As organizações hoje dependem fortemente de dados para prever tendências, prever, planejar requisitos futuros, compreender os consumidores e tomar decisões de negócios. Para realizar essas tarefas, é essencial obter acesso rápido aos dados corporativos em um só lugar. É aqui que a ingestão de dados é útil. Mas o que é isso?

O que é ingestão de dados?

A ingestão de dados é o processo de obtenção e importação de dados de várias fontes e sua transferência para um banco de dados de destino onde podem ser armazenados e analisados. Dependendo das necessidades e da infraestrutura do negócio, essa movimentação de dados pode ser em lotes ou em tempo real.

O sistema de destino pode ser um banco de dados, data warehouse, lago de dados, data mart, etc. Por outro lado, as fontes de dados podem incluir planilhas, extração ou descarte de dados da web, aplicativos internos e dados SaaS.

Os dados corporativos geralmente são armazenados em diversas fontes e formatos. Por exemplo, os dados de vendas podem estar no Salesforce, no DBMS relacional, armazenando informações de produtos, etc. Como esses dados se originam de locais diferentes, os analistas precisam limpá-los e convertê-los para analisá-los para a tomada de decisões rapidamente. As ferramentas de ingestão de dados são de utilidade significativa em tais cenários.

Ingestão de dados vs. integração de dados: qual é a diferença?

Superficialmente, ambos os conceitos parecem semelhantes. No entanto, a ingestão de dados e a integração de dados não são a mesma coisa. A ingestão de dados é a coleta e movimentação de dados para um sistema de destino para uso ou armazenamento imediato. A integração de dados, por outro lado, envolve a unificação de dados espalhados por sistemas e aplicações diferentes em um repositório central, criando uma visão única e holística para relatórios e análises.

Qual é a diferença entre ingestão de dados e ETL/ELT?

Novamente, a ingestão de dados envolve a coleta de dados brutos e sua transferência para um sistema sem transformação. Ocorre no início do pipeline de dados, com foco na importação de dados para uma área de preparação. Em contraste, ETL e ELT usam técnicas diferentes para integrar dados – elas incluem extração, transformação e carregamento de dados, com a sequência das etapas dependendo se o método usado foi ETL ou ELT. A transformação de dados pode consistir na limpeza, enriquecimento e reestruturação de dados para prepará-los para análise ou armazenamento.

Relacionado: Aprenda como A ingestão de dados difere do ETL.

Tipos de ingestão de dados

A ingestão de dados pode ocorrer de diferentes maneiras, como em tempo real, em lotes ou uma combinação de ambos (conhecida como arquitetura lambda), dependendo dos requisitos do negócio.

Vejamos maneiras de realizá-lo com mais detalhes.

• Ingestão em tempo real

A ingestão de dados em tempo real, também conhecida como dados de streaming, é útil quando os dados coletados são extremamente sensíveis ao tempo. Os dados são ingeridos, processados ​​e armazenados assim que são gerados para tomada de decisões em tempo real. O objetivo é manter ao mínimo o atraso entre a geração e o processamento dos dados.

Para ingerir dados em tempo real, as empresas podem utilizar plataformas de ingestão de dados de streaming que coletam e processam dados continuamente. Por exemplo, os dados adquiridos de uma rede elétrica têm de ser constantemente supervisionados para identificar problemas, como sobreaquecimento ou mau funcionamento do equipamento, e permitir a manutenção preventiva para garantir o fornecimento contínuo de energia.

• Ingestão de lote

A ingestão em lote envolve a coleta e movimentação de dados em lotes discretos. Freqüentemente, esses lotes são programados para execução automática ou acionados com base em um evento. A ingestão em lote também inclui técnicas como a ingestão baseada em arquivos, em que os dados são coletados de arquivos (por exemplo, CSV, JSON, XML) e armazenados em sistemas de arquivos ou acessados ​​por meio de APIs. É adequado para grandes volumes de dados e pode ser processado de forma eficiente em intervalos programados.

• Arquitetura Lambda

Introduzida por Nathan Marz em 2011, a arquitetura lambda equilibra as vantagens da ingestão em lote e em tempo real, executando as camadas de processamento em lote e em tempo real em paralelo.

