Pipelines de dados
Se você trabalha em uma função que interage com dados, já se deparou com um pipeline de dados, independentemente de ter percebido isso ou não.
Muitas organizações modernas usam uma variedade de plataformas e tecnologias baseadas em nuvem para executar suas operações, e os pipelines de dados são fundamentais para acessar informações a partir delas.
Vamos dar uma olhada nos diferentes tipos de pipelines de dados, como eles são usados e considerar as práticas recomendadas para criar um para sua organização.
O que é pipeline de dados?
Um pipeline de dados engloba as maneiras como os dados fluem de um sistema para outro. Consiste em uma série de etapas que são realizadas em uma ordem específica, com a saída de uma etapa atuando como a entrada para a próxima etapa.
Geralmente, há três elementos-chave: a origem, as etapas de processamento de dados e, finalmente, o destino ou “sink”. Os dados podem ser modificados durante o processo de transferência, e alguns pipelines podem ser usados simplesmente para transformar dados, com o sistema de origem e o destino sendo os mesmos.
Nos últimos anos, os pipelines de dados tiveram que se tornar potentes o suficiente para lidar com as demandas de big data das organizações, já que grandes volumes e variedades de novos dados se tornaram mais comuns.
É necessário tomar medidas para garantir que os pipelines não sofram perda de dados, ofereçam alta precisão e qualidade e possam ser dimensionados de acordo com as diferentes necessidades das empresas. Eles devem ser versáteis o suficiente para lidar com dados estruturados, não estruturados e semiestruturados.
Exemplos comuns de pipelines de dados
Vários tipos de arquitetura de pipeline de dados estão disponíveis para uso, cada um com atributos diferentes que os tornam adequados para diferentes casos de uso.
Pipeline em lotes
Pipelines em lotes são, como o nome sugere, usados para processar dados em lotes. Se você precisar mover um grande número de pontos de dados de um sistema, como a folha de pagamento, para um data warehouse, poderá usar um pipeline baseado em lotes.
Os dados não são transferidos em tempo real. Geralmente, podem ser acumulados e transferidos em um cronograma definido.
Pipeline de streaming
Um pipeline de streaming pode ser usado para processar dados brutos quase instantaneamente. O mecanismo de processamento de stream processa dados em tempo real à medida que são gerados, tornando-se uma opção sólida para organizações que acessam informações de um local de streaming, como mercados financeiros ou redes sociais.
Arquitetura Lambda
A arquitetura Lambda fornece uma abordagem híbrida para o processamento de dados, combinando métodos de processamento em lotes e processamento de stream. Embora haja benefícios nessa abordagem, como o dimensionamento flexível, os desafios podem superá-los.
Muitas vezes é visto como desatualizado e desnecessariamente complexo, exigindo múltiplas camadas (lotes, velocidade e disponibilização). Isso significa que você precisa de uma quantidade significativa de tempo e poder computacional, sem mencionar o custo. Devido ao fato de ter duas bases de código diferentes que precisam permanecer sincronizadas, pode ser muito difícil manter e depurar.
Arquitetura Delta
A arquitetura Delta no Databricks oferece uma alternativa à arquitetura Lambda. Com foco na simplicidade, a arquitetura Delta ingere, processa, armazena e gerencia dados dentro do Delta Lake. A arquitetura Delta tem menos código para manter, fornece uma única fonte de informações para usuários downstream e permite um merge fácil de novas fontes de dados. Ela também diminui os custos de jobs por meio de menos saltos de dados e falhas de job, bem como tempos mais baixos para conclusão de jobs e spin-ups de cluster.
Como criar um pipeline de dados
A forma como um pipeline de dados é construído e implementado geralmente será decidida pelas necessidades individuais do negócio. Na maioria dos casos, um pipeline de dados de produção pode ser construído por engenheiros de dados. O código pode ser escrito para acessar fontes de dados por meio de uma API, realizar as transformações necessárias e transferir dados para os sistemas de destino.
No entanto, sem automação, isso exigirá um investimento contínuo de tempo, programação e recursos de engenharia e ops. Usando o Delta Live Tables (DLT), é fácil definir pipelines de ponta a ponta. Em vez de reunir manualmente uma variedade de jobs de processamento de dados, você pode especificar a fonte de dados, a lógica de transformação e o estado de destino dos dados. O DLT manterá automaticamente quaisquer dependências – reduzindo quanto tempo você precisa gastar para ajustá-lo manualmente.
A importância dos pipelines de dados nas organizações modernas
“Pipeline de dados” é um termo que engloba uma variedade de processos e pode ter várias finalidades. São uma parte importante de qualquer negócio que depende de dados.
Eles garantem que os dados cheguem onde deveriam, ajudam a manter os formatos consistentes e podem manter um alto padrão de qualidade de dados. Sem os pipelines corretos, é fácil acabar com informações importantes em silos ou com dados duplicados espalhados por toda a organização.
Perguntas frequentes sobre pipelines de dados
Qual é a diferença entre ETL e pipeline de dados?
Resumindo, o ETL é um tipo de pipeline de dados, mas nem todos os pipelines de dados são pipelines ETL.
ETL significa “extrair, transformar e carregar”, três processos interdependentes envolvidos com a integração de dados. Esses processos específicos são usados para extrair dados de um banco de dados e movê-los para outro, como data warehouses em nuvem, onde podem ser usados para análise de dados, visualização e geração de relatórios. As tarefas de ETL são realizadas usando um pipeline de dados como detalhe de implementação.
Alguns pipelines de dados não envolvem transformação de dados e podem não implementar ETL. Por exemplo, a etapa final em um pipeline de dados pode ser ativar outro fluxo de trabalho ou processo.
Quais ferramentas podem ser usadas para um pipeline de dados?
Há uma variedade de ferramentas e aplicativos disponíveis, como o Apache Spark™, que podem ser usados para criar e manter pipelines de dados, facilitando uma melhor gestão de dados e business intelligence. Como esses aplicativos podem exigir uma grande quantidade de otimização manual, eles são uma boa opção para organizações com a experiência necessária para criar e personalizar seus próprios pipelines.
Entretanto, uma solução como o Databricks Delta Live Tables (DLT) oferece automação de usuários e complexidade reduzida. Essa solução facilita a criação e o gerenciamento de pipelines confiáveis em lotes e streaming que fornecem dados de alta qualidade na Plataforma Databricks Lakehouse. O DLT ajuda as equipes de data engineering a simplificar o desenvolvimento e o gerenciamento de ETL com desenvolvimento de pipeline declarativo e visibilidade profunda para monitoramento e restauração. Além disso, esses pipelines de dados inteligentes incluem testes automáticos de qualidade de dados, evitando que dados ruins afetem seu trabalho.