Pipeline de dados: uma invenção contemporânea que garante estabilidade

Se você administra uma empresa no século XXI, provavelmente já pensou em contratar um cientista de dados. Se não, atribua isso à relativa juventude do campo: a ciência de dados entrou para o vocabulário corporativo em 2001. Foi quando William S. Cleveland a estabeleceu como um ramo da estatística. Então, em 2009, Hal Varian (o principal economista do Google) fez uma observação antecipada. Ele argumentou que capturar grandes volumes de dados e extrair valor deles revolucionará os negócios contemporâneos.

Atualmente, análises como a Saras Analytics desenvolvem algoritmos de aprendizado de máquina para resolver problemas de negócios complexos. Esses algoritmos ajudam no seguinte:

• Melhore a capacidade de previsão de fraudes
• Determinar os motivos e preferências do consumidor em um nível detalhado. Como resultado, isso contribui para o reconhecimento da marca, redução da carga financeira e expansão da margem de receita.
• Preveja a demanda futura do consumidor para garantir a alocação ideal de estoque.
• Torne a experiência do consumidor mais personalizada.

Os pipelines de dados são um componente crítico para alcançar esses resultados. Esta seção discute a importância dos pipelines de dados, suas vantagens e como projetar seu pipeline de dados.

Um Data Pipeline é um termo técnico que se refere a uma série de fluxos de dados. Um pipeline de dados é uma coleção de procedimentos que transportam dados brutos de um local para outro. Uma origem pode ser um banco de dados transacional no contexto de business intelligence, enquanto o destino geralmente é um data lake ou um data warehouse. O objetivo é onde os dados são avaliados para fins de inteligência de negócios.

Ao longo dessa viagem da origem ao destino, os dados são transformados para prepará-los para análise.

Por que um pipeline de dados é necessário?

A disseminação da computação em nuvem resultou em corporações contemporâneas usando um conjunto de aplicativos para realizar várias operações. Para automação de marketing, a equipe de marketing pode usar uma combinação de HubSpot e Marketo; a equipe de vendas pode usar o Salesforce para gerenciar leads. A equipe de produto pode usar o MongoDB para armazenar insights de clientes. Isso resulta na fragmentação de dados entre várias tecnologias e na formação de silos de dados.

Mesmo insights de negócios essenciais podem ser difíceis de obter quando existem silos de dados, como seu mercado mais lucrativo. Mesmo se você coletar dados manualmente de várias fontes e integrá-los em uma planilha do Excel para análise, você corre o risco de encontrar erros, como redundância de dados. Além disso, o trabalho necessário para realizar essa tarefa manualmente está inversamente relacionado à complexidade de sua arquitetura de tecnologia da informação. O problema fica exponencialmente mais complicado quando dados em tempo real de fontes como dados de streaming são incluídos.

Ao agregar dados de várias fontes diferentes em um único destino. Além disso, eles garantem a qualidade consistente dos dados, o que é fundamental para gerar insights de negócios confiáveis.

Componentes de um pipeline de dados

Para entender melhor como um pipeline de dados prepara grandes conjuntos de dados para análise, vamos examinar os principais componentes de um pipeline de dados típico. Estes incluem o seguinte:

1) Origem

Esses são os locais de onde um pipeline obtém dados. Sistemas de gerenciamento de banco de dados como RDBMS e CRM são apenas alguns exemplos. Outros incluem sistemas ERP, ferramentas de gerenciamento de mídia social e até sensores em gadgets e dispositivos da Internet das Coisas.

2) O destino final

Este é o terminal do pipeline de dados, onde ele gera todos os dados extraídos. O destino de um pipeline de dados geralmente é um data lake ou um data warehouse, onde é mantido para análise. Isso nem sempre é o caso, no entanto. Por exemplo, os dados podem ser rapidamente fornecidos a ferramentas analíticas para visualização de dados.

3) Fluxo de informações

À medida que os dados se movem da origem para o destino, eles mudam. Essa movimentação de dados é chamada de fluxo de dados. ETL, ou extrair, transformar e carregar, é uma das metodologias de fluxo de dados mais usadas.

4) Processos

O fluxo de trabalho está preocupado com a ordem em que as tarefas são executadas em um pipeline de dados e sua interdependência. Quando um pipeline de dados é executado, ele é determinado por suas dependências e sequenciamento. Normalmente, as operações upstream devem ser executadas satisfatoriamente antes que os trabalhos downstream possam começar.

5) Supervisão

Um pipeline de dados requer monitoramento contínuo para garantir a exatidão e a integridade dos dados. Além disso, a velocidade e a eficiência de um pipeline são verificadas, especialmente à medida que o volume de dados aumenta.

As vantagens de um pipeline de dados robusto

Dito isso, um pipeline de dados é uma coleção de procedimentos que transportam dados brutos de um local para outro. Uma origem pode ser um banco de dados transacional no contexto de inteligência de negócios. O destino é o local onde os dados são avaliados para fins de business intelligence. Ao longo dessa viagem da origem ao destino, os dados são transformados para prepará-los para análise. Existem várias vantagens neste método; aqui estão os nossos seis melhores.

1 – Padrões que são replicáveis

Quando o processamento de dados é visto como uma rede de pipelines, surge um modelo mental no qual os pipes individuais são vistos como instâncias de padrões em uma arquitetura mais extensa que pode ser reutilizada e reaproveitada para novos fluxos de dados.

2 – Redução do tempo necessário para integrar fontes de dados adicionais

Ter uma compreensão clara de como os dados devem fluir pelos sistemas analíticos simplifica o planejamento para a entrada de novas fontes de dados e minimiza o tempo e as despesas associadas à sua integração.

3 – Confiança na qualidade dos dados

Ao ver os fluxos de dados como pipelines que devem ser monitorados e também úteis para os usuários finais, você pode aumentar a qualidade dos dados e diminuir a probabilidade de violações de pipeline não serem descobertas.

4 – Confiança na segurança do gasoduto

A segurança é incorporada ao pipeline desde o início, estabelecendo padrões repetíveis e um conhecimento comum de ferramentas e arquiteturas. Métodos de segurança eficazes são facilmente adaptáveis ​​a novos fluxos de dados ou fontes de dados.

5 – Desenvolvimento iterativo

Considere seus fluxos de dados como pipelines para permitir o crescimento incremental. Você pode começar rapidamente e ganhar valor começando com uma fatia modesta de dados de uma fonte de dados para um usuário.

6 – Adaptabilidade e adaptabilidade

Os pipelines fornecem uma estrutura para responder com flexibilidade às alterações nas origens ou necessidades dos usuários de dados.

Estender, modularizar e reutilizar o Data Pipeline é um problema maior e muito significativo na Engenharia de Dados.

Quando implementados de forma estratégica e adequada, os pipelines de dados têm o potencial de alterar fundamentalmente a forma como uma empresa é conduzida. Uma vez implementada, a tecnologia traz benefícios imediatos para a empresa e abre as portas para novas práticas de negócios que antes não estavam disponíveis.