O que é o pipeline de dados?
Introdução aos Pipelines de Dados
As organizações estão inundadas de informações provenientes de várias fontes. A compreensão e a transformação dos dados brutos em informações valiosas são cruciais para o sucesso. Os pipeline de dados fornecem a infraestrutura para a recolha, o tratamento e o encaminhamento de dados para os destinos corretos para a análise e a tomada de decisões.
Definição e Importância
Um pipeline de dados é uma série de passos pelos quais os dados passam. Pensem nisto como numa linha de montagem de fabrico, mas em vez de produtos físicos, manipula dados brutos e refina-os numa forma utilizável. Trata-se de processos como:
- Ingestão: Recolha de dados brutos provenientes de diferentes fontes (bases de dados, API, sensores, redes sociais, etc.).
- Transformação: Limpar, validar e converter os dados num formato consistente. Pode tratar-se de filtrar informações irrelevantes, corrigir erros ou agregar pontos de dados.
- Transporte: Migrar os dados processados para o seu destino final, como um armazém de dados, um lago de dados ou uma plataforma de análise de dados.
Os pipeline de dados automatizam o fluxo de dados, eliminando o tratamento manual de dados, poupando tempo e reduzindo erros. Melhoram a qualidade dos dados, garantindo que estes são precisos, coerentes e estão prontos para análise.
Os pipeline de dados permitem uma análise eficiente, fornecendo aos analistas e ferramentas de inteligência empresarial um fluxo fiável de dados processados. Além disso, permitem tomar decisões em tempo real, fornecendo dados atualizados para obter informações imediatas.
Processamento de dados em tempo real
Enquanto alguns pipeline de dados processam dados em lotes, a necessidade de informações em tempo real é galopante. O processamento de dados em tempo real envolve o tratamento de dados à medida que estes são gerados com uma latência mínima. Isto permite às organizações:
- Reagir instantaneamente aos eventos: Por exemplo, detetar transações fraudulentas, monitorizar o tráfego do website ou ajustar campanhas de marketing em tempo real.
- Personalize a experiência do cliente: Disponibilizar ofertas e recomendações adaptadas em função do comportamento atual dos utilizadores.
- Usufrua de uma vantagem competitiva Tomar decisões mais rápidas e baseadas em dados para estar sempre na vanguarda.
Os pipeline de dados em tempo real utilizam frequentemente tecnologias como os motores de processamento de fluxo (por exemplo, Apache Kafka, Apache Flink) para gerir o fluxo contínuo de informação.
Componentes de Pipelines de Dados
Um pipeline de dados não é uma entidade monolítica única. Trata-se antes de um sistema de componentes interligados que simplifica o processo de transferência de dados do seu estado bruto para informações valiosas. A compreensão destes componentes é essencial para se compreender como funcionam as tubagens de dados e como as conceber de forma eficaz.
Origens de dados
O percurso começa na origem onde os dados brutos são originários. Estas fontes podem ser incrivelmente diversificadas, refletindo a variedade de formas como as organizações recolhem informação.
Pense nas bases de dados que armazenam as informações dos clientes e os registos das transações, os sensores que recolhem dados em tempo real dos equipamentos de fabrico, as redes sociais alimentam-se de burlas com as interações dos utilizadores e as API externas que fornecem acesso a conjuntos de dados valiosos.
Mesmo os ficheiros carregados pelos utilizadores ou gerados por sistemas internos contribuem para a mistura. Esta diversidade apresenta um desafio: os dados de diferentes fontes são fornecidos em vários formatos, estruturas e níveis de qualidade.
Data Processing
Uma vez que os dados são coletados a partir de suas várias origens, ele entra na etapa de processamento, onde a verdadeira magia acontece. Esta etapa consiste numa série de operações que aperfeiçoam e transformam os dados brutos num formato utilizável e consistente. Imaginemo-lo como uma série de filtros e transformações, cada uma desempenhando um papel específico na preparação dos dados para o seu destino final.
Um passo crucial é a limpeza dos dados, para corrigir imprecisões e inconsistências. Isso pode envolver remover entradas duplicadas, corrigir erros ou preencher valores ausentes. Considere esta funcionalidade como uma arrumação dos dados para garantir a sua fiabilidade.
