Trabalhar com grandes volumes de dados requer práticas e ferramentas eficazes de gerenciamento de dados, e dois dos processos frequentemente usados ​​são ingestão de dados e ETL. Dadas as semelhanças entre estes dois processos, as pessoas não técnicas procuram compreender o que os torna diferentes, muitas vezes utilizando consultas de pesquisa como “ingestão de dados vs ETL”. 

A ingestão de dados concentra-se na coleta e importação inicial de dados, preparando-os para armazenamento ou uso futuro. O ETL, por outro lado, leva esse processo ainda mais longe, não apenas ingerindo dados, mas também transformando-os. A transformação envolve limpar os dados para remover imprecisões ou informações irrelevantes, estruturá-los em um esquema predefinido para facilitar a consulta e adicionar um contexto valioso antes de carregá-los em seu destino, como um data warehouse. Vamos fecharr veja a ingestão de dados e ETL para entender como eles são diferentes ehagora eles são frequentemente usados ​​juntos. Isso nos ajudará a compreender suas funções em uma arquitetura moderna de pipeline de dados. 

O que é ingestão de dados? 

Ingestão de dados é o processo de coleta, importação e transferência de dados de diferentes fontes, como arquivos, bases de dados, e plataformas de streaming em um sistema de armazenamento ou processamento É um passo inicial em um pipeline de dados, onde dados brutos de fontes como arquivos, fluxos, APIs ou bancos de dados são adquiridos e preparados para análise e armazenamento posteriores.  

Por exemplo, a ingestão de dados para uma empresa de varejo envolveria a coleta de dados de vendas de fontes como aplicativos móveis, plataformas de comércio eletrônico e formulários de feedback de clientes que incluiriam informações de produtos, perfis de clientes, registros de transações e atualizações de inventário. O processo de ingestão de dados envolveria então a extração de dados de cada fonte e o carregamento deles em um repositório de dados centralizado. 

 Existem dois tipos de técnicas de ingestão de dados: 

Ingestão de dados em lote: Envolve coletar e mover dados em intervalos regulares. 

Ingestão de dados de streaming: Isso inclui coletar dados e carregá-los no repositório de destino em tempo real. is

O que é ETL? 

Extrair, transformar e carregar (ETL) é um tipo de processo de integração de dados que foi padronizado na década de 1970. Envolve extrair dados de várias fontes, transformá-los em um formato consistente e, finalmente, carregá-los no sistema de destino, que normalmente é um banco de dados, um data warehouse, ou um data lake. Extração de dados envolve recuperar dados de diferentes sistemas de origem, como APIs, arquivos, bancos de dados ou fluxos. Esta etapa requer consultar bancos de dados ou ler arquivos para reunir as informações essenciais.  

Transformação de dados envolve converter os dados extraídos em um formato adequado para análise e relatórios. Algumas operações comuns de transformação incluem normalização, limpeza de dados, agregação e enriquecimento. 

Finalmente, o carregamento envolve mover os dados transformados para o sistema de destino para geração de relatórios ou análise de BI. Mais recentemente, a computação em nuvem tornou possível inverter os dois estágios finais do ETL para que ele funcione na sequência Extrair, carregar e transformar (ELT).

Contudo, o objectivo principal permanece o mesmo: integrar dados de diferentes fontes, organizá-los num formato ou estrutura padronizada e, finalmente, prepará-los para análise e tomada de decisões.

 Ingestão de dados vs. ETL: diferenças

Ambos os processos ajudam a melhorar o conhecimento dos dados de uma organização à medida que alteram os dados para o formato correto. Além disso, o ETL e a ingestão de dados envolvem considerações sobre a qualidade dos dados. ETL enfatiza a desduplicação, limpeza de dados e validação para garantir consistência e precisão. Da mesma forma, a ingestão de dados concentra-se na aquisição confiável de dados brutos.

Apesar de todas as semelhanças, a ingestão de dados e o ETL apresentam algumas diferenças claras. Para começar, o objetivo do ETL é extrair, transformar e carregar dados no repositório de destino em um formato consistente para manter a qualidade e a integridade dos dados. Por outro lado, a ingestão de dados visa reunir e importar dados brutos de diferentes fontes para um repositório centralizado para posterior análise e processamento. 