A arquitetura consiste em três camadas principais:

1. Camada de lote: Esta camada é responsável por processar grandes volumes de dados em modo batch. Normalmente utiliza estruturas de processamento distribuído como Apache Hadoop e MapReduce para lidar com conjuntos de dados massivos. A camada em lote calcula visualizações abrangentes dos dados ao longo do tempo, que são então armazenados em um banco de dados que serve a camada em lote.
2. Camada de velocidade: A camada de velocidade lida com o processamento de dados em tempo real. Lida com dados que precisam ser processados ​​e analisados ​​imediatamente, fornecendo resultados de baixa latência. Tecnologias como Apache Storm, Apache Flink ou Apache Spark Streaming são comumente usadas nesta camada para processar dados de streaming em tempo real.
3. Camada de serviço: a camada de serviço atende consultas e fornece acesso aos resultados gerados pelas camadas de lote e de velocidade. Ele consolida os resultados de ambas as camadas e fornece uma visão unificada dos dados para os usuários finais ou aplicativos downstream.

• Microlotes
  O microlote fica entre o processamento em lote tradicional e o processamento de streaming em tempo real. Os dados de microlotes são processados ​​em lotes pequenos e de tamanho fixo em intervalos regulares, normalmente variando de milissegundos a segundos.

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Estrutura de ingestão de dados

Uma estrutura de ingestão de dados é simplesmente um sistema ou plataforma projetada para facilitar a coleta, importação e processamento de grandes volumes de dados de várias fontes em um ambiente centralizado de armazenamento ou processamento.

Os principais componentes de uma estrutura de ingestão de dados incluem:

1. Fontes de dados: podem ser diversos e incluir bancos de dados, arquivos, fluxos, APIs, sensores, etc.
2. Conectores de dados: esses adaptadores ou conectores permitem que a estrutura faça interface com diferentes tipos de fontes de dados.
3. Transporte de Dados: isso pode envolver processamento em lote, streaming em tempo real ou uma combinação de ambos.
4. Tratamento e monitoramento de erros: A estrutura deve fornecer mecanismos para lidar com erros durante o processo de ingestão e garantir a integridade dos dados.
5. Escalabilidade e desempenho: Uma boa estrutura de ingestão de dados deve ser capaz de lidar com grandes volumes de dados e escalar horizontalmente.
6. Segurança: A estrutura deve incluir recursos de autenticação, autorização, criptografia e conformidade com regulamentos de proteção de dados.

Benefícios da ingestão de dados

A ingestão de dados oferece inúmeros benefícios às organizações. Por exemplo, em alto nível, permite que uma empresa tome melhores decisões que otimizem campanhas de marketing, desenvolvam produtos superiores e melhorem o atendimento ao cliente. Aqui estão os principais benefícios da ingestão de dados:

1. Coleta de dados eficiente: a ingestão de dados permite a coleta eficiente de dados brutos de diversas fontes.
2. Centralização de dados: Facilita centralização de dados em um único repositório ou sistema, facilitando o gerenciamento e o consumo.
3. Insights em tempo real: a ingestão em tempo real facilita insights oportunos e torna mais rápidas as decisões baseadas em dados.
4. Integração com ferramentas analíticas: os dados ingeridos podem ser perfeitamente integrados a diversas ferramentas de análise e visualização para análises avançadas, relatórios e inteligência de negócios.
5. Eficiência operacional: A automação dos processos de ingestão de dados reduz o esforço manual e melhora a eficiência operacional, liberando recursos para tarefas mais estratégicas.

Casos de uso de ingestão de dados

1. Assistência médica: Integração de dados do paciente para melhor diagnóstico

Desafio: Organizações de assistência médica coletam grandes quantidades de dados de pacientes de registros eletrônicos de saúde (EHR), dispositivos médicos de IoT e reivindicações de seguro. No entanto, integrar esses dados de várias fontes em tempo real é desafiador.

Alternativa: As estruturas de ingestão de dados ajudam a ingerir dados estruturados e não estruturados de EHRs, dispositivos de saúde vestíveis e relatórios de laboratório em um data lake centralizado. Isso permite que os provedores de saúde acessem um registro unificado do paciente, melhorando o diagnóstico, os planos de tratamento e a análise preditiva para os resultados do paciente.

2. Finanças: Detecção de Fraudes em Tempo Real

Desafio: As instituições financeiras precisam processar grandes quantidades de dados transacionais para detectar fraudes, muitas vezes exigindo análises em tempo real para evitar atividades não autorizadas.

