Pipelines de dados

O que são pipelines de dados em cloud?

Tradicionalmente, os pipelines de dados eram implantados em data centers on-premises para lidar com o fluxo de dados entre sistemas, fontes e ferramentas locais. Porém, com o rápido crescimento do volume e da complexidade dos dados, o pipeline de dados em cloud surgiu como um dos tipos mais escaláveis, flexíveis e ágeis de arquitetura de pipeline de dados.

Essas soluções implantam dados de pipeline em cloud por meio de serviços como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud Platform (GCP). Eles são projetados para automatizar a movimentação e as transformações de dados entre várias fontes, sistemas de armazenamento e ferramentas de analítica em um ambiente de cloud. Um exemplo disso seria facilitar a movimentação de dados de sites de comércio eletrônico e software de Business Intelligence para cloud data warehouses. 

Exemplos modernos de arquitetura de pipeline de dados precisam ser compatíveis com a movimentação e análise de dados rápida e precisa por meio de pipelines de big data. Soluções nativas cloud oferecem resiliência e flexibilidade, permitindo processamento eficiente de dados, analítica em tempo real, integração de dados simplificada e outros benefícios.

Como funciona a arquitetura de pipeline de dados?

A arquitetura do pipeline de dados normalmente pode ser dividida em cinco componentes ou estágios interconectados. Cada um alimenta o próximo, criando um fluxo de dados constante.

Origens de dados

O pipeline começa com suas fontes de dados, que são os sistemas internos e externos que coletam dados de negócios e dados do cliente. A maioria das empresas gera dados de vários sistemas e softwares, como, por exemplo, plataformas de transmissão, ferramentas de analítica e sistemas de ponto de venda. Tudo pode ser valioso, de dados transacionais até o comportamento do cliente.

Ingestão de dados

No estágio de ingestão, você coleta os dados de várias fontes e os traz para o pipeline de dados. As interfaces de programação de aplicativos (APIs) leem esses dados e os ingerem em intervalos específicos (modo de lotes) ou em tempo real (modo de transmissão). 

No entanto, nem todos os dados precisam ser ingeridos. Para evitar que o pipeline fique sobrecarregado com dados irrelevantes e inutilizáveis, os engenheiros de dados avaliam a variedade, o volume e a velocidade para garantir que apenas dados valiosos sejam ingeridos. 

Isso pode ser feito manualmente ou, como normalmente é o caso com pipelines de dados em cloud, automatizado para melhorar a eficiência.

Processamento de dados

Agora é hora de converter os dados brutos ingeridos em um formato e uma estrutura padronizados. 

Nesta fase, os dados passam por vários processos, incluindo: 

• Normalização de dados
• Limpeza
• Validação
• Agregação
• Transformação

Um dos principais objetivos é padronizar os formatos dos dados, reconciliar discrepâncias nos dados e alinhar definições de variáveis para promover a consistência e a confiabilidade dos dados. Outras tarefas incluem a filtragem de dados irrelevantes e o mapeamento de dados codificados. 

Em última análise, o objetivo é garantir que a informação seja tão completa e precisa quanto possível para gerar percepções válidas e confiáveis. 

Armazenamento de dados

Os dados processados e transformados são então armazenados em um repositório durável, acessível e seguro. O local onde as empresas optam por armazenar dados depende de suas necessidades de acessibilidade, custo e escalabilidade. 

Normalmente, os dados são armazenados em um data warehouse ou data lake centralizado, onde podem ser recuperados para análise, Business Intelligence e relatórios.

Análise de dados

Cientistas de dados e analistas aproveitam os dados dentro do repositório centralizado, usando vários métodos e ferramentas para extrair analítica valiosa, como padrões, relacionamentos, tendências e anomalias. 

Isso inclui técnicas avançadas de SQL, machine learning e vários tipos de metodologias de análise estatística. As percepções extraídas são apresentadas usando visualizações de dados, como relatórios com tabelas, gráficos e mapas de calor.

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.

Os benefícios 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.