Em seguida, vem a transformação dos dados, em que a estrutura e o formato dos dados são ajustados para corresponder às necessidades do pipeline. Isto pode envolver a conversão de tipos de dados, a agregação de pontos de dados ou a divisão de campos. Imagine reformular os dados para se adaptarem perfeitamente ao caso de uso a que se destinam.
Outro aspeto importante é a validação dos dados, garantindo que os dados aderem a regras e normas predefinidas. Esta etapa serve para verificar a qualidade a fim de verificar se os dados estão de acordo com os critérios de exatidão e de coerência.
Assim, na etapa de processamento de dados, os dados brutos sofrem uma metamorfose, surgindo, refinados e prontos para análise ou armazenamento. As operações específicas realizadas dependem da natureza dos dados e dos objetivos do pipeline, mas o objetivo global é melhorar a qualidade, a consistência e a usabilidade dos dados.
Arquitetura de Pipeline de Dados
Enquanto os componentes de uma infraestrutura de transferência de dados descrevem as suas partes individuais, a arquitetura descreve a forma como esses componentes estão organizados e interligados. Esta estrutura determina a forma como os dados transitam através do pipeline, onde são armazenados e como é finalmente acedido. Dois padrões arquitetónicos comuns utilizados em tubagens de dados são os data lakes (um data lakehouse ) e datastores.
Lagos de Pipeline de Dados
Imagine um reservatório vasto e extensível onde todos os tipos de dados circulam livremente e se misturam. Essa é a essência de um lago de dados. Trata-se de um repositório centralizado concebido para armazenar dados brutos no seu formato nativo, independentemente da sua estrutura ou origem. Considere-o como um grupo de armazenamento massivo onde coexistem dados estruturados de bases de dados, dados semiestruturados de feeds de redes sociais e dados não estruturados, como imagens e ficheiros de texto.
Esta flexibilidade é uma vantagem essencial dos lagos de dados. Não impõem esquemas rígidos à cabeça, permitindo a ingestão rápida de dados sem se preocupar em pré-definir a sua estrutura ou finalidade. Assim, os lagos de dados são ideais para o tratamento de diversos tipos de dados e para a exploração de novas possibilidades analíticas à medida que surgem.
No entanto, a flexibilidade também pode conduzir a desafios. Sem uma organização e gestão de metadados adequadas, um lago de dados pode tornar-se um "pântano de dados", onde informações valiosas se perdem na vastidão. A implementação de práticas de governança e de catálogo de dados é fundamental para assegurar a descoberta e a qualidade dos dados.
Data warehouses
Contrariamente à natureza fluida dos lagos de dados, os repositórios de dados estão mais estruturados e são concebidos especificamente. Pense neles como bibliotecas cuidadosamente organizadas, onde os dados são ordenados de forma ordenada e arquivados para necessidades analíticas específicas. Normalmente, os dados existentes num armazém de dados são estruturados e relacionais, limpos, transformados e carregados de acordo com um esquema predefinido.
Esta estrutura torna os repositórios de dados altamente eficientes em termos de consultas e análise de dados para tarefas específicas de informações empresariais e de criação de relatórios. Fornecem uma fonte fiável de verdade para indicadores chave de desempenho (KPI), tendências históricas e outras métricas comerciais críticas.
No entanto, a estrutura rígida de um armazém de dados pode limitar a sua flexibilidade. Adicionar novas origens de dados ou acomodar alterações na estrutura de dados pode exigir um esforço significativo e modificações no esquema.
Data lakehouses
Os data lakehouse oferecem simplicidade, flexibilidade e uma relação custo/eficácia através da implementação de estruturas de dados e funcionalidades de gestão semelhantes aos datacenters em soluções de armazenamento de baixo custo típicas dos data lakes. Este modelo híbrido é mais económico que as soluções tradicionais de armazenamento de dados e possibilita uma governança de dados sólida, garantindo a qualidade e a conformidade dos dados.
Casos práticos Data lakehouse são adotadas em diferentes sectores, incluindo:
- Cuidados de saúde: Armazenar e analisar dados de registos de saúde eletrónicos e dispositivos médicos para melhorar os cuidados ao doente.
- Finanças Gerir e analisar as transações financeiras e os dados de gestão de riscos para tomar melhores decisões de investimento.
- Data Modernization: Atualização dos sistemas de dados existentes para um desempenho e uma relação custo-eficácia melhorados.
- Processamento de dados em tempo real Análise dos dados à medida que são gerados, permitindo a elaboração de relatórios e de análises em tempo real.
Pipelines de Dados Baseados na Cloud
Ferramentas Cloud Data
Os fornecedores cloud oferecem vastas ferramentas e serviços especialmente concebidos para a construção e gestão de pipeline de dados. Estas ferramentas abrangem todas as etapas do percurso dos dados, desde a ingestão à análise.
- Ingestão: As plataformas cloud fornecem serviços para a rápida ingestão de dados provenientes de várias fontes, incluindo bases de dados, API, feeds de redes sociais e dispositivos IoT. Estes serviços incluem frequentemente conectores e integrações pré-construídos, simplificando a ligação a diferentes fontes de dados.
- Processamento Potentes motores de processamento de dados baseados na cloud, como o Apache Spark e o Apache Flink, permitem uma transformação e uma análise eficientes de grandes conjuntos de dados. Estes motores podem ser facilmente escaláveis para lidar com volumes de dados flutuantes e tarefas de processamento complexas.
- Armazenamento As soluções de armazenamento cloud, em particular o armazenamento de objetos, oferecem um armazenamento escalável e rentável para todos os tipos e dimensões de dados.
- Orquestração Os serviços de orquestração de fluxo de trabalho ajudam a automatizar e gerir o fluxo de dados através do pipeline. Estes serviços permitem-lhe definir pipeline de dados complexos com dependências, planificação e capacidades de monitorização.
- Analytics As plataformas cloud oferecem vários serviços de análise, incluindo repositórios de dados, data lakes e plataformas de machine learning. Estes serviços fornecem as ferramentas e a infraestrutura para extrair informações a partir dos seus dados.
Pipelines ETL na Cloud
Extrair, Transformar, Carregar (ETL) é um processo comum de integração de dados utilizado para consolidar dados de várias fontes num repositório de dados de destino. As plataformas cloud oferecem um suporte sólido para a construção e execução de condutas ETL.
- Escalabilidade e flexibilidade: As ferramentas ETL baseadas na cloud podem redimensionar os recursos de forma dinâmica para lidar com volumes de dados flutuantes e exigências de processamento, eliminando a necessidade de investimentos iniciais em hardware e infraestrutura.
- Relação custo/eficácia: Os fornecedores cloud oferecem modelos de preços "pay as you go" que lhe permitem pagar apenas os recursos que consome. Isto pode reduzir significativamente os custos das condutas ETL quando comparadas com soluções locais.
- Serviços geridos: Muitos fornecedores cloud oferecem serviços ETL geridos, que lidam com a infraestrutura e a manutenção subjacentes. Assim, poderá concentrar-se na criação e gestão dos seus pipeline de dados.
Tirando partido dos serviços e das ferramentas de dados na cloud, as organizações podem construir pipeline de dados robustos, escaláveis e económicos que facilitem a tomada de decisões baseadas nos dados.
Criação e Gestão de Pipelines de Dados
A criação de um pipeline de dados bem-sucedido envolve mais do que apenas compreender os seus componentes e arquitetura. Requer um planeamento cuidado, uma gestão diligente e uma concentração em considerações essenciais ao longo do ciclo de vida do pipeline.
Ao conceber um pipeline de dados, é crucial ter em conta as características dos próprios dados. Isto é frequentemente descrito através dos quatro "V" do Big Data:
- Volume: Qual é o volume de dados a tratar? Um pipeline que processe terabytes de dados necessitará de infraestruturas e capacidades de processamento diferentes das necessárias para um processamento de gigabytes.