Alternativa: Soluções de ingestão de dados de streaming permitem que os bancos ingiram continuamente dados de transações de várias fontes. Modelos de detecção de fraudes orientados por IA analisam padrões de transações em tempo real, sinalizando anomalias para ação imediata. Isso reduz fraudes financeiras e aumenta a segurança.

3. Varejo: Experiências personalizadas do cliente com Data Lakes

Desafio: Os varejistas coletam dados de compras na loja, sites de comércio eletrônico, aplicativos móveis e programas de fidelidade. No entanto, dados isolados dificultam a personalização das experiências do cliente.

Alternativa: Plataformas de ingestão de dados coletam e processam dados de todas as fontes em um data lake unificado de clientes. Isso permite que os varejistas analisem o comportamento de compras, personalizem campanhas de marketing e recomendem produtos com base em compras e preferências anteriores.

4. Fabricação: Dados de sensores de IoT para manutenção preditiva

Desafio: Os fabricantes dependem de máquinas habilitadas para IoT para monitorar a eficiência da produção. No entanto, a ingestão inconsistente de dados pode levar a atrasos na detecção de falhas de máquinas.

Alternativa: Um pipeline de ingestão de dados em tempo real coleta dados de sensores de IoT de máquinas, analisando anomalias de temperatura, vibração e pressão. Isso permite manutenção preditiva, reduzindo o tempo de inatividade não planejado e melhorando a eficiência operacional.

5. Mídia e entretenimento: recomendações de conteúdo em tempo real

Desafio: As plataformas de streaming precisam analisar o comportamento e as preferências do usuário em tempo real para sugerir conteúdo relevante e melhorar o engajamento.

Alternativa: Netflix e Spotify usam estruturas de ingestão de dados para processar continuamente interações do usuário, histórico de visualização e feedback. Ao ingerir esses dados em mecanismos de recomendação orientados por IA, eles aprimoram a experiência do usuário com sugestões de conteúdo personalizadas.

6. Governo: Gestão Inteligente do Tráfego Urbano

Desafio: Os governos municipais precisam gerenciar dados de tráfego em tempo real de diversas fontes, incluindo sensores de estrada, dispositivos GPS e câmeras de vigilância, para reduzir o congestionamento e melhorar a mobilidade urbana.

Alternativa: Um pipeline de ingestão de dados em tempo real processa feeds de tráfego ao vivo, integrando dados com modelos de previsão de tráfego alimentados por IA. Isso permite ajustes dinâmicos de semáforos, sugestões inteligentes de rotas e eficiência aprimorada do transporte público.

Desafios associados à ingestão de dados

A seguir estão os principais desafios que podem impactar o desempenho do pipeline de ingestão de dados:

• Processos Manuais

Os dados cresceram em volume e tornaram-se altamente diversificados. Os antigos procedimentos de ingestão de dados não são mais rápidos o suficiente para perseverar com o volume e a variedade de diversas fontes de dados. E escrever códigos para ingerir dados e criar manualmente mapeamentos for extração, limpeza, e carregá-lo na era da automação é um passo na direção errada.

Portanto, há necessidade de automação de ingestão de dados para acelerar o processo – usar uma ferramenta avançada de ingestão de dados é uma maneira de fazer isso.

• O fator de custo

A ingestão de dados pode se tornar cara devido a vários fatores. Por exemplo, a infraestrutura necessária para dar suporte às fontes de dados adicionais e às ferramentas patenteadas pode ser muito cara para manter no longo prazo.

Da mesma forma, manter uma equipe de cientistas de dados e outros especialistas para dar suporte ao pipeline de ingestão de dados também é caro.

• O risco para a segurança dos dados

A segurança dos dados é um dos desafios mais significativos ao ingerir e mover dados. Essa importância ocorre porque os dados geralmente são organizados em diversas fases ao longo do processo de ingestão, tornando difícil atender requisitos de conformidade.

• Falta de confiabilidade de dados ruins

Garantir dados limpos e precisos durante todo o processo de ingestão é um desafio significativo, especialmente para organizações com centenas de fontes de dados. A ingestão incorreta de dados pode resultar em análises não confiáveis ​​e conclusões enganosas.

