Como construir um pipeline de dados: um guia passo a passo

Os dados desempenham um papel significativo no crescimento dos negócios e nas iniciativas digitais há aproximadamente 94% de empresas. No entanto, todo o potencial destes ativos de dados permanece muitas vezes inexplorado, principalmente devido à natureza dispersa dos dados.

A solução está na construção de um sistema estruturado pipeline de dados, uma tarefa que pode consumir muitos recursos e muito tempo. Um pipeline simples pode levar semanas para ser construído, enquanto um mais complexo pode levar meses. Portanto, é fundamental que sua organização invista em ferramentas e tecnologias adequadas para agilizar o processo de construção de um pipeline de dados.

Este blog detalha como construir um pipeline de dados de forma eficaz, passo a passo, oferecendo insights e práticas recomendadas para um processo de desenvolvimento contínuo e eficiente.

Importância dos pipelines de dados

Os pipelines de dados são essenciais para o gerenciamento tranquilo, automatizado e confiável dos dados durante todo o seu ciclo de vida. Eles permitem que as organizações obtenham o máximo valor de seus ativos de dados. Os pipelines de dados melhoram o gerenciamento de dados ao:

• Simplificando o processamento de dados: Os pipelines de dados são projetados para automatizar e gerenciar fluxos de trabalho de dados complexos. Por exemplo, eles podem extrair dados de várias fontes, como vendas online, vendas na loja física e feedback dos clientes. Eles podem então transformar esses dados em um formato unificado e carregá-los em um data warehouse. Isso garante uma conversão perfeita e sem erros de dados brutos em insights acionáveis, ajudando a empresa a entender melhor o comportamento e as preferências do cliente.
• Facilitando análises em tempo real: Os pipelines de dados modernos permitem que as empresas analisem os dados à medida que são gerados. Por exemplo, no setor de compartilhamento de viagens, eles permitem o processamento rápido de dados para combinar motoristas e passageiros, otimizar rotas e calcular tarifas. Também facilitam a fixação de preços dinâmicos, onde as tarifas podem ser ajustadas em tempo real com base em factores como a procura, o tráfego e as condições meteorológicas, aumentando assim a eficiência operacional.
• Promovendo a governança de dados: Os pipelines de dados garantem que os dados sejam tratados de maneira que estejam em conformidade com as políticas internas e regulamentações externas. Por exemplo, no setor de seguros, os pipelines de dados gerenciam dados confidenciais dos segurados durante o processamento de sinistros. Eles garantem a conformidade com regulamentos como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) da União Europeia, protegendo os dados e construindo a confiança dos segurados.

Como construir um pipeline de dados robusto

Construir um pipeline de dados é um processo de várias etapas que requer planejamento e execução cuidadosos. Aqui estão oito etapas para construir um pipeline de dados:

Etapa 1: Defina suas metas

A primeira etapa na construção de um pipeline de dados é delinear claramente seus objetivos. Isso poderia ser para permitir análises em tempo real, facilitar modelos de aprendizado de máquina ou garantir a sincronização de dados entre sistemas. Seus objetivos orientarão o design, a complexidade e a escalabilidade do seu pipeline. Considere os requisitos específicos de dados, a frequência das atualizações de dados e a velocidade desejada de processamento e análise de dados.

Etapa 2: identificar fontes de dados

Reconhecer suas fontes de dados é uma etapa crucial na construção de um pipeline de dados. As fontes de dados podem ser amplamente divididas em seis categorias:

1. Bancos de dados: Podem ser bancos de dados relacionais como MySQL, PostgreSQL ou bancos de dados NoSQL como MongoDB, Cassandra.
2. Armazenamento na núvem: Os dados também podem ser armazenados em plataformas de nuvem como AWS S3, Google Cloud Storage ou Azure Blob Storage.
3. Fluxos de dados em tempo real: Estas são fontes de dados contínuas, como dispositivos IoT, feeds de mídia social ou arquivos de log.
4. Fontes de arquivos: Os dados podem ter origem em arquivos, incluindo formatos como CSV, Excel, JSON ou outros sistemas de armazenamento baseados em arquivos.
5. APIs (interfaces de programação de aplicativos): Os dados podem ser extraídos de APIs que fornecem uma conexão direta com vários serviços web e plataformas externas.”

Compreender a natureza, o formato e o volume destas fontes de dados é essencial, pois impacta as fases subsequentes de ingestão e transformação.

Etapa 3: determinar a estratégia de ingestão de dados

Em seguida, você precisa extrair, integrar e incorporar dados de diversas fontes em seu pipeline. Existem dois métodos principais de ingestão de dados:

1. Ingestão em lote: Este método envolve a coleta de dados durante um período específico e o processamento deles como um grupo. É adequado para grandes volumes de dados estáticos onde não são necessários insights em tempo real.
2. Ingestão em tempo real: Neste método, os dados são processados ​​imediatamente assim que chegam. É ideal para cenários onde os insights em tempo real são cruciais, como detecção de fraudes ou monitoramento de sistema.

Etapa 4: Projetar o Plano de Processamento de Dados

Você precisará limpar, validar e estruturar os dados ingeridos em um formato adequado para análise. Existem duas abordagens principais para a transformação de dados:

1. ETL (Extrair, Transformar, Carregar): Aqui, você extrai dados da origem para um servidor temporário, transforma-os e depois carrega-os no destino. Essa abordagem normalmente é usada ao lidar com volumes menores de dados ou quando os dados transformados precisam ser usados ​​por vários aplicativos downstream.
2. ELT (Extrair, Carregar, Transformar): Nessa abordagem, você extrai dados da origem, carrega-os no destino e depois os transforma no servidor de destino. Isso elimina a necessidade de carregar dados em um servidor temporário, tornando-o preferível para lidar com grandes volumes de dados em um ambiente de big data. O processo de transformação no ELT é semelhante ao ETL, mas ocorre após os dados serem carregados no destino.

Etapa 5: decidir onde armazenar as informações

A seguir, você armazenará os dados processados ​​para uso posterior. Este poderia ser um tradicional data warehouse como o Amazon Redshift para dados estruturados, um lago de dados como o Google Cloud Storage para dados semiestruturados ou não estruturados, ou um sistema de banco de dados como o PostgreSQL para dados transacionais. A escolha do destino depende da natureza dos dados, do caso de uso e dos requisitos específicos das tarefas de análise de dados.

Etapa 6: estabelecer o fluxo de trabalho

Nesta fase, é importante definir a sequência de operações do pipeline. Isso inclui especificar a ordem das tarefas, gerenciar dependências entre tarefas, tratar erros e configurar novas tentativas ou notificações em caso de falha.

Esta etapa é crucial para garantir o bom funcionamento do pipeline e para lidar prontamente com quaisquer problemas que possam surgir. Envolve a criação de verificações de validação de dados e a definição de procedimentos para tratamento e recuperação de erros.

Passo 7: Definir uma Estrutura de Monitoramento

Depois que seu pipeline estiver operacional, é crucial monitorar seu desempenho para garantir que esteja funcionando conforme o esperado. Isso envolve rastrear o fluxo de dados através do pipeline, verificar erros ou gargalos que possam retardar o processamento de dados e monitorar o uso de recursos para garantir que o pipeline esteja operando de forma eficiente. O monitoramento ajuda a detectar e resolver problemas antes que eles afetem o desempenho do pipeline ou a qualidade dos dados.

Etapa 8: Implementar Camada de Consumo de Dados

Finalmente, você precisará criar uma interface confiável por meio da qual os usuários finais ou aplicativos acessem os dados processados. Pode ser uma ferramenta de business intelligence (BI) que fornece recursos de visualização de dados, uma ferramenta de relatórios que gera relatórios detalhados ou uma API que permite que outros aplicativos interajam com os dados. A camada de consumo de dados precisa ser projetada para facilitar o acesso aos dados.

Melhores práticas para construir pipelines de dados

• Simplifique o desenvolvimento e a implantação:  Implementar Integração Contínua/Implantação Contínua (CI/CD) é fundamental aqui. CI/CD automatiza o processo de integração de alterações de código e implantação dessas alterações no ambiente de produção. Isso significa que quaisquer atualizações ou melhorias no pipeline podem ser implementadas de forma rápida e confiável, garantindo que o pipeline esteja sempre operando da melhor forma.
• Mantenha a consistência: Os sistemas de controle de versão ajudam a obter consistência em ambientes de desenvolvimento colaborativo. Eles rastreiam e gerenciam alterações na base de código, permitindo trabalho simultâneo sem substituir alterações e fornecendo a capacidade de reverter para versões de código anteriores quando necessário.
• Otimize o gerenciamento de dados: O particionamento de dados divide um grande banco de dados em segmentos menores e mais gerenciáveis ​​com base em critérios específicos, melhorando o desempenho das consultas e simplificando as tarefas de gerenciamento de dados.
• Aproveite arquiteturas modernas: Arquiteturas de software modernas, como contêineres e microsserviços, podem melhorar significativamente a escalabilidade e a confiabilidade do seu pipeline de dados. Os contêineres encapsulam um aplicativo e suas dependências em uma única unidade que pode ser executada de forma consistente em todas as plataformas. Os microsserviços criam um aplicativo como uma coleção de serviços independentes, promovendo melhor escalabilidade e depuração mais fácil.
• Garanta a segurança dos dados: À medida que os dados passam por vários estágios do pipeline, desde a extração e transformação até o carregamento, é crucial protegê-los contra acesso não autorizado e possíveis violações. Isso envolve a implementação de criptografia de dados, controles de acesso e testes regulares de vulnerabilidade para proteger informações confidenciais. A conformidade com as regulamentações relevantes de segurança de dados, como GDPR e HIPAA, é essencial, especialmente em setores que lidam com dados pessoais, como saúde e finanças.

Mudando de pipelines de dados manuais para automatizados

Construir pipelines de dados manualmente é inerentemente um processo demorado e que consome muitos recursos, tornando-o suscetível a atrasos, erros e ineficiências. A transição para ferramentas automatizadas de pipeline de dados aborda esses desafios, simplificando processos para maior eficiência e otimização de recursos.

Essas ferramentas avançadas desempenham um papel fundamental na agilização de todo o processo, oferecendo vantagens como redução do tempo de desenvolvimento, minimização de erros e maior escalabilidade. Ao automatizar tarefas repetitivas, eles permitem que as organizações agilizem o desenvolvimento do pipeline enquanto mantêm um alto nível de precisão.

Crie pipelines de dados facilmente com Astera

 

AsteraO Data Pipeline Builder reúne todos esses recursos de automação.

Isso simplifica integração de dados, oferece escalabilidade e vem equipado com recursos para manter a segurança e a conformidade dos dados.

Com sua interface amigável e recursos poderosos, AsteraA solução da empresa reduz o esforço e o tempo necessários para construir um pipeline de dados robusto, permitindo que as empresas se concentrem mais em aproveitar seus dados para obter insights e tomar decisões. Construindo um pipeline de dados com Astera leva apenas cinco passos:

1. Extração de dados: Astera permite extrair dados de uma ampla variedade de fontes. Isso inclui vários bancos de dados como SQL Server, Oracle e MySQL, formatos de arquivo como Excel, CSV, XML e JSON e aplicativos em nuvem como Salesforce e Microsoft Dynamics 365, garantindo um processo abrangente de coleta de dados.
2. Transformação de dados: Uma vez extraídos os dados, Astera fornece uma variedade de funções de transformação que você pode usar para limpar, formatar e estruturar seus dados de acordo com seus requisitos. Por exemplo, você pode usar essas funções para remover duplicatas, converter tipos de dados ou agregar dados com base em critérios específicos.
3. Carregamento de dados: Depois que os dados são transformados, Astera permite carregá-lo no destino desejado, seja um banco de dados, um data warehouse ou um sistema de arquivos. Você pode carregar os dados em um banco de dados SQL Server, um data warehouse baseado em nuvem como o Amazon Redshift ou até mesmo exportá-los como um arquivo CSV.
4. Automação e Agendamento: Astera também fornece recursos para automatizar e agendar suas tarefas de pipeline de dados. Isso significa que, depois de configurar seu pipeline, você poderá executá-lo automaticamente em intervalos programados ou acionado por determinados eventos, reduzindo o esforço manual e garantindo que seus dados estejam sempre atualizados.
5. Monitoramento e tratamento de erros: Astera fornece recursos de monitoramento em tempo real, permitindo acompanhar o desempenho do seu pipeline de dados e identificar e resolver rapidamente quaisquer problemas.

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