O que é um pipeline de dados? Um guia abrangente

Os pipelines de dados são um componente fundamental das organizações modernas orientadas por dados, pois garantem fluxos de dados de forma eficiente e confiável através do ecossistema de dados de uma organização. Neste artigo, exploraremos o conceito de pipelines de dados, seus principais componentes, seus diversos casos de uso e os benefícios que oferecem. Vamos nos aprofundar e descobrir como os pipelines podem revolucionar suas operações baseadas em dados.

O que é um pipeline de dados? 

Um pipeline de dados é um método de transporte de dados de um lugar para outro. Atuando como um canal de dados, esses pipelines permitem processamento, transformação e entrega eficientes de dados no local desejado. Ao orquestrar esses processos, eles simplificam as operações de dados e aprimoram gerenciamento de qualidade de dados.

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Evolução da arquitetura de pipelines de dados: da automação da CPU ao fluxo em tempo real

Imagine um cenário sem onde um sistema executa todas as tarefas. Extração, limpeza, reconciliação – tudo isso realizado em um só lugar.

Esta não é uma situação ideal, pois requer grande capacidade de armazenamento e computação. Também é muito ineficiente. Consequentemente, foram construídos pipelines de dados automatizados para conectar dados de diferentes locais e em diferentes estágios.

Os pipelines de dados evoluíram nas últimas quatro décadas. Inicialmente, eles eram tecnicamente inexistentes. Os analistas de dados tiveram que transferir manualmente os dados da origem ao destino. Eles costumavam mover dados em lotes uma vez por dia, o que reduzia o tempo de obtenção de insights.

Com o tempo, esses pipelines tornaram-se mais flexíveis, facilitando a movimentação de dados de fontes de nuvem para destinos de nuvem, como AWS e Floco de neve. No contexto atual, eles se concentram na ingestão eficiente de dados, especialmente dados em tempo real, e na necessidade de automação e orquestração.

Tipos de pipelines de dados

Existem vários tipos de pipelines de dados, cada um servindo a propósitos específicos:

• Pipelines em Lote: esses pipelines processam dados em grandes volumes em intervalos programados. Eles são ideais para lidar com análise de dados históricos, relatórios off-line e tarefas orientadas em lote.
• Pipelines em tempo real: esses pipelines processam dados quase em tempo real ou com baixa latência. Eles são projetados para fontes de dados de streaming, como sensores, logs ou feeds de mídia social. Os pipelines em tempo real permitem análise e resposta imediatas a tendências, anomalias ou eventos emergentes, tornando-os críticos para aplicativos como detecção de fraudes, análises em tempo real e sistemas de monitoramento.
• Pipelines ETL: Tubulações ETL são amplamente utilizados para integração de dados e armazenamento de dados. Eles envolvem a extração de dados de várias fontes, transformando-os em um formato consistente e carregando-os em um sistema de destino. Os pipelines ETL são normalmente orientados a lotes, mas podem ser aumentados com componentes em tempo real para um processamento de dados mais dinâmico.
• Gasodutos ELT: Os pipelines ELT (extrair, carregar, transformar) são semelhantes aos pipelines ETL, mas com uma sequência de etapas diferente. Em ELT, os dados são primeiro carregados em um sistema de destino, como um lago de dados or data warehousee depois transformado conforme necessário. Essa abordagem aproveita o poder de processamento e a escalabilidade dos sistemas de armazenamento modernos, permitindo que as transformações sejam realizadas diretamente nos dados carregados.
• Pipelines orientados a eventos: Esses pipelines são acionados por eventos ou acionadores específicos, como a chegada de novos dados ou eventos do sistema. Eles permitem o processamento de dados em tempo real ou quase real e são frequentemente usados ​​em processamento de eventos complexos, aplicativos de IoT e arquiteturas baseadas em eventos.

Pipeline de dados versus ETL

Esses dois termos muitas vezes podem confundir as pessoas. A principal diferença entre um pipeline de dados e um pipeline ETL é que um pipeline ETL é um subconjunto de pipelines de dados. Pipelines de dados são um termo geral para mover dados de uma origem para um destino em um fluxo estruturado. Pipelines ETL são um tipo específico de pipeline para transformar e carregar dados.