Discutiremos aqui alguns dos principais benefícios dos pipelines de dados para empresas modernas:

 

• Precisão dos dados: os pipelines de dados automatizam a limpeza e a padronização dos dados, eliminando o manuseio manual de dados propenso a erros e reduzindo os silos e a redundância. Como resultado, você adquire dados consistentes, confiáveis e precisos que podem ser usados para acessar percepções igualmente confiáveis.
• Integração de dados mais rápida e econômica: os pipelines de dados padronizam automaticamente os dados. Isso torna o planejamento e a implementação de novas integrações de dados muito menos dispendiosos e trabalhosos, acelerando o tempo para gerar valor das novas integrações. 
• Flexibilidade, agilidade e escalabilidade: um pipeline de dados em cloud é inerentemente dimensionável, proporcionando elasticidade imediata em face do crescimento dinâmico dos dados. Com adaptabilidade ágil aos tipos de dados, fontes e necessidades em evolução, seu pipeline de dados possibilita uma expansão exponencial alinhada às mudanças nas necessidades dos negócios e dos clientes.
• Acessibilidade e analítica de dados em tempo real: empresas modernas de todos os setores dependem do acesso a dados em tempo real, seja para empregar estratégias dinâmicas de preços de comércio eletrônico ou tomar decisões críticas sobre a saúde dos pacientes. Os pipelines de dados fornecem acesso rápido aos dados em tempo real, impulsionando a eficiência operacional e a relação custo-benefício e melhorando as experiências para o usuário final. 
• Governança de dados e segurança: um pipeline de dados robusto com políticas de governança de dados integradas, controles de dados, trilhas de auditoria e padrões repetíveis ajuda você a manter a segurança dos dados e atender aos padrões regulatórios para o tratamento de dados. 
• Eficiência e precisão na tomada de decisões: o processamento automatizado de dados não só oferece às equipes dados de alta qualidade, o que leva a uma tomada de decisão mais precisa, mas também simplifica e elimina tarefas manuais, permitindo mais tempo para análise meticulosa de dados em escala. O resultado é uma tomada de decisão mais informada e acesso mais rápido às oportunidades.

Entendendo pipelines de dados vs. pipelines ETL

Resumindo, o ETL é um tipo de pipeline de dados, mas nem todos os pipelines de dados são pipelines ETL.

O significado do pipeline ETL é melhor compreendido por meio de suas partes componentes: 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 um data warehouse de nuvem, onde podem ser usados para análise de dados, visualização e geração de relatórios. O pipeline de dados ETL é o detalhe de implementação usado para realizar essas tarefas.

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.

Como criar um pipeline de dados

A forma como um pipeline de dados é construído e implementado geralmente será decidida pelas necessidades individuais de uma empresa. 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 pipelines 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.

Além de aproveitar a automação, confira outras práticas recomendadas ao criar um pipeline de dados:

Definir objetivos estratégicos

Estabeleça os principais objetivos de suas iniciativas de pipeline de dados, juntamente com os principais indicadores de desempenho que você usará para medir o sucesso. Isso fornece um escopo claro do projeto, orienta você em direção aos modelos de dados apropriados e direciona a flexibilidade, a complexidade e a escalabilidade do seu pipeline. 

Reunir os recursos certos

Quais ferramentas e tecnologias de pipeline de dados são necessárias para criar e manter uma arquitetura robusta? Quais são suas necessidades de mão de obra e orçamento? Identifique e aloque recursos alinhados com seus objetivos e necessidades específicos do pipeline de dados (por exemplo, volume e variedade dos dados).

Estabelecer fontes de dados e métodos de ingestão 

Os dados podem ser coletados de várias fontes de dados: bancos de dados internos, armazenamento em cloud, dados em tempo real etc. Localize as possíveis fontes de dados, estabeleça o formato e o volume de dados que elas produzem e identifique os métodos que você usará para extrair e integrar os dados ao seu pipeline.

Por exemplo, seu pipeline de ingestão de dados usará ingestão em lote ou em tempo real? Qual camada de comunicação será necessária? Que função as ferramentas e tecnologias escolhidas desempenharão no processo de ingestão?

Criar uma estratégia de processamento de dados

Que métodos você usará para transformar dados brutos em dados estruturados prontos para análise? Nesse estágio, é fundamental estabelecer as abordagens de transformação de dados que você usará (como limpeza, formatação e enriquecimento de dados). Além disso, defina as medidas que você tomará para reduzir a redundância e a irrelevância dos dados. 

Ser estratégico com relação ao armazenamento

O local onde você armazena os dados processados depende de vários fatores, incluindo volume de dados, necessidades de acessibilidade e casos de uso. De acordo com essas considerações, decida sobre sua solução de armazenamento (data warehouses, data lakes etc.), bem como a localização (cloud ou on-premises). Você também deve considerar onde seus dados mais valiosos precisam ser armazenados para máxima acessibilidade.

Estabelecer um fluxo de trabalho de dados

Os pipelines de dados estão cheios de dependências. Para impulsionar a eficiência operacional e reduzir o risco de gargalos, elabore um plano que detalhe a sequência de operações em seu pipeline de dados. Estabeleça ordens de tarefas e dependências, bem como seus protocolos de tratamento de erros e recuperação de dados.

