Data Pipelines: Comprar ou Construir?
Data Pipelines: Comprar ou Construir?
Data Pipelines: Comprar ou Construir?
26 de fev. de 2023
Uma das necessidades mais importantes no mundo dos negócios data-driven atualmente é fazer a integração dos dados de múltiplas fontes em um único destino, o que ajuda muito na hora de extrair insights e gerar valor para os negócios.
Os Data Pipelines auxiliam nesse processo, pois criam um conjunto de etapas que devem ser cumpridos para exportar, tratar e carregar os dado das suas fontes para o seu banco de dados. Em uma pesquisa conduzida pela Harvard Business Review, 35 Data Scientists disseram que cerca de 80% do seu tempo era dedicado a essa tarefa: encontrar, tratar e organizar os dados. Isso significa que uma parcela muito baixa desse tempo era dedicada a extrair insights de análises, apresentando uma grande ineficiência, que poderia ser resolvida simplesmente criando um Data Pipeline eficiente.
Na hora de estudar a implementação e o uso de um Data Pipeline, muitas empresas esbarram em uma dúvida crucial: o que é melhor? Comprar ou construir um?
O que são Data Pipelines?
Que você quer ter uma empresa mais data-driven a gente já sabe, e um dos passos principais para que isso aconteça é compreender de onde vêm os seus dados, e como centralizá-los para que possam guiar a tomada de decisões mais assertiva.
Aí na sua empresa, quantas fontes de dados existem? Elas podem ser:
Planilhas;
Emails;
Dados de softwares de marketing e vendas, como Pipedrive, Hubspot e RD Station;
Dados de softwares ERP, como Omie e Bling;
Arquivos com informações coletadas através do seu site;
Resultados de pesquisas de mercado ou com clientes;
Formulários;
Aplicativos de gestão de performance, como Trello, Pipefy, ClickUp, etc;
Atualmente é muito comum que cada uma das áreas de uma empresa utilize um software diferente para gerir suas atividades, performance ou resultados. Porém, essa dispersão tem o potencial de criar um problema muito comum, conhecido como silos de dados, que ocorrem quando os dados de uma área não chegam a quem precisa ter acesso deles, dificultando a tomada de decisões mais data-driven.
A verdade é que com essa grande diversidade de ferramentas que geram insights importantes para a atividade da sua empresa, também existe o desafio constante de padronizar as informações para poder utilizá-las de forma eficiente na hora de gerar insights. Essa tarefa é papel dos engenheiros ou cientistas de dados da empresa, que serão os responsáveis por estruturar e adequar a utilização dos dados para os casos de uso do seu negócio.
Data Pipelines ou, no português, Pipelines de Dados, ajudam a combater o problema dos silos de dados pois organizam as etapas do processamento dos seus dados, que vão desde a extração deles de todas as fontes, o tratamento deles, e até o armazenamento em um banco de dados que centraliza suas informações, facilitando o uso e a tomada de decisões.
Dentro das etapas dos pipelines, após a ingestão de dados, cada passo entrega um output, que é o input do seguinte, ciclo que se repete até que o pipeline esteja completo. Geralmente eles são divididos em três elementos centrais:
Fontes de dados;
Passos de processamento
Destino dos dados
Como construir um Data Pipeline
Existem algumas etapas necessárias para fazer a construção de um Data Pipeline. O primeiro passo é entender quais são os casos de uso desses dados dentro da sua empresa. Quais são as análises necessárias, quais são as principais ferramentas que devem ser implementadas, e quais profissionais serão responsáveis por esse processo dentro da sua empresa.
O segundo passo é, então, fazer a coleta de dados das suas diferentes fontes, que incluem bancos de dados, arquivos diversos, CRMs e demais dispositivos, softwares e websites que geram os dados utilizáveis. Depois desse processo, é necessário transformá-los em um formato que possa ser utilizado pelo sistema, o que pode envolver a limpeza dos dados, a padronização do formato dos dados, excluir itens duplicados e normalizar os dados de acordo com padrões definidos.
Então, é preciso armazená-los em um sistema de armazenamento de dados, geralmente um banco de dados analítico. Uma vez que os dados estão armazenados, é possível utilizá-los para fazer a visualização dos dados da forma mais adequada.
Ferramentas Para Construir Um Data Pipeline
Se a sua empresa decidiu focar na construção de um Data Pipeline, é importante escolher as ferramentas certas para cada uma dessas etapas, que podem incluir:
Ferramentas de coleta de dados: Elas podem oferecer scripts personalizados para a extração de dados de várias fontes e ferramentas que realizam a extração, carregamento e tratamento de dados.
Ferramentas de transformação de dados: Existem diversas ferramentas para transformação de dados, incluindo Apache Spark, Beam, Pandas e Dask.
Ferramentas de armazenamento de dados: Podem incluir bancos de dados analíticos, relacionais e não-relacionais, armazenamento em nuvem e sistemas de arquivos distribuídos. Algumas opções populares incluem Amazon S3, Apache Cassandra, PostgreSQL, Google Big Query e MongoDB.
Ferramentas de análise de dados: Elas podem incluir bibliotecas de visualização, como o Matplotlib e D3.js, podendo incluir também plataformas de análise de dados, como Tableau e Power BI. Um outro fator importante que influencia na escolha das ferramentas certas é definir uma arquitetura escalável para o seu Data Pipeline, com tecnologias distribuídas, adequadas para processar grandes volumes de dados e distribuir o seu processamento em etapas.
Ou seja, a construção de um Data Pipeline envolve criar etapas realistas para realizar a coleta, transformação e armazenamento de dados de diferentes fontes em um formato padronizado, prontos para análise.
Como comprar um Data Pipeline
Para comprar um Data Pipeline, antes de mais nada, é importante determinar:
Quais são as fontes de dados que você gostaria de coletar;
Com qual frequência eles serão coletados;
Quais formