Pipeline de Dados: Entenda o Que é

Se você está chegando ao mundo dos dados, certamente já ouviu falar em pipeline de dados. Para quem não está familiarizado com o termo, pipeline de dados é uma série de etapas ou processos que os dados passam desde sua origem até seu destino final. Ele é projetado para automatizar o fluxo de dados, garantindo que eles sejam coletados, transformados, e entregues de forma eficiente e precisa.

Nesse texto vamos detalhar cada componente e o propósito de um pipeline de dados. Leia até o final para ficar por dentro dos termos usados em ciência de dados e mergulhar, na prática, no universo da tecnologia.

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Componentes de um Pipeline de Dados

Para início de conversa o termo pipeline pode ser traduzido como encanamento ou gasoduto e é empregado em vários contextos. No nosso contexto, para entender o que vem a ser pipeline de dados, é interessante saber que estamos pisando no universo DevOps e que, basicamente, estamos falando de automação de um processo de entrega de software, que deve entrar em produção de forma rápida ou contínua, além disso sem erros.

Pelo exposto, voltamos ao início do nosso texto para destacar:

Vamos aos componentes de um pipeline de dados:

1. Coleta de Dados

• Fontes de Dados: os dados podem vir de várias fontes, como bancos de dados, APIs, arquivos CSV, logs, sensores IoT, entre outros. Além disso os dados podem ter diversos formatos.
• Extração: O processo de coleta pode envolver a extração de dados de sistemas transacionais, scraping da web ou recebimento de streams em tempo real.

2. Transformação de Dados

• Limpeza: remoção de dados inconsistentes, incompletos ou duplicados.
• Transformação: conversão dos dados em um formato adequado para análise, o que pode incluir normalização, agregação, e enriquecimento dos dados.
• Validação: verificação da qualidade e integridade dos dados transformados.

3. Armazenamento de Dados

• Bancos de Dados: pode envolver a inserção de dados em bancos de dados relacionais (SQL) ou não relacionais (NoSQL).
• Data Warehouses: armazenamento em grandes repositórios otimizados para consultas e relatórios.
• Data Lakes: repositórios de grande capacidade que armazenam dados brutos e transformados em seu formato nativo.

4. Análise e Visualização

• Ferramentas de BI: ferramentas de Business Intelligence que ajudam a criar dashboards, relatórios e visualizações interativas.
• Análise de Dados: utilização de técnicas de análise estatística e aprendizado de máquina para extrair insights dos dados.

5. Distribuição de Dados

• APIs: exposição dos dados através de APIs para que outras aplicações possam consumi-los.
• Relatórios e Dashboards: geração de relatórios e dashboards para tomada de decisão.
• Notificações e Alertas: envio de alertas automáticos com base em regras definidas para eventos específicos nos dados.

Propósitos de um Pipeline de Dados

Agora que já sabemos mais acerca de pipeline, vamos falar acerca dos propósitos de um pipeline de dados.

1. Automação: automatizar o fluxo de dados reduz a necessidade de intervenção manual, aumentando a eficiência e diminuindo a probabilidade de erros humanos. Além disso, podemos destacar a velocidade com que os processos devem ocorrer, nesse sentido é importante minimizar a dependência de intervenção humana.
2. Consistência: garantir que os dados sejam processados de maneira consistente, aplicando as mesmas transformações e validações para todos os conjuntos de dados.
3. Escalabilidade: facilitar o manejo de grandes volumes de dados, permitindo que o pipeline seja escalado horizontalmente para lidar com mais dados ou aumentar a velocidade de processamento.
4. Integração: conectar diferentes fontes e destinos de dados, integrando sistemas heterogêneos em uma arquitetura coesa.
5. Qualidade dos Dados: implementar etapas de limpeza e validação para garantir que os dados sejam precisos, completos e confiáveis.

Exemplo de Pipeline de Dados

Vamos considerar um exemplo prático de um pipeline de dados usado em uma empresa de comércio eletrônico:

1. Coleta de Dados:

Dados de transações de vendas são extraídos de um banco de dados de produção, registros de navegação do site são coletados via logs, e informações de clientes são obtidas de um CRM.

2. Transformação dos Dados

Coleta de Dados: Dados de transações de vendas são extraídos de um banco de dados de produção, registros de navegação do site são coletados via logs, e informações de clientes são obtidas de um CRM.

• Limpeza: remoção de registros duplicados e correção de entradas inválidas.
• Transformação: conversão de datas para um formato padrão, cálculo de métricas como valor médio de pedido e taxa de conversão.
• Validação: Verificação se todos os campos obrigatórios estão presentes e se os valores estão dentro dos intervalos esperados.

3. Armazenamento de Dados

Os dados transformados são carregados em um data warehouse para análise.

4. Análise e Visualização

Analistas de dados utilizam ferramentas de BI para criar dashboards que mostram tendências de vendas, desempenho de campanhas de marketing e comportamento do cliente.

5. Distribuição de Dados

APIs são criadas para permitir que outras equipes acessem os dados para suas necessidades específicas, como personalização de marketing ou suporte ao cliente.

Conclusão

Um pipeline de dados é essencial para o processamento eficiente e eficaz de grandes volumes de dados. Ele permite que as organizações coletem, transformem, armazenem e analisem dados de maneira automatizada, garantindo a qualidade e a consistência dos dados ao longo de todo o processo.

Como o fluxo de dados deve ser contínuo, tudo se repete de forma estruturada, de sorte que cada fase do processo é devidamente mapeada para garantia das entregas de dados.

Espero que você tenha gostado do que leu e, se for o caso, deixe seu comentário e compartilhe nosso artigo nas redes sociais ou com aquele ou aquela colega que precisa entender mais acerca de pipeline de dados.