Um pipeline de dados é uma estratégia de organização de grandes volumes de dados para prepará-los adequadamente para as análises informadas e assertivas de negócio.
Em um contexto digital cada vez mais relevante na vida dos consumidores e nas práticas empresariais, a geração de dados é significativa. Por isso, é fundamental saber como organizar esses ativos em uma configuração eficiente, consistente e confiável para facilitar os processos de análise de dados.
Acompanhe o artigo para entender o conceito de data pipeline, seus principais componentes, tipos e exemplos.
O que é um pipeline de dados?
Pipeline de dados é a estratégia responsável por organizar de forma eficiente os fluxos de dados de um negócio, desde a coleta bruta de grandes volumes de dados, até a extração de insights acionáveis.
O objetivo dessa estruturação de dados é garantir a padronização de processos de análise de volumes consideráveis de dados, ao mesmo tempo em que visa assegurar a confiabilidade, segurança e integridade dos dados durante todo o processo.
Assim, esse método é muito útil para auxiliar os processos empresariais de análise de dados, oferecendo benefícios como:
- Agilidade e eficiência dos processos de análise de dados brutos, ao fornecer procedimentos estruturados de tratamento de dados;
- Manutenção da consistência e integridade dos dados, mantendo a qualidade e a segurança das informações durante todo o ciclo de vida dos dados;
- Escalabilidade dos processos de análise de dados, ao fornecer a estrutura ideal para lidar com a crescente geração de dados da organização sem perder a qualidade e a consistência desses ativos;
- Automatização dos fluxos de dados nas dinâmicas de movimentação e transformação de dados entre sistemas e plataformas, evitando intervenções humanas e minimizando erros, ao mesmo tempo em que otimiza a eficiência operacional ao padronizar processos.
Componentes de um data pipeline
Os data pipelines possuem alguns componentes essenciais para o funcionamento eficiente das estruturas de fluxos de dados, são eles:
- Fontes de dados;
- Processamento e transformação de dados;
- Armazenamento de dados.
Fontes de dados
As fontes de dados são um componente essencial de uma estrutura de pipeline de dados, possibilitando a extração de informações por diversas fontes, como aplicativos, sistemas ERP, banco de dados, IoT, APIs, entre outras. Nesse processo, a coleta de dados pode incluir diversos tipos de dados, como dados estruturados, semi-estruturados ou não estruturados.
Além disso, dependendo dos objetivos da análise, as informações também podem ser enviadas ao pipeline de dados em lotes programados ou em tempo real. Em seguida, os dados extraídos são organizados e direcionados para o próximo estágio do pipeline.
Processamento e transformação de dados
Outro componente importante de um pipeline é o processamento e a transformação dos dados. A coleta de dados extrai dados brutos das diversas fontes, que precisam ser processados e transformados antes do armazenamento no destino final.
O processamento e a transformação de dados envolve diversos procedimentos de limpeza, identificação de anomalias, normalização, agregações, categorizações e enriquecimento de dados, entre outros. Essa etapa do pipeline também visa assegurar a qualidade e integridade dos dados após os processos de tratamento.
Armazenamento de dados
O armazenamento de dados é outro elemento fundamental. Esses ambientes representam o destino onde os dados serão alocados para os processos de consulta, análise e visualização de dados. Esses destinos podem ser data lakes, data warehouses, bancos de dados NoSQL, ferramentas de BI, entre outros, dependendo dos tipos de dados que serão armazenados.
Tipos de pipeline de dados
Um pipeline de dados pode ter diferentes características. A escolha do tipo de pipeline usado dependerá dos objetivos do projeto e dos recursos disponíveis para a criação e execução dos fluxos de dados. Eles podem ser divididos em pipelines em lotes e pipelines em streaming.
O primeiro se refere a um modelo de processamento de grandes volumes de dados em intervalos programados, sendo muito útil para dados que não exigem um processamento em tempo real. Já os fluxos de data pipelines em streaming processam os dados em tempo real. Esse método geralmente extrai dados de fontes diferentes como sensores, IoT, mídias sociais, entre outras fontes que geram dados em tempo real.
Por causa disso, o processamento de dados é de baixa latência, fazendo com que os dados estejam rapidamente disponíveis, possibilitando análises e respostas mais ágeis. Por exemplo, em uma transação financeira, atividades suspeitas podem facilmente revelar uma fraude bancária por causa da velocidade de processamento dos dados gerados em tempo real.