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Aqui estão os fundamentos diferenças entre pipelines de dados e ETL

Pipeline de dados:

1. Movimentação e integração de dados: Os pipelines de dados concentram-se principalmente na movimentação de dados de um sistema para outro e na integração de dados de várias fontes. Eles permitem a transferência eficiente e em tempo real de dados entre sistemas ou serviços.
2. Flexibilidade: Eles podem ser mais flexíveis e versáteis em comparação com ETL processos. Eles são frequentemente usados ​​para streaming de dados em tempo real, processamento em lote ou ambos, dependendo do caso de uso.
3. Dados de transmissão: Os pipelines de dados são adequados para lidar com dados de streaming, como dados gerados continuamente a partir de dispositivos IoT, mídias sociais ou aplicativos da web.
4. Processamento quase em tempo real: Os pipelines de dados são mais adequados para aplicações que exigem insights atualizados, pois podem processar e entregar dados quase em tempo real
5. Casos de uso: Os casos de uso comuns para pipelines de dados incluem processamento de logs e eventos, análise em tempo real, replicação de dados e sincronização de dados.

ETL (Extrair, Transformar, Carregar):

1. Processo Estruturado: Os processos ETL seguem uma sequência estruturada de tarefas: extração de dados dos sistemas de origem, transformação de dados para atender aos requisitos de negócios e carregamento de dados em um repositório de destino (geralmente um data warehouse).
2. Processamento em lote: Os processos ETL são normalmente projetados para processamento em lote, onde os dados são coletados durante um período (por exemplo, diariamente ou de hora em hora) e transformados antes de serem carregados no sistema de destino.
3. Transformações Complexas: ETL é a escolha certa caso você precise realizar transformações complexas de dados, como agregações, limpeza de dados e enriquecimento de dados
4. Armazenamento de dados: Você deve optar por processos ETL quando precisar consolidar dados de múltiplas fontes e transformá-lo para dar suporte à inteligência de negócios e relatórios.
5. Análise Histórica: Os processos ETL são adequados para análise e relatórios de dados históricos, onde os dados são armazenados em um formato estruturado, otimizado para consulta e análise.

Semelhanças:

1. Transformação de dados: Tanto os pipelines de dados quanto os processos ETL envolvem transformação de dados, mas a complexidade e o tempo dessas transformações são diferentes.
2. Qualidade dos dados: Garantir qualidade de dados é importante tanto em pipelines de dados quanto em processos ETL.
3. Monitoramento e registro: Ambos exigem recursos de monitoramento e registro para rastrear movimento de dados, transformação e erros.

Construindo um pipeline de dados – Seis S principalpisos

Construir um sistema eficiente para consolidação de dados requer planejamento e configuração cuidadosos. Normalmente existem seis etapas principais no processo:

1. Identificando fontes de dados: A primeira etapa é identificar e compreender as fontes de dados. Podem ser bancos de dados, APIs, arquivos, data lakes, serviços externos ou dispositivos IoT. Determine o formato, estrutura e localização dos dados.
2. Data Moderna: extraia e combine dados das fontes identificadas usando conectores de dados. Isso pode envolver consultas a bancos de dados, busca de dados de APIs, leitura de arquivos ou captura de dados de streaming.
3. Transformação de dados: Após extrair os dados, transforme-os e limpe-os para garantir sua qualidade e consistência. A transformação de dados envolve tarefas como limpeza de dados, filtrando, agregando, mesclando e enriquecendo. Esta etapa garante que os dados estejam no formato e estrutura desejados para análise e consumo.
4. Carregamento de dados: após a transformação, carregue os dados no sistema ou repositório de destino para armazenamento, análise ou processamento adicional. Durante a fase de carregamento, os pipelines transferem os dados transformados para data warehouses, data lakes ou outras soluções de armazenamento. Isso permite que os usuários finais ou aplicativos downstream acessem e utilizem os dados de maneira eficaz.
5. Automação e agendamento: configure mecanismos de automação e agendamento para executar o pipeline de dados em intervalos regulares ou em resposta a eventos específicos. A automação minimiza a intervenção manual e garante que os dados estejam sempre atualizados.
6. Monitoramento e Avaliação: Implementar robusto monitoramento e métricas para rastrear a integridade e o desempenho da arquitetura de dados. Configure alertas para notificá-lo sobre problemas ou anomalias que requerem atenção. Este estágio ajuda a otimizar seus pipelines de dados para garantir a máxima eficiência na movimentação de dados.

