Principais Etapas para Construir um Pipeline de Dados Robusto
A cada minuto, hora e dia, as campanhas e anúncios de marketing se tornam mais robustos e bem elaborados, chegando até mesmo a parecer que podem “ler a mente do consumidor”. Isso se deve à tecnologia de coleta de dados de empresas como Google (Google Ads, Google Ad Manager, Google Search Console), Meta, TikTok e outras ferramentas que nos fornecem um novo mundo quando se trata de conhecer o nosso público. No entanto,para analisarmos essa quantidade absurda de dados e extrair os melhores insights a fim de utilizá-los como insumo em nossas campanhas, ações e até mesmo no planejamento estratégico, precisamos de um pipeline de dados robusto que consiga lidar com a imensidão de dados disponíveis no mundo atualmente.
Então o que é um pipeline?
Antes de embarcarmos nas etapas de construção de algo robusto, é fundamental estabelecer as bases.
Podemos definir de uma forma simples como um “processo automatizado composto pela ingestão, transformação, análise e visualização dos dados”. Imagine uma orquestra com vários instrumentos agindo todos juntos para tocar uma sinfonia. Um pipeline de dados funciona de uma forma parecida, com diferentes ferramentas e tecnologias trabalhando juntas para transformar dados em insights valiosos para o negócio!
Assim como na orquestra, existe uma ordem para que cada instrumento comece ou pare de tocar, nos pipelines também temos, chamamos isso de fluxo. Atualmente, os dois modelos mais utilizados são o ETL (Extract, Transform, Load) e o ELT (Extract, Load, Transform). Para garantir o sucesso na execução de cada parte desse fluxo, é necessário enfrentar algumas etapas para assegurar a qualidade desse pipeline.
Use Cases de Pipelines de Dados
Antes de abordarmos as etapas de um pipeline robusto, gostaria de apresentar algumas das aplicações e benefícios de implementar as etapas que discutiremos posteriormente.
Preparação dos Dados para Visualização (Dashboards ou relatórios)
Um pipeline robusto pode facilitar a visualização de dados por agrupar e transformar somente as informações necessárias em um estado utilizável, já que nem todos os dados estão prontos para serem consumidos. Normalmente, as empresas utilizam a visualização de dados para identificar padrões e tendências de consumo.
Integração de Dados
Pipelines de dados podem ser usados para integrar dados de fontes diversas em um único banco de dados. Facilita a comparação e cruzamento dos dados, proporcionando uma visão unificada dos dados da empresa em um único local.
Machine Learning
Pipelines de dados podem fornecer os dados necessários para alimentar um algoritmo de machine learning, ou seja, dados limpos e já tratados, prontos para uso.
Data Quality
Ao utilizar um pipeline dados, a confiabilidade, qualidade e a consistência dos dados tendem a melhorar. Essa melhoria decorre dos diversos processos de limpeza que os dados passam ao longo de sua jornada pelo pipeline. Verificar a qualidade dos dados antes e depois das etapas de limpeza é essencial, porque dados com maior qualidade ajudam as empresas a terem insights mais precisos e a tomar decisões embasadas em evidências.
Componentes de um pipeline de dados
Um pipeline, como mencionado anteriormente, é composto por diversos componentes, assim como uma orquestra é formada por diversos instrumentos. E claramente para construirmos um pipeline robusto precisamos entender o que são cada um desses componentes e como eles interagem entre si.
Data Sources (Fontes de Dados)
Este é o primeiro componente de um pipeline, onde os dados nascem. Qualquer sistema que colete ou gere dados pode ser considerado uma fonte de dados. As informações dessas fontes podem variar desde dados sobre o comportamento do usuário até dados transacionais (como detalhes de uma compra realizada) e dados de terceiros. É importante destacar que podemos ter fontes distintas em um único pipeline.
Coleta de Dados
Também conhecida como ingestão de dados, que é o processo de coletar os dados da fonte e levá-los até o local de destino, que pode ser um banco de dados, um data lake ou um data warehouse.