Dois tipos de fluxos muito comuns em estratégias de data pipelines são:
- ETL (Extração, Transformação, Carregamento);
- ELT (Extração, Carregamento, Transformação).
ETL
ETL (Extração, Transformação, Carregamento) é um tipo de pipeline de dados que segue um fluxo tradicional de análise de dados, começando pela extração de dados de diversas fontes, como sistemas CRM, banco de dados, planilhas, etc.
Após a extração, ocorre um processo de transformação, que inclui a limpeza, normalização e outros processos de tratamento de dados. Em seguida, os dados transformados são carregados em um destino final, como um data warehouse, onde estarão disponíveis para consultas e análises futuras.
ELT
O método ELT (Extração, Carregamento, Transformação) vai no contrafluxo do anterior. Neste processo, primeiro extrai-se os dados de variadas fontes de dados estruturados, semi-estruturados ou não estruturados, e em seguida carrega-se ao destino final.
Após o carregamento, o processo de transformação ocorre diretamente no sistema em que foram armazenados, como data lakes e data warehouses, de acordo com as necessidades de análise. Esse tipo de data pipeline é ideal em dinâmicas de grandes volumes de dados em que o sistema possui um alto poder de processamento de dados e análises.
Aplicabilidade de pipelines de dados
Os pipelines de dados podem auxiliar diversos processos empresariais, ao criar uma configuração eficiente e padronizada de extração, coleta, tratamento, armazenamento, análise e visualização de dados. As aplicações de um pipeline de dados são muitas, alguns exemplos são:
- Machine learning;
- Análise exploratória;
- Modelagem preditiva;
- Segmentação de clientes.
Machine learning
As práticas de machine learning envolvem o treinamento de algoritmos e modelos computacionais para executar tarefas cada vez mais precisas. Esse processo considera modelos de aprendizado cada vez mais próximos ao dos humanos.
Os pipelines de dados ajudam a impulsionar o potencial do machine learning, apoiando a otimização de diversos processos ao fornecer dados processados e transformados prontos para uso.
Com isso, é possível usar um data pipeline para:
- Automatizar a preparação de dados que alimentam os modelos de aprendizado de máquina;
- Alimentar continuamente os modelos de machine learning com dados atualizados, integrados e confiáveis;
- Analisar comportamentos, prever tendências e criar soluções, como chatbots mais inteligentes e eficientes.
Análise exploratória
O uso de pipelines de dados também ajuda a otimizar o processo de análise exploratória, uma vez que fornece conjuntos de dados mais enriquecidos e confiáveis para a descoberta de padrões, tendências e correlações nos dados. Além disso, os pipelines de dados possibilitam o pré-processamento automatizado dos dados, que transformam e categorizam os dados, facilitando a análise exploratória.
Modelagem preditiva
Os modelos preditivos são essenciais para a identificação de riscos, a previsão de demandas do mercado, a personalização de experiência, entre outros recursos para aprimorar as estratégias de um negócio.
Ao utilizar um pipeline de dados eficiente, é possível construir modelos preditivos a partir de dados confiáveis, de qualidade e com consistência, o que representa uma exploração otimizada dos modelos preditivos e uma maior vantagem competitiva.
Além disso, os pipelines de dados podem automatizar a implementação de modelos preditivos, gerando insights acionáveis mais rapidamente, e otimizando a tomada de decisão de um negócio.
Segmentação de clientes
O uso de data pipelines também possibilita uma segmentação eficaz de clientes ao categorizar os consumidores com base em aspectos semelhantes, como características, padrões de consumo, necessidades, dados demográficos, etc.
A partir disso, as estratégias de marketing ficam mais direcionadas para cada público, agregando dados de várias fontes, adaptando-se às mudanças nos dados de forma dinâmica e fazendo análises mais complexas.
Conclusão
Criar um pipeline de dados é uma estratégia muito eficiente para automatizar os fluxos de dados de uma empresa, principalmente quando trabalha-se com Big Data e precisa-se processar volumes consideráveis de dados brutos.
Existem diversas formas de estruturar um data pipeline, baseando-se nas necessidades do negócio, nos tipos de fluxo de dados usados na empresa e nos recursos disponíveis para investir em softwares e ferramentas.
Isso faz com que essa estratégia seja adaptável a diferentes tipos de negócios e necessidades empresariais.
O uso de pipelines de dados é crucial para as dinâmicas da Era da Informação, ajudando a garantir uma estruturação de fluxos de dados eficientes em empresas que querem aproveitar ao máximo o potencial dos dados.
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