Aqui estão mais algumas diferenças entre ingestão de dados e ETL:  

• A ingestão de dados precede o ETL no pipeline de processamento de dados e serve como etapa inicial na agregação de dados brutos. O ETL vem depois e tem como objetivo preparar dados para análise e relatórios. 
• ETL envolve atividades de transformação, limpeza e integração de dados, enquanto a ingestão de dados envolve movimento de dados.  
• O objetivo da ingestão de dados é coletar dados brutos, que ainda podem apresentar muitos problemas de qualidade. No entanto, o ETL sempre limpa as informações e as altera para o formato correto antes de carregá-las no sistema de destino.  
• Os processos de ingestão de dados quase sempre acionam processos em outros sistemas, enquanto Tubulações ETL termina logo após carregar os dados no sistema de destino.  
• A ingestão de dados oferece suporte ao processamento em lote e em tempo real, enquanto o ETL geralmente move dados em lotes em uma programação regular. 

Principais considerações para escolher entre ingestão de dados e ETL 

Requisitos de dados em tempo real: A ingestão de dados é ideal neste caso, pois facilita melhor o processamento em tempo real ou quase em tempo real. Ele nos permite ingerir e analisar fluxos de dados à medida que chegam. Isso se mostra benéfico na tomada de decisões.

Casos de processamento em lote: ETL é mais adequado para processamento em lote casos em que os dados são coletados e processados ​​em lotes. Isso ajuda facilmente a gerenciar grandes volumes de dados com eficiência, pois aplica transformações e carrega dados nos sistemas de destino em intervalos programados.

Requisitos de dados estruturados: O ETL pode extrair facilmente dados estruturados e não estruturados de várias fontes. Portanto, pode ser usado quando há necessidade de extrair, transformar e carregar dados de fontes estruturadas, como bancos de dados relacionais.

Processamento de dados previsível: As características como escalabilidade e custo-benefício fazem do ETL uma escolha ideal para previsibilidade tarefas de processamento de dados. As organizações podem agendar trabalhos ETL durante horários de menor movimento, quando as cargas do sistema são baixas. Isso reduz os custos operacionais e otimiza a utilização de recursos.  

Sistema de origem e destino compatível: Quando os sistemas de origem e de destino são compatíveis e exigem pouca ou nenhuma transformação, a ingestão de dados é a solução. A ingestão de dados permite que as empresas ingiram os dados diretamente no sistema de destino, sem qualquer tipo de manipulação.

Ingestão de dados ou ETL? Ambos! 

Com o debate em curso sobre ingestão de dados versus ETL, é essencial compreender que não se trata de escolher um em vez de outro. Em vez disso, ambos desempenham um papel fundamental no ciclo de vida dos dados e complementam-se para um fluxo e processamento de dados contínuos. 

Veja por que escolher a ingestão de dados e o ETL é uma abordagem inteligente: 

A ingestão de dados garante que todos os dados, independentemente da origem, sejam capturados. Esta inclusão é necessária porque as organizações dependem de uma ampla variedade de tipos e fontes de dados para informar as suas decisões. Enquanto a ingestão de dados reúne os dados, o ETL transforma esses dados brutos em um formato pronto para análise. Sem ETL, os dados podem permanecer num estado difícil ou impossível de analisar eficazmente. Ele garante a precisão e a confiabilidade dos dados, padronizando formatos e eliminando quaisquer inconsistências.  

Resumindo, a ingestão de dados ajuda a iniciar o processo de integração e gerenciamento de dados, capturando informações brutas. O ETL transforma ainda mais esses dados em informações valiosas. Juntos, eles permitem que as organizações realizem planejamento estratégico e tomem decisões informadas. 

Benefícios da ingestão de dados e ETL 

A ingestão de dados e ETL oferecem vários benefícios para as empresas, permitindo-lhes manipular e utilizar seus dados de maneira eficaz. Alguns dos principais benefícios incluem;  

1. Análise em tempo real: Ingestão de dados e ETL (transmissão) suporta processamento em tempo real. Isto significa que as empresas podem processar e analisar os dados à medida que chegam, facilitando assim respostas oportunas aos eventos. A ingestão e o processamento contínuo de dados ajudam as organizações a responder prontamente às mudanças nas condições de negócios. 
2. Escalabilidade e flexibilidade: A ingestão de dados e o ETL tornam mais fácil para as organizações dimensionarem o processamento e o armazenamento de dados, permitindo-lhes lidar com grandes quantidades de dados de diversas fontes de forma eficiente. Usando técnicas paralelas de processamento e otimização, as empresas podem acelerar os fluxos de trabalho de processamento e ingestão de dados. 
3. Mantém a integridade dos dados e a garantia da qualidade dos dados: Além de coletar dados, os processos de ETL e ingestão de dados também incluem mecanismos que garantem a qualidade e a integridade dos dados. Isso pode incluir limpeza de dados, validação, desduplicação e tratamento de erros. Considerando isso, é mais fácil prevenir problemas e melhorar a confiabilidade geral do análise de dados e relatórios.  
4. Eficiência de custos: Custos operacionais associados a gestão de dados pode ser reduzido usando ferramentas ETL especializadas e ferramentas de ingestão de dados. Essas ferramentas automatizam a ingestão de dados e os processos de ETL, o que elimina a necessidade de intervenção manual. Consequentemente, as empresas podem alcançar eficiência de custos, mantendo elevados padrões de qualidade de dados. 
5. Suporte para análises avançadas: O ETL e a ingestão de dados permitem a integração de tecnologias avançadas, como modelagem preditiva, aprendizado de máquina e mineração de dados, à medida que preparam e organizam os dados, fornecendo a base necessária. As organizações podem recuperar informações sobre padrões e correlações valiosas e gerar insights acionáveis. 