Um modelo de processamento em batch(lotes) coleta dados em intervalos definidos (por exemplo, a cada hora, a cada 30 minutos, ou uma vez por semana), enquanto um modelo de processamento em streaming ingere dados quase de forma instantânea, à medida que são gerados na fonte.
Processamento de Dados
O processamento de dados é basicamente o “T” do fluxo ETL ou ELT. Nesta etapa, os dados são transformados em formatos úteis, o que permite gerar valor a partir deles. Esta etapa pode ocorrer uma ou mais vezes, tudo depende do como o dado chega da fonte e do formato que desejamos. Podemos realizar processamentos como classificação, padronização, normalização, verificação, validação e deduplicação.
Armazenamento
O componente de armazenamento do pipeline fornece um local seguro e escalável para guardarmos os dados. Existem diversos métodos de armazenamento, incluindo data warehouses para dados estruturados e data lakes para dados semi estruturados, não estruturados e também estruturados.
Consumo de Dados
A camada de consumo consiste nas ferramentas que integram e fornecem dados do armazenamento para análise. Por exemplo, o BigQuery do Google ou Athena da AWS para consultas analíticas, ou ferramentas de data viz (visualização de dados) para criação de relatórios e dashboards, como o Power BI da Microsoft ou o Looker do Google.
Segurança e Governança de Dados
A última camada, é responsável por proteger os dados ao longo do pipeline. Isso pode ser feito por meio de auditoria, segurança de rede, controle de acesso, criptografia e monitoramento do uso dos dados. Todos os componentes do pipeline devem integrar-se de forma nativa à camada de segurança e governança para garantir a proteção e conformidade dos dados.
Transformando essa Estrutura em um Pipeline Robusto
Existem muitos fatores importantes que devemos considerar na construção de um pipeline, e cada um deles contribuirá para torná-lo ainda mais robusto.
Defina Metas
Precisamos definir qual será o produto final deste pipeline, ou seja, o que esperamos que os dados entreguem no final. Cada uma das metas nos auxiliará na construção do pipeline e nas tomadas de decisões ao longo da jornada. Além disso, ao estabelecermos metas, também precisamos estipular os critérios que consideraremos como sucesso na missão e indicar quando cada meta estiver concluída.
Escolha as Fontes de Dados
Após definir o que deseja alcançar com seu pipeline de dados, é hora de avaliar quais fontes de dados ajudarão a atingir seus objetivos.
Você deve considerar se usará uma única fonte de dados ou se extrairá dados de vários pontos de origem. Além disso, é importante considerar aspectos como o formato dos dados e os métodos de conexão com as fontes de dados.
Defina uma Estratégia de Ingestão de Dados
O próximo passo é decidir como os dados serão ingeridos no pipeline. Podemos coletá-los de várias maneiras. No entanto, a estratégia de ingestão geralmente consiste em uma atualização completa ou algum tipo de atualização incremental, como a Captura de Dados de Mudança.
Tenha um Plano de Processamento de Dados
Um plano de processamento de dados ditará como seus dados são transformados ao passarem pelo pipeline de dados. Alguns pipelines de dados terão mais etapas de processamento do que outros, dependendo do objetivo do pipeline e do estado em que os dados entram no pipeline.
Entender quanto de transformação precisa ser feito em seus dados e quais ferramentas e métodos serão utilizados para isso, são fatores-chave de um plano de processamento de dados.
Você deve determinar quais dados têm mais valor para sua organização. Você usará o conjunto de dados completo ou apenas subconjuntos de seus dados? Se dados redundantes precisarem ser removidos, considere como isso pode ser feito.
Configure o Armazenamento de Dados
Depois que os dados forem processados, eles precisarão ser armazenados de forma segura para atender às necessidades do negócio. Existem várias opções de armazenamento de dados, então você precisa decidir qual opção atende melhor às suas necessidades. Se uma empresa estiver buscando construir um pipeline de dados robusto, ela também pode considerar o uso de servidores dedicados para garantir a segurança e confiabilidade do armazenamento de seus dados.