Estabelecer uma estrutura de monitoramento e governança

A integridade de longo prazo do seu pipeline de dados depende do monitoramento contínuo para manter a segurança, a confiabilidade, a eficiência e o desempenho. Acompanhe os dados à medida que eles entram e fluem pelo seu pipeline, ficando atento a gargalos, ineficiências e possíveis vulnerabilidades. Uma estrutura de monitoramento facilita a rápida identificação e mitigação de riscos potenciais, aumentando o valor do pipeline de dados sustentável.

Implementar uma camada de consumo de dados confiável

A camada de consumo é onde os usuários finais acessam os dados processados e os aproveitam para adquirir percepções. Identifique cada ferramenta de pipeline de dados que você aproveitará para simplificar o consumo de dados, como ferramentas de Business Intelligence, APIs e ferramentas para gerar relatórios, e defina como elas se conectarão aos seus dados.

Otimizar pipelines de dados com arquitetura serverless

Outra opção a ser considerada ao criar seu pipeline de dados é a arquitetura serverless. Esse modelo envolve o uso de infraestrutura que pertence e é gerenciada por empresas de computação em cloud. 

Com pipelines DLT serverless, por exemplo, você pode priorizar a ingestão de dados e transformação em vez da configuração e implantação da infraestrutura. Os recursos dos seus pipelines serão gerenciados pela Databricks, fornecendo recursos de compute otimizados automaticamente com melhor utilização, throughput e latência a um custo menor do que o DLT clássico.

Qual a importância do gerenciamento de pipeline de dados?

Quanto mais dados você acumula à medida que sua empresa cresce, mais complicado se torna gerenciá-los. Um pipeline de dados complicado, caótico e pilotado manualmente produz fluxos de trabalho ruins e dados duplicados, irrelevantes ou imprecisos, o que pode causar ineficiências operacionais de longo alcance e perda de receita.

Por esses motivos, as ferramentas de gestão de pipeline de dados são essenciais para orquestrar e monitorar os dados, garantindo que eles fluam com eficiência por seus sistemas, mantendo-se precisos, confiáveis e acessíveis.

A orquestração simplifica e otimiza os fluxos de trabalho por meio da automação de tarefas repetíveis e da consolidação de sistemas em silos. A orquestração de dados desempenha um papel central na sua estratégia de orquestração mais ampla, pois automatiza a coleta, a agregação e a organização de informação de vários data centers. Graças a essa padronização, os usuários têm acesso a dados de alta qualidade que são consistentes, completos, válidos, precisos, exclusivos e atualizados. 

Além disso, um pipeline de dados bem projetado fornece percepções sobre seus dados em todas as etapas. Ferramentas eficazes de gerenciamento de pipeline de dados podem fornecer percepções importantes sobre a origem dos seus dados mais valiosos (ou irrelevantes), bem como quaisquer gargalos ou ineficiências em seus processos.

Quais são as melhores ferramentas de 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 DLT oferece automação e complexidade reduzida. Essa solução facilita a criação e o gerenciamento de pipelines de dados confiáveis em lotes e streaming que fornecem dados de alta qualidade na Databricks Data Intelligence Platform. 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.

Não importa o que você precise orquestrar e monitorar em seus pipelines de dados e além, orquestradores como o Databricks Workflows são essenciais para definir, gerenciar e automatizar fluxos de trabalho complexos para simplificar o pipeline de dados.

O futuro dos pipelines de dados

Afinal, qual é o próximo passo para os pipelines de dados? 

Eles precisam ser capazes de lidar com transformações cada vez mais complexas em escalas maiores e em alta velocidade, ao mesmo tempo que otimizam custos. Para grandes empresas, expressar transformações por meio de SQL e DataFrames exige uma recálculo caro devido ao estado em constante evolução dos dados de entrada. Para combater isso, mais empresas estão recorrendo à inteligência de dados. 

A Enzyme é uma dessas ferramentas. A camada de otimização automatiza o processo ETL de implantação da melhor técnica de otimização. Ela mantém e analisa materializações atualizadas de resultados de query e usa um modelo de custo para identificar as melhores técnicas, simplificando e otimizando ainda mais as transformações de dados para fins de análise.

Os cientistas de dados e as empresas que querem se beneficiar de dados de alta qualidade e, ao mesmo tempo, melhorar o desempenho, devem se manter a par de tendências como essas para otimizar totalmente seus pipelines de dados agora e no futuro.