O que é um pipeline de dados? Definição, tipos, benefícios e casos de uso

O que é um pipeline de dados?

A pipeline de dados é um conjunto de processos e métodos usados ​​para mover dados de diferentes sistemas de origem para um repositório centralizado, geralmente um data warehouse ou um lago de dados, para análise e uso posterior.

Ele agiliza o fluxo de dados dos sistemas de origem, transforma os dados para alinhá-los com o esquema do sistema de destino e carrega-os em um data warehouse. Embora os dados sejam processados ​​antes de serem transferidos para o sistema de destino, nem sempre exigem transformação, especialmente se fluírem para o data lake.

Cientistas e analistas de dados usam pipelines de dados para preparar dados para diversas iniciativas, como engenharia de recursos ou alimentá-los em modelos de aprendizado de máquina para treinamento e avaliação. Os usuários corporativos aproveitam um construtor de pipeline de dados – uma ferramenta baseada em GUI sem código/pouco código – para construir seus próprios pipelines sem depender de TI.

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O que é um pipeline de big data?

O conceito de gestão de grandes volumes de dados existe há décadas, mas o termo “big data” ganhou popularidade em meados da década de 2000, à medida que o volume, a velocidade e a variedade de dados gerados começaram a aumentar dramaticamente. Com tecnologias como mídias sociais, dispositivos móveis, Dispositivos IoT, e os sensores se tornaram mais comuns, as organizações começaram a perceber o valor potencial de aproveitar e analisar grandes quantidades de dados. No entanto, para processar dados em tal escala, as empresas precisam de um pipeline de dados igualmente capaz – um pipeline de big data.

Um pipeline de big data refere-se ao processo de coleta, processamento e análise de grandes volumes de dados de fontes distintas de maneira sistemática e eficiente. Como um pipeline de dados tradicional, envolve vários estágios, incluindo ingestão de dados, armazenamento, processamento, transformação e análise. Um pipeline de big data normalmente utiliza estruturas e tecnologias de computação distribuída, dada a necessidade de lidar com dados em grande escala.

Como os pipelines de dados evoluíram?

Os pipelines de dados percorreram um longo caminho nas últimas quatro décadas. Inicialmente, os cientistas e engenheiros de dados tiveram que extrair, transformar e carregar (ETL) dados em bases de dados. Esses processos normalmente são executados de forma programada, geralmente uma vez por dia, para ingestão e processamento de dados, o que os torna demorados e propensos a erros.

Com a proliferação de dispositivos conectados à Internet, mídias sociais e serviços on-line, a demanda por informações em tempo real informática surgiu. Os pipelines tradicionais de processamento em lote não eram mais suficientes para lidar com o volume e a velocidade dos dados recebidos. Evoluindo com o tempo, esses pipelines tornaram-se mais flexíveis, facilitando movimento de dados de fontes de nuvem para destinos de nuvem, como AWS e floco de neve.

Hoje, eles se concentram na ingestão de dados, principalmente dados em tempo real, e em disponibilizá-los para uso o mais rápido possível, tornando a automação do fluxo de trabalho e a orquestração de processos ainda mais importantes. Como tal, moderno ferramentas de pipeline de dados agora também incorporam robustos governança de dados características, como:

• Catálogo de dados
• Rastreamento de linhagem de dados
• Gerenciamento de metadados
• Gestão de qualidade de dados
• Controle e gerenciamento de acesso baseado em função

Arquitetura de pipeline de dados

Uma arquitetura de pipeline de dados refere-se à estrutura e ao design do sistema que permite o fluxo de dados de sua origem até seu destino enquanto passa por vários estágios de processamento. Os seguintes componentes compõem a arquitetura do pipeline de dados:

1. As fontes de dados: uma variedade de fontes geram dados, como interações de clientes em um site, transações em uma loja de varejo, dispositivos IoT ou qualquer outra fonte de geração de dados dentro de uma organização.
2. Camada de ingestão de dados: esta camada estabelece conexões com essas fontes de dados por meio de protocolos e conectores apropriados para recuperar dados. Uma vez conectado, os dados relevantes são extraídos de cada fonte. As regras de negócios definem se conjuntos de dados inteiros ou apenas pontos de dados específicos serão extraídos. O método de extração depende do formato da fonte de dados – os dados estruturados podem ser recuperados usando consultas, enquanto os dados não estruturados requerem principalmente informações especializadas. ferramentas de extração de dados ou técnicas.
3. Camada de armazenamento de dados: os dados assimilados estão em formato bruto e, portanto, devem ser armazenados antes de serem processados.
4. Camada de processamento de dados: A camada de processamento inclui processos e ferramentas para transformar dados brutos.
5. Camada de entrega e análise de dados: Os dados transformados são carregados em um data warehouse ou outro repositório e disponibilizados para geração de relatórios e análise de dados.

Leia mais sobre o arquitetura de pipeline de dados.

Tipos de pipelines de dados

Existem vários tipos de pipelines de dados, cada um atendendo a diferentes cenários de uso. Dependendo da necessidade e da infraestrutura, as empresas podem implantar pipelines de dados tanto no local quanto na nuvem, sendo que esta última está se tornando cada vez mais predominante ultimamente. Aqui estão os diferentes tipos de pipelines de dados:

Pipelines de dados de processamento em lote

Pipelines de processamento em lote ETL processar 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 de dados de streaming

Também chamados de pipelines de dados em tempo real, bem como pipelines orientados a eventos, esses pipelines processam dados em tempo real ou quase em tempo real, ou seja, com latência muito baixa. Eles são projetados para ingerir e mover dados de fontes de dados de streaming, como sensores, registros ou feeds de mídia social. pipelines de streaming de dados permitem análise e resposta imediatas a tendências, anomalias ou eventos emergentes, tornando-os essenciais para aplicações como detecção de fraudes, análises em tempo real e sistemas de monitoramento.

Pipelines de integração de dados

Integração de dados é um processo automatizado que move dados de várias fontes, os transforma em um formato utilizável e os entrega a um local de destino para análise ou uso posterior. Os pipelines de integração de dados podem ser categorizados ainda mais, dependendo se os dados são transformados antes ou depois de serem carregados em um data warehouse.

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

Extrair, carregar e transformar (ELT) pipelines são semelhantes aos pipelines ETL, mas com uma sequência de etapas diferente. No ELT, os dados são primeiro carregados em um sistema de destino e depois transformados usando o poder de processamento e os recursos do sistema de destino para transformar os dados.

Pipeline de dados versus pipeline ETL

Dadas as semelhanças entre um pipeline de dados e ETL, é bastante comum se deparar com a pergunta “o que é um pipeline de dados ETL?” Pipelines de dados e ETL estão intimamente relacionados; na verdade, um pipeline de dados é um conceito mais amplo que inclui o pipeline ETL como uma subcategoria. No entanto, existem algumas diferenças fundamentais entre os dois:

Embora um pipeline de dados nem sempre envolva transformação de dados, é uma etapa necessária em um pipeline de dados ETL. Além disso, os pipelines ETL geralmente movem dados por meio de processamento em lote, enquanto os pipelines de dados também oferecem suporte à movimentação de dados por streaming.

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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. 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.

Pipeline ETL

1. Processo Estruturado: Os processos ETL seguem uma sequência estruturada de tarefas: extração de dados de 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 diversas 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 movimentação, transformação e erros de dados.

Leia mais sobre pipeline de dados vs. pipeline ETL.

Construindo um pipeline de dados

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, a estrutura e a 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 de pipeline de dados 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

Os pipelines de dados automatizados combinam dados de diferentes fontes e são essenciais para o gerenciamento tranquilo e confiável dos dados durante todo o seu ciclo de vida. Aqui estão alguns benefícios dos pipelines de dados:

1. Mais eficiência

Os pipelines de dados automatizam fluxos de trabalho de dados, reduzem o esforço manual e aumentam a eficiência geral no processamento de dados. 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.

2. 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.

3. 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.

4. Qualidade dos 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.

5. Informações em tempo real

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

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.

6. 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.

Casos de uso de pipeline de 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, eles integrar os dados do cliente de plataformas de comércio eletrônico e sistemas de ponto de venda, permitindo gerenciamento eficaz de estoque, segmentação de clientes e estratégias de marketing personalizadas.

Mais alguns casos de uso de pipeline de dados:

1. Análise 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. Inteligência de negócios

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

Construir pipelines de dados manualmente é demorado e sujeito a erros. Por exemplo, organizações que usam Python para construir pipelines de dados perceba que o gerenciamento de pipelines rapidamente se torna uma tarefa desafiadora à medida que as fontes de dados e a complexidade aumentam. Em vez de investir mais na construção de uma equipa maior de promotores, uma estratégia mais rentável e sustentável seria incorporar uma solução moderna de pipeline de dados na pilha de dados.

As ferramentas de pipeline de dados facilitam a construção de pipelines de dados, pois oferecem uma interface visual. No entanto, escolher a ferramenta certa é uma decisão crítica, dada a sua ampla disponibilidade e o facto de não existirem duas soluções iguais. A ferramenta certa será aquela que fornece conectividade a uma ampla variedade de bancos de dados, APIs, destinos de nuvem, etc. Ela também fornece suporte para integração de dados quase em tempo real via ETL, ELT e alterar captura de dados. É escalonável e lida com volumes crescentes de dados e usuários simultâneos com facilidade.

Por exemplo, Astera é 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. Astera suporta conectividade perfeita com bancos de dados, data warehouses e data lakes líderes do setor com sua vasta biblioteca de conectores nativos. Além disso, você pode automatizar todos os fluxos de dados e fluxos de trabalho e monitorar a movimentação de dados em tempo real. Os usuários corporativos podem aproveitar as vantagens de transformações de dados integradas avançadas, recursos de qualidade de dados, controle de versão e recursos de governança e segurança de dados e criar pipelines de dados por conta própria.

Tendências emergentes em torno dos 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 de dados permitem a personalização em tempo real, analisando 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 de dispositivos IoT, os pipelines de dados são usados ​​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

Os pipelines de dados desempenham um papel vital no cenário de dados moderno, facilitando o processamento, integração e análise eficientes de dados. Ao aproveitar o poder de um construtor automatizado de pipeline de dados, você pode aprimorar a tomada de decisões, melhorar a eficiência operacional e obter insights valiosos de seus dados. Ferramentas de integração de dados como Astera simplificar a criação de fluxos de dados de ponta a ponta. Pronto para criar e implantar pipelines de dados de alto desempenho em minutos? Faça o download de uma avaliação gratuita de 14 dias para fazer um teste ou Contacte-nos.