Casos de uso de ingestão de dados

A ingestão de dados é importante na aquisição e movimentação de dados para um sistema para processamento ou armazenamento inicial. Aqui estão alguns casos de uso em que a ingestão de dados é especificamente aplicável.

Gerenciamento de dados IoT: A ingestão de dados é a etapa fundamental no gerenciamento de dados de dispositivos de Internet das Coisas (IoT). Ela coleta, processa e armazena a grande quantidade de dados gerados por esses dispositivos. A ingestão de dados permite que as organizações capturem dados de diferentes fontes em tempo real ou quase em tempo real. Além disso, a digestão de dados torna possível integrar os dados de IoT em pipelines de processamento de dados existentes, plataformas baseadas em nuvem e lagos de dados.

Integração de dados do cliente: A ingestão de dados integra fontes externas de dados de clientes na infraestrutura de dados de uma organização. As informações do cliente são incorporadas de diferentes canais, incluindo fornecedores terceirizados, bancos de dados de marketing, etc. Essa coleta eficiente de dados permite que as organizações ingiram grandes quantidades de dados de clientes em processos em tempo real ou em lote. A ingestão de dados em um repositório centralizado ajuda uma organização em campanhas publicitárias direcionadas e iniciativas de marketing.

Análise de arquivo de log: A ingestão baseada em log é comum na análise de desempenho e no monitoramento de segurança. Os dados são ingeridos de arquivos de log gerados por sistemas, aplicativos ou dispositivos que incluem informações valiosas sobre as interações do usuário e o desempenho do sistema. A ingestão de dados de log permite que as organizações detectem e respondam proativamente a ameaças.

Processamento de dados do mercado financeiro: Informações como taxas de câmbio, índices de mercado, preços de ações e volumes de negociação são essenciais na análise de mercado e na gestão de risco. Portanto, é essencial obter essas informações de diferentes fontes em um repositório de dados centralizado. A ingestão de dados do mercado financeiro ajuda uma organização a realizar várias tarefas analíticas e quantitativas, incluindo negociação algorítmica, modelagem e avaliação de risco.

Casos de uso de ETL

Os processos ETL são usados ​​em vários setores para integrar dados de várias fontes. Aqui estão alguns casos de uso comuns de ETL:

Automatizando Fluxos de Trabalho Manuais 

ETL, quando implementado por meio de ferramentas ETL, pode ser usado para automatizar fluxos de trabalho manuais. Usando Ferramentas ETL as organizações podem projetar lógica de automação, monitorar operações para otimização contínua e agendar processamento de dados. Isso ajuda as organizações a aumentar a eficiência, agilizar as operações e reduzir a intervenção manual em tarefas relacionadas a dados. 

Data warehousing 

ETL é preferido para data warehousing, pois tem capacidades abrangentes de processamento de dados. Ele garante qualidade e usabilidade dentro do warehouse por meio de garantia de qualidade, integração de múltiplas fontes, e gerenciamento de dados históricos. Fornecendo essas funcionalidades, o ETL garante que os dados no warehouse sejam confiáveis ​​e otimizados 

Simplificando a migração de dados 

Migração de dados pode ser simplificado usando ETL, particularmente ao transferir de um sistema local para a nuvem. Ele começa puxando dados estruturados e não estruturados de um sistema de origem, depois os limpa e filtra e, finalmente, carrega os dados limpos no banco de dados de destino.

O ETL ajuda as empresas a movimentar grandes quantidades de dados, ao mesmo tempo que garante a organização adequada e a facilidade de uso no sistema de destino. 

Conclusão  

Embora processos diferentes, organizações usam ingestão de dados e ETL juntos para aproveitar ao máximo seus ativos de dados. A ingestão de dados facilita a coleta e o armazenamento de dados brutos de diversas fontes, enquanto processos ETL são necessários para transformar e carregar esses dados em repositórios estruturados para análise, geração de relatórios e tomada de decisões. 

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