Ingestão de dados

A ingestão de dados é a primeira etapa no ciclo de vida da engenharia de dados. Isso envolve a coleta de dados de diversas fontes, como bancos de dados, aplicativos SaaS, fontes de arquivos, APIs e dispositivos IoT em um repositório centralizado, como um data lake, data warehouse ou lakehouse. Isso permite que as organizações limpem e unifiquem os dados para aproveitar a analítica e a AI para a tomada de decisões data-driven.
Tradicionalmente, a ingestão de dados é realizada por meio de uma combinação de scripts personalizados, frameworks de código aberto, como Apache NiFi e Kafka, ou soluções de ingestão gerenciadas de provedores de nuvem, como AWS Glue, Google Cloud Dataflow e Azure Data Factory. Esses métodos geralmente exigem um esforço significativo de engenharia para serem mantidos, especialmente ao lidar com a evolução do esquema, a consistência dos dados e o processamento em tempo real em escala. Muitas empresas também dependem de ferramentas separadas de ingestão, transformação e orquestração, o que leva a uma maior complexidade e a silos de dados.
Ao contrário do ETL (extrair, transformar, carregar), que transforma os dados antes do carregamento, a ingestão de dados move os dados brutos diretamente para um destino, permitindo acesso e flexibilidade mais rápidos. 

Os métodos de ingestão de dados variam conforme o caso de uso, permitindo a coleta de dados em lotes programados, fluxos contínuos ou um híbrido de ambos. 

• Ingestão incremental de lotes: Coleta dados em intervalos definidos, ideal para atualizações periódicas e cenários em que dados tempo-real não são essenciais.
• Ingestão de transmissão: Este método ingere dados de forma incremental e pode suportar cenários em tempo real, como aplicativos que exigem acesso rápido, como o monitoramento de IoT.
• Ingestão híbrida: Combina lotes e transmissão, permitindo atualizações programadas e feeds em tempo real, adequados para operações que precisam de atualizações estáticas e acompanhamento dinâmico.

Estruturas de dados diferentes requerem técnicas específicas de ingestão e processamento:

• Dados não estruturados: dados sem um formato predefinido, como arquivos de texto, imagens e vídeos, geralmente requerem ferramentas especializadas para processamento e são comumente ingeridos por meio de métodos em lote ou híbridos.
• Dados semiestruturados: Dados com alguma estrutura, como JSON ou XML, são adequados para ingestão em lotes e transmissão e oferecem flexibilidade ao lidar com atributos em evolução.
• Dados estruturados: dados organizados em um esquema definido (por exemplo, bancos de dados, planilhas) podem ser rapidamente integrados por meio de ingestão em lotes ou transmissão, tornando-os ideais para análise e relatórios. 

Ferramentas populares

As ferramentas de ingestão de dados variam de opções de código aberto, como Apache NiFi e Kafka, conhecidas pela flexibilidade e personalização, a plataformas comerciais, como a Databricks Data Intelligence Platform, que combina ingestão, transformação e orquestração em uma única plataforma. 

Databricks Lakeflow é uma solução unificada e inteligente para engenharia de dados construída na Data Intelligence Platform. Abrange a ingestão, transformação de dados e orquestração de seus dados. 
Como parte do Lakeflow, Lakeflow Connect oferece conectores para diversas fontes de dados, permitindo maneiras flexíveis, fáceis e eficientes de ingerir dados estruturados e não estruturados de aplicativos corporativos, fontes de arquivos e bancos de dados.
Lakeflow Connect permite a ingestão de dados de uma variedade de fontes de dados diferentes:

• Conectores gerenciados: Incorpore dados com conectores integrados para aplicativos de software como serviço (SaaS) e bancos de dados.
• Conectores padrão: ingira dados de armazenamento de objetos na nuvem e de fontes de transmissão, como o Kafka, com ferramentas para desenvolvedores.
• Arquivos: Ingira arquivos que residem na sua rede local, foram carregados para um volume ou baixados de um local da internet.

Capacidades essenciais

Ferramentas de ingestão eficazes simplificam o processamento de dados com recursos como:

• Evolução do esquema: adapta-se automaticamente às mudanças nas estruturas de dados, reduzindo a intervenção manual.
• Acompanhamento da linhagem de dados: rastreia as origens dos dados, apoiando os requisitos de governança e compliance.
• Tratamento e monitoramento de erros: identifica e resolve problemas em tempo real, garantindo cargas de dados confiáveis.
• Escalabilidade: mantém o desempenho à medida que os volumes de dados aumentam, essencial para operações em grande escala.
• Integração de dados: Permite a integração perfeita com data lakes e warehouses, possibilitando a gestão de dados unificada.

Soluções de código aberto vs. soluções comerciais

As ferramentas de código aberto oferecem flexibilidade e controle, mas podem exigir mais configuração, tornando-as ideais para equipes técnicas. A Databricks combina fundamentos de código aberto com um extenso ecossistema de parceiros. A Databricks Data Intelligence Platform oferece ingestão gerenciada com governança e automação integradas, reduzindo custos operacionais e complexidade.

A ingestão de dados é geralmente a primeira etapa no processamento de dados, desde a coleta até a análise, levando a operações sequenciais adicionais. O principal objetivo da ingestão de dados é coletar dados brutos de várias fontes e transferir esses dados para um sistema de armazenamento como data lake, data warehouse ou lakehouse. A maioria das organizações requer etapas adicionais além da ingestão, pois os dados brutos precisam de refinamento adicional antes de se tornarem úteis para analítica e tomada de decisões. A ingestão de dados representa o processo de obtenção de múltiplas fontes de dados sem alterar o formato dos dados, com foco na alta velocidade e disponibilidade flexível de dados para permitir oportunidades de processamento adicionais.

Qual é a diferença entre a ingestão de dados e o ETL?

A ingestão de dados traz dados brutos de várias fontes para um repository sem transformações, priorizando o acesso imediato aos dados não modificados. 
ETL envolve a extração de dados, transformando-os para atender a requisitos específicos e carregando-os em um sistema de destino, com foco na preparação de dados para analítica. (Saiba mais sobre a diferença entre ETL e ELT.)
Pipelines de dados abrangem a sequência completa de movimentação de dados transformados para processamento. Um pipeline contém várias operações sucessivas além da ingestão de dados e ETL, como testes de validação, remoção de duplicatas, execução de algoritmos de machine learning e processamento de dados de transmissão.

Quando usar cada abordagem

A ingestão de dados é ideal para casos que requerem acesso rápido a dados brutos, suportando percepções quase em tempo real. ETL é adequado para situações que exigem dados preparados e estruturados para Business Intelligence e analítica, como relatórios padronizados. Pipelines de dados fornecem uma estrutura mais ampla para lidar com fluxos de trabalho complexos, integrando várias etapas em um processo coeso.

Integração da ingestão de dados e do ETL

Em arquiteturas modernas, a ingestão de dados e o ETL frequentemente se complementam. Por exemplo, os dados podem ser inicialmente ingeridos em um lakehouse, onde os processos de ETL os preparam posteriormente para análises e relatórios mais aprofundados, enquanto um pipeline de dados mais amplo automatiza todo o fluxo de trabalho, da ingestão ao aprendizado de máquina e à análise. O Databricks Lakeflow integra esses processos, criando um fluxo de trabalho unificado para flexibilidade e gestão de dados abrangente.

Benefícios

• Percepções em tempo real: forneça acesso a dados atualizados para a tomada de decisões oportuna, essencial para operações que dependem de informações atuais.
• Escalabilidade aprimorada: suporta com eficiência volumes de dados crescentes de fontes variadas, adaptando-se à medida que as necessidades organizacionais se expandem.
• Modelos de AI aprimorados: Atualizações contínuas melhoram a precisão dos modelos de AI, essenciais para aplicações como manutenção preditiva e segmentação de clientes.
• Acesso centralizado: reduz a necessidade de extração repetida de dados, permitindo que equipes de todos os departamentos aproveitem os dados com eficiência.

Desafios

• Consistência dos dados: garantir a qualidade uniforme de diversas fontes requer mecanismos de validação robustos.
• Gerenciamento de latência: o gerenciamento de baixa latência para ingestão em tempo real pode exigir muitos recursos e uma infraestrutura confiável.
• Complexidade de integração: a combinação de dados de fontes variadas exige ferramentas e conhecimentos especializados para alinhar formatos e resolver incompatibilidades de esquema.

Estabeleça uma base sólida

O estabelecimento de práticas recomendadas fundamentais ajuda a garantir fluxos de trabalho de ingestão eficientes, confiáveis e bem governados:

• Automatize o monitoramento e o tratamento de erros: o monitoramento automatizado detecta e resolve problemas de qualidade de dados em tempo real, garantindo a confiabilidade dos dados e minimizando o tempo de inatividade.
• Otimize para eficiência: Utilize métodos de ingestão incremental para evitar transferências de dados redundantes, focando em registros novos ou atualizados para economizar tempo e recursos.
• Incorpore a governança desde o início: alinhe os pipelines de ingestão com estruturas de governança como o Unity Catalog para garantir a compliance, acesso seguro e rastreamento simplificado da linhagem de dados.

Otimização contínua

Depois que os processos de ingestão são estabelecidos, a otimização contínua ajuda a se adaptar às necessidades comerciais em evolução e a gerenciar com eficiência os volumes crescentes de dados.

• Planejamento estratégico para escalabilidade: Avalie regularmente as fontes de dados, as frequências de ingestão e os requisitos de lotes ou transmissão para apoiar o crescimento organizacional e atender aos objetivos em evolução, como analítica em tempo real ou arquivamento.
• Garantir a qualidade e a consistência dos dados: Aplique verificações de validação em todo o processo de ingestão para manter a precisão dos dados, usando ferramentas de governança para padronizar os dados e reforçar a qualidade entre as equipes.
• Monitoramento contínuo e ajuste fino: Configure alertas para latência, alterações de esquema e outras interrupções na ingestão, permitindo que as equipes respondam rapidamente e ajustem as configurações para maximizar o desempenho e minimizar os atrasos.