- Velocidade: A que velocidade chegam os dados? As aplicações em tempo real requerem condutas capazes de ingerir e processar dados com uma latência mínima.
- Variedade: Que tipo de dados recolhe? O tratamento de um misto de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados requer soluções flexíveis de processamento e armazenamento.
- Veracidade: Quão precisos e fiáveis são os dados? As verificações e a validação da qualidade dos dados são essenciais para garantir informações fiáveis.
Estes fatores influenciam significativamente as escolhas de conceção de condutas. Por exemplo, dados de grandes volumes podem exigir frameworks de processamento distribuído como o Apache Spark, enquanto que os requisitos em tempo real podem levar à adoção de tecnologias de processamento de fluxo como o Apache Kafka.
Gestão de Qualidade de Dados
A qualidade dos dados é essencial. Um pipeline é apenas tão bom quanto os dados que fornece. A qualidade dos dados é assegurada através da implementação pró-ativa de verificações da qualidade dos dados e de processos de validação em todo o processo.
Isto pode envolver a análise de dados para compreender a estrutura, o conteúdo e os problemas de qualidade, a remoção de duplicados, a correção de erros, o tratamento de valores em falta e a garantia de que os dados estão em conformidade com regras e normas predefinidas.
Ao abordar de forma pró-ativa a qualidade dos dados, poderá garantir que o seu pipeline oferece informações exatas e fiáveis para análise e tomada de decisões.
A exploração da IA para Pipelines de dados para a monitorização de dados, de anomalias e a análise das causas principais, bem como a observabilidade avançada de dados, permitem uma gestão hiperescalável da qualidade dos dados.
Monitoring e manutenção
Assim que o seu pipeline estiver operacional, a monitorização e manutenção contínuas são essenciais para assegurar o seu bom funcionamento e a integridade dos dados.
Trata-se de rastrear métricas-chave, como o débito de dados, a latência de processamento e as taxas de erro para identificar estrangulamentos e potenciais problemas. Também é crucial configurar alertas para o notificar de anomalias ou eventos críticos e manter registos detalhados para facilitar a resolução de problemas e a depuração. A manutenção regular, tal como a realização de backups de dados, atualizações de software e correções de segurança, contribui para uma boa manutenção do pipeline.
Segurança e conformidade
A segurança dos dados é uma preocupação crítica, especialmente quando se trata de informações sensíveis. A proteção de dados no seio do pipeline requer uma abordagem multicamada:
A implementação de rigorosos controlos de acesso para limitar quem pode aceder e modificar os dados em cada etapa do pipeline. A encriptação dos dados em trânsito e em repouso protege-os de acessos não autorizados.
proteger dados sensíveis mascarando-os ou anonimizando-os, quando adequado. Cumprimento das regulamentações e normas industriais relevantes em matéria de privacidade de dados (por exemplo, RGPD, HIPAA, ISO 27701 ou SOC 2 type II).
Ao privilegiar a segurança e a conformidade, poderá fortalecer a confiança no seu pipeline de dados e salvaguardar informações valiosas.
OVHcloud e Pipelines de dados
As empresas precisam de ser capazes de gerir e analisar eficientemente grandes quantidades de dados para todas as situações, desde as operações quotidianas normais até às soluções IA. A OVHcloud oferece uma série de ferramentas de gestão de dados para ajudar as empresas de todas as dimensões a satisfazer as suas necessidades em termos de dados.
OVHcloud Data Platform
Uma solução completa de gestão de dados que oferece um ponto de entrada único para todas as suas necessidades de dados. Inclui uma variedade de serviços, como o armazenamento de dados, o processamento de dados e a análise de dados.
Motor de processamento de dados da OVHcloud
Usufrua de uma plataforma de processamento de dados de elevado desempenho, capaz de lidar com grandes volumes de dados. Integra frameworks de transformação standard abertos, como Pandas e Spark, bem como os Jupyter Notebooks.
Catálogo de dados da OVHcloud
O nosso catálogo de dados Data Platform fornece um repositório de coleções centralizado para todas as suas fontes de dados. Permite pesquisar, navegar e começar a limpar, como primeiro passo na gestão de pipeline de dados.