessário. Para que isso aconteça e para que seja possível derivar valor deles em tempo hábil, seus dados devem viajar pelo pipeline sem impedimentos e sem serem afetados. No entanto, as fontes de dados raramente permanecem constantes — mesmo pequenas alterações de esquema podem resultar em erros de dados ou registros descartados. Portanto, seu pipeline de dados deve ser consciente dessas mudanças nos metadados de origem e ser capaz de fazer ajustes adequados para uma entrega de dados bem-sucedida.

A natureza dinâmica dos metadados de origem

A evolução do esquema pode acontecer por muitos motivos, por exemplo, quando você adiciona novos recursos a um aplicativo, otimiza o desempenho do banco de dados ou integra novas fontes de dados. Embora forneça flexibilidade para as necessidades de dados em evolução da sua organização, ela causa desafios significativos para pipelines de dados que dependem de um esquema estável. Mesmo quando fatoramos a automação tradicional na equação, esses pipelines de dados não podem ajustar automaticamente seus mapeamentos e transformações para alterar metadados sem intervenção manual.

Além disso, com a incorporação da inteligência artificial (IA) em processos organizacionais, as fontes de dados estão evoluindo mais rápido do que nunca. Em termos de metadados, essas alterações incluem modificações no esquema que podem ser tão simples quanto a adição de uma nova coluna e o ajuste dos comprimentos dos campos ou tão complexas quanto a alteração de tipos de dados e relacionamentos de tabelas.

Como observado em trabalho de pesquisa apresentadas na UNECE, tais mudanças representam riscos que você deve abordar prontamente para garantir que seus dados permaneçam adequados à finalidade, seja análise de dados ou usá-lo para projetos como treinar um modelo de aprendizado de máquina (ML).

Lidando com mudanças nos metadados de origem

Embora a evolução do esquema tenha como objetivo adaptar e modificar as estruturas de dados subjacentes conforme elas mudam, isso nem sempre significa que a evolução é compatível com versões anteriores. A evolução do esquema incompatível com versões anteriores não surge porque a evolução do esquema falha em se adaptar, mas porque algumas mudanças de esquema são inerentemente incompatíveis com dados ou sistemas mais antigos.

Uma maneira de lidar com a mudança de metadados de origem é retrabalhar seus pipelines ETL alterando o código e incorporando modificações de esquema. Embora flexível, a abordagem é trabalhosa e propensa a erros humanos. Outro método mais viável é aproveitar o no-code Ferramentas ETL or plataformas de integração de dados projetado para automação de pipeline de dados. Embora você não precise codificar para sair desse problema, você ainda precisará modificar centenas de fluxos de dados toda vez que seus metadados de origem mudarem, ainda mais, se você tiver um complexo arquitetura de pipeline de dados.

Gerenciar isso requer um design inteligente, que pode lidar com essas mudanças de forma mais suave. É por isso que as empresas buscam pipelines de dados inteligentes. Esses pipelines são baseados na abordagem orientada por metadados para movimentação de dados, que promete entregar dados prontos para consumo. A abordagem impulsiona a arquitetura de automação do pipeline de dados para o próximo nível, eliminando a necessidade de atualizar seus fluxos de dados para contabilizar quaisquer modificações de esquema em seus metadados de origem.

Os benefícios dos pipelines de dados adaptáveis

As empresas têm muito a ganhar substituindo sua arquitetura rígida de pipeline de dados por uma mais adaptável e resiliente. As empresas contam com pipelines de dados inteligentes para:

Melhore a agilidade

Com a IA sendo um dos principais impulsionadores de fusões e aquisições nos próximos anos, as empresas que buscam adquirir ou se fundir com outras empresas precisam de uma arquitetura de pipeline confiável que seja inteligente o suficiente para integrar novos dados perfeitamente sem interromper as operações.

Integrar novas fontes de dados

A adição de novas fontes de dados se torna uma tarefa simples de conectá-las aos seus pipelines existentes sem fazer nenhuma alteração. Com ferramentas modernas de pipeline de dados, você pode fazer isso adicionando uma nova fonte de dados ao seu fluxo de dados e configurando a conexão de origem sem interromper o restante do fluxo de trabalho.

Aumentar a produtividade

Como suas equipes de dados não precisam mais gastar tempo depurando manualmente os pipelines, elas dedicam mais tempo a tarefas de maior importância, como colaborar com as partes interessadas do negócio na resolução de novos problemas de dados.

Escala sob demanda

A crescente dependência de IA generativa e modelos de linguagem grande (LLMs) está forçando as empresas a reavaliar seus pipelines de dados, pois a quantidade massiva de dados que essas tecnologias produzem está sobrecarregando seus sistemas existentes. Quando confrontados com picos repentinos no volume de dados, os pipelines adaptáveis ​​podem escalar rapidamente para acomodar a carga aumentada e continuar funcionando, garantindo acesso oportuno aos dados necessários.

Democratizar a integração de dados

Com uma arquitetura de pipeline de dados de autoatendimento, funções de negócios como finanças e marketing não precisam mais depender de TI para acessar os dados mais atualizados. Em vez disso, seus pipelines de dados orientados por metadados fazem todo o trabalho pesado para eles, permitindo que se concentrem em iniciativas críticas de negócios, como analisar dados para reduzir custos e melhorar a experiência do cliente.

Introdução aos pipelines de dados inteligentes

Então, como é o pacote inicial do pipeline de dados adaptável? Antes de tudo, você precisa de uma arquitetura que capacite todas as suas equipes a assumir o controle de suas próprias iniciativas de dados. Isso significa adotar uma interface amigável e sem código que permita que usuários de vários níveis de habilidade técnica configurem, gerenciem e interajam com pipelines de dados de forma eficaz, sejam eles engenheiros de dados, analistas ou usuários empresariais.

Além da interface, seus pipelines de dados devem ser capazes de detectar e se adaptar às modificações de esquema conforme elas acontecem, sem precisar retrabalhar nenhuma parte do fluxo de dados.

Tais recursos podem ser facilmente encontrados em ferramentas modernas de pipeline de dados. A chave, no entanto, é a adaptabilidade — encontrar a plataforma certa que se adapta às suas necessidades comerciais específicas. Lembre-se, o objetivo é a democratização do gerenciamento de dados, então, além do alinhamento com os objetivos comerciais, o foco também deve ser na flexibilidade e facilidade de uso.

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