Práticas recomendadas para ingestão de dados

A ingestão de dados traz seu próprio conjunto de desafios. No entanto, incorporar as melhores práticas no processo geral ajuda a lidar com elas. Aqui estão algumas práticas recomendadas de ingestão de dados a serem consideradas:

Antecipe dificuldades e planeje adequadamente

A primeira etapa de uma estratégia de ingestão de dados seria delinear os desafios associados às dificuldades específicas do seu caso de uso e planejá-los adequadamente. Por exemplo, identifique os sistemas de origem à sua disposição e certifique-se de saber como extrair dados dessas fontes. Como alternativa, você pode adquirir experiência externa ou usar um software sem código ferramenta de ingestão de dados para ajudar no processo.

Automatize o processo

À medida que os dados crescem em volume e complexidade, não é mais possível confiar em técnicas manuais para organizar uma quantidade tão grande de dados não estruturados. Portanto, considere automatizar todo o processo para economizar tempo, aumentar a produtividade e reduzir esforços manuais.

Por exemplo, você deseja ingerir dados de um arquivo delimitado armazenado em uma pasta, limpá-los e transferi-los para o SQL Server. Este processo deve ser repetido sempre que um novo arquivo for colocado na pasta. Usar uma ferramenta de ingestão de dados que possa automatizar o processo usando gatilhos baseados em eventos pode otimizar todo o ciclo de ingestão.

Além disso, a automação oferece os benefícios adicionais de consistência arquitetônica, gerenciamento consolidado, segurança e gerenciamento de erros. Tudo isso acaba ajudando a diminuir o tempo de processamento dos dados.

Validação de dados e garantia de qualidade

Priorize medidas de validação de dados e garantia de qualidade para garantir que os dados ingeridos sejam precisos, completos e consistentes. Implemente verificações de validação e técnicas de criação de perfil de dados para identificar anomalias, erros ou inconsistências nos dados recebidos. Ao validar os dados no ponto de ingestão, as organizações podem evitar a propagação de erros em todo o pipeline de dados e manter a integridade dos seus ativos de dados.

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Ferramentas de ingestão de dados

Ferramentas de ingestão de dados são fundamentais para automatizar e acelerar a coleta, processamento e armazenamento de grandes volumes de dados de diversas fontes. Essas ferramentas simplificam o fluxo de trabalho de ingestão, fornecendo conectores ou adaptadores para diversas fontes de dados, eliminando a necessidade de código de integração personalizado. Eles facilitam a movimentação eficiente de dados por meio de processamento em lote, streaming em tempo real ou ambos, aproveitando o processamento paralelo e técnicas de computação distribuída para otimizar as velocidades de transferência e minimizar a latência.

Além disso, essas ferramentas oferecem escalabilidade e desempenho ao escalar horizontalmente para lidar com cargas de dados crescentes, mantendo desempenho e confiabilidade consistentes mesmo em cenários de alta demanda.

Os recursos de monitoramento e gerenciamento também são essenciais para as ferramentas de ingestão de dados, proporcionando visibilidade do pipeline de ingestão e permitindo que as organizações rastreiem o status do trabalho, monitorem a integridade do sistema e solucionem problemas em tempo real.

Além disso, as ferramentas de ingestão de dados priorizam a segurança e a conformidade, oferecendo recursos como criptografia, controles de acesso e conformidade com regulamentos de proteção de dados para garantir que os dados permaneçam seguros durante todo o processo de ingestão. Ferramentas populares de ingestão de dados incluem Astera, Apache Kafka, Apache NiFi, Amazon Kinesis, Google Cloud Dataflow, Apache Flume e StreamSets.

Ingestão de dados com tecnologia de IA com Astera Construtor de pipeline de dados

Agora você entende o que significa ingestão de dados e como as ferramentas de ingestão de dados ajudam a simplificar o gerenciamento de dados. Essas ferramentas podem ajudar na tomada de decisões de negócios e melhorar a inteligência de negócios. Eles reduzem a complexidade de reunir dados de diversas fontes e permitem trabalhar com vários tipos de dados e esquemas.

Para empresas que buscam uma solução abrangente de ingestão de dados, Astera O Data Pipeline Builder é uma escolha líder. Ele oferece uma plataforma sem código, baseada em nuvem e alimentada por IA, com recursos avançados para conectividade, movimentação de dados e transformações de dados pré-construídas.

A ferramenta permite que os usuários gerenciem todos os componentes de seus fluxos de trabalho de ETL, ELT e preparação de dados em um só lugar para sua conveniência, oferece suporte a comandos simples em inglês e lida com processamento de dados em tempo real, quase em tempo real e em lote.

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