O armazenamento local e na nuvem são opções viáveis, com vários benefícios dependendo do tamanho e escopo de sua organização. Da mesma forma, lagos de dados, armazéns de dados e outros tipos de repositórios de dados têm diferentes prós e contras que você deve considerar.
Saber em que formato seus dados serão armazenados ajudará a informar sua escolha de solução de armazenamento de dados.
Planeje o Fluxo de Dados
Depois de determinar os diversos componentes do seu pipeline de dados, você precisará descobrir a sequência apropriada de processos pelos quais seus dados passarão. Você precisa prestar atenção especialmente nas tarefas que dependem da conclusão de outras tarefas primeiro e sequenciá-las de forma correta. Tarefas que podem ser executadas em paralelo podem ajudar a otimizar o fluxo de trabalho.
A otimização dos fluxos de trabalho de dados pode ajudar a melhorar a eficiência, assim como uma ferramenta de gerenciamento de fluxo de trabalho pode ajudar a melhorar a produtividade geral de uma empresa. Combinar essas ferramentas pode ajudar a criar um fluxo de trabalho ideal e assertivo em todos os aspectos do projeto.
Implemente um Framework Robusto de Governança de Dados
O framework de governança de dados é essencial para manter a saúde do seu pipeline. Ele monitora aspectos como congestionamento de rede e latência para assegurar a integridade dos dados e evitar falhas durante a execução.
Um framework eficaz reduz os processos manuais para minimizar a latência. Também é crucial considerar as medidas que a empresa adotará para garantir a segurança dos dados.
Planeje a Camada de Consumo de Dados
Ao planejar seu pipeline de dados, é fundamental considerar o uso final dos dados. É necessário determinar como os dados serão processados, transformados e entregues para aplicativos ou sistemas a jusante.
Monitore e Faça Melhorias Continuamente
Depois de configurar seu pipeline de dados e definir como os dados serão consumidos, o trabalho ainda não acabou. É importante monitorar continuamente o desempenho do seu pipeline, identificar gargalos, corrigir erros e fazer melhorias quando necessário.
Implemente Segurança e Conformidade
Em todas as fases do seu pipeline de dados, a segurança e a conformidade devem ser uma prioridade. Isso inclui a proteção dos dados em trânsito e em repouso, bem como a garantia de que suas práticas de gerenciamento de dados estejam em conformidade com todas as leis e regulamentos pertinentes.
Avalie o Sucesso do Pipeline de Dados
Por fim, é crucial avaliar regularmente o sucesso do seu pipeline de dados. Isso pode envolver a medição de métricas de desempenho, como a velocidade de processamento de dados, a qualidade dos dados e a utilidade dos insights gerados. Também pode incluir a solicitação de feedback dos usuários finais dos dados, para garantir que o pipeline esteja atendendo às suas necessidades e auxiliando na tomada de decisões informadas.
Adicionando Robustez ao Pipeline
Um pipeline de dados robusto é fundamental para maximizar o valor dos seus dados. Ele proporciona respostas mais rápidas, permite trabalho autônomo dos membros da equipe e assegura que seus modelos de IA sejam mais proativos.
Um planejamento adequado do seu pipeline de dados ajudará na escolha dos componentes certos, garantindo que ele atenda às necessidades do seu negócio.
Selecione as fontes de dados corretas e defina como o pipeline vai ingerir dados delas. Reflita sobre como os dados serão processados, onde serão armazenados e como serão consumidos. É importante garantir que não haja problemas com os dados.
Por último, certifique-se de que há uma forte estrutura de governança de dados para proteger seus dados e sua organização.
Seguindo esses passos, será possível construir um pipeline de dados robusto que atenda perfeitamente à sua organização, incentive a colaboração em equipe e permita que você tire o máximo proveito dos seus dados.
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