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Benefícios de um pipeline de dados

Em palavras simples, o pipeline de dados permite que as organizações liberem todo o potencial de seus ativos de dados. Aqui estão alguns de seus principais benefícios:

1. Maior Eficiência

Os pipelines de dados automatizam os fluxos de trabalho de dados, reduzindo o esforço manual e aumentando a eficiência geral no processamento de dados. Ao simplificar as operações de dados, as organizações podem otimizar a utilização de recursos e minimizar os custos associados ao tratamento manual de dados.

2. Maior escalabilidade

Eles podem lidar com grandes volumes de dados, permitindo que as organizações escalem suas operações à medida que suas necessidades de dados aumentam. Ao adotar uma arquitetura escalável, as empresas podem acomodar as crescentes demandas de dados sem comprometer o desempenho.

3. Qualidade de dados Melhorias

Por meio de processos de limpeza e transformação de dados, eles aprimoram a qualidade dos dados e garantem precisão para análise e tomada de decisão. Ao manter altos padrões de qualidade de dados, as organizações podem contar com insights confiáveis ​​para conduzir suas atividades de negócios.

4. Insights em tempo real

Os dados em tempo real permitem que as organizações recebam informações atualizadas para ação imediata. Ao aproveitar insights de dados oportunos, as empresas podem tomar decisões ágeis e proativas, obtendo uma vantagem competitiva em condições dinâmicas de mercado.

5. Custo-efetividade

Eles otimizam a utilização de recursos, minimizando os custos associados ao manuseio e processamento manual de dados. Ao reduzir o tempo e o esforço necessários para as operações de dados, as organizações podem alocar recursos com eficiência e obter economia.

Usos de um pipeline de dados: aplicativos comuns para aproveitar dados

Os pipelines de dados atendem a uma infinidade de propósitos em todos os setores, capacitando as organizações com insights oportunos e tomadas de decisão baseadas em dados. Eles são utilizados em vários setores para aumentar a eficiência do fluxo de dados dentro das organizações.

Por exemplo, a no setor financeiro, eles ajudam a integrar preços de ações e registros de transações, permitindo que as instituições financeiras aprimorem o gerenciamento de riscos, detectem fraudes e garantam a conformidade regulatória.

No setor de saúde, os pipelines integram registros eletrônicos de saúde e resultados de laboratório, contribuindo para melhorar o monitoramento do paciente, o gerenciamento da saúde da população e a pesquisa clínica.

No setor de varejo e comércio eletrônico, integram dados de clientes de plataformas de comércio eletrônico e sistemas de ponto de venda, permitindo uma gestão eficaz de estoques, segmentação de clientes e estratégias de marketing personalizadas.

Alguns casos de uso mais gerais:

1. Analytics em tempo real

Os pipelines de dados permitem que as organizações coletem, processem e analisem dados em tempo real. Ao aproveitar o poder da análise em tempo real, as empresas podem tomar decisões oportunas, reagir rapidamente às mudanças do mercado e obter uma vantagem competitiva.

2. Integração de Dados

Os pipelines de dados consolidam dados usando conectores de dados de diversas fontes, incluindo bancos de dados, APIs e plataformas de terceiros, em um formato unificado para análise e relatórios. Esta integração permite que as organizações aproveitem todo o potencial dos seus ativos de dados e obtenham uma visão holística das suas operações.

3. Migração de dados

Eles facilitam uma operação suave e eficiente migração de dados desde sistemas legados até infraestrutura moderna. Ao garantir uma transição perfeita e sem interrupções, as organizações podem aproveitar tecnologias avançadas e impulsionar a inovação.

4. Aprendizado de máquina e IA

Eles fornecem um fluxo contínuo de dados para treinar modelos de aprendizado de máquina. Isso permite que as organizações desenvolvam análises preditivas, automatizem processos e liberem o poder da inteligência artificial para impulsionar seus negócios.

5. Business Intelligence

Os pipelines de dados oferecem suporte à extração e transformação de dados para gerar insights significativos. Ao aproveitar o poder da inteligência de negócios, as organizações podem tomar decisões baseadas em dados, identificar tendências e elaborar estratégias eficazes.

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Trabalhando com ferramentas de pipeline de dados

Ferramentas de pipeline de dados torna mais fácil a construção de pipelines de dados, já que atualmente eles não têm código e oferecem uma interface visual. No entanto, escolher a ferramenta certa é uma decisão crítica para qualquer organização. A ferramenta certa deve fornecer conectividade a uma ampla variedade de bancos de dados, APIs, destinos de nuvem, etc. Deve também fornecer suporte para integração de dados em tempo real e ETL e ELT. Uma ferramenta ideal deve ser escalável; deve ser capaz de lidar com volumes crescentes de dados e usuários simultâneos. Deve permitir o escalonamento horizontal para lidar com mais nós e aumentar a demanda do usuário.

Aqui estão algumas ferramentas que você pode considerar:

• Astera Centerprise: Um sem código solução de gerenciamento de dados que permite criar pipelines de dados de nível empresarial em minutos. Ele permite que você crie e agende pipelines ETL e ELT em uma interface simples de arrastar e soltar. Ele também suporta ampla conectividade com bancos de dados e armazéns líderes do setor. Além disso, você pode automatizar todos os fluxos e monitorar dados em tempo real e aproveitar as vantagens de transformações integradas avançadas, qualidade de dados, controle de versão e recursos de segurança. É uma ferramenta poderosa que foi projetada tendo em mente as necessidades dos usuários técnicos e não técnicos.
• Dados: Dataddo é uma ferramenta sem código baseada em nuvem para construir pipelines de ETL. Ele se conecta perfeitamente à sua pilha existente, juntamente com suporte para vários conectores.
• Informática: A Informatica é outra ferramenta de nível empresarial para a construção de pipelines de dados. A ferramenta está equipada com recursos completos, como variedade de opções de conectividade e diferentes fontes de dados. No entanto, a Informatica é um pouco mais cara do que outras ferramentas do mercado.
• Hevodados: Hevodata vem com uma interface gráfica amigável que facilita a construção de pipelines de dados. A ferramenta oferece suporte a integrações fáceis de usar em bancos de dados, aplicativos SaaS e armazenamento em nuvem. A característica única do hevodata é seu preço baseado em volume, o que o torna ideal para pequenas e médias empresas.

Tendências emergentes em pipelines de dados

Além dos casos de uso comuns, os pipelines de dados têm aplicações em vários cenários avançados e tendências emergentes:

• Personalização em tempo real: Os pipelines permitem a personalização em tempo real, analisando os dados de comportamento do usuário e fornecendo conteúdo ou recomendações personalizadas em tempo real.
• Processamento de Dados da Internet das Coisas (IoT): Com o surgimento dos dispositivos IoT, a integração de dados é usada para ingerir, processar e analisar grandes quantidades de dados de sensores gerados por dispositivos IoT, permitindo insights e automação em tempo real.
• Malha de dados: O conceito de malha de dados os descentraliza e estabelece uma infraestrutura de dados de autoatendimento orientada para o domínio. Ele promove propriedade de dados, autonomia e fácil acesso aos dados, levando a escalabilidade e agilidade aprimoradas no processamento de dados.
• Aprendizado federado: Eles oferecem suporte a abordagens de aprendizado federado, em que os modelos de aprendizado de máquina são treinados de forma colaborativa em fontes de dados distribuídas, mantendo a privacidade e a segurança dos dados.
• AI explicável: Eles podem incorporar técnicas para gerar modelos de IA explicáveis, proporcionando transparência e interpretabilidade em modelos complexos de aprendizado de máquina.

Conclusão

Concluindo, os pipelines de dados desempenham um papel vital no cenário moderno, facilitando o processamento, integração e análise eficientes de dados. Ao aproveitar o poder dos pipelines, as organizações podem aprimorar a tomada de decisões, melhorar a eficiência operacional e obter insights valiosos a partir de seus dados.

Ferramentas de integração de dados como Astera Centerprise simplificar a criação de fluxos de dados de ponta a ponta. Com sua interface amigável, conectores pré-construídos e funcionalidade abrangente, Centerprise agiliza o processo de construção e gerenciamento de pipelines, garantindo a movimentação contínua de dados e fornecendo insights acionáveis ​​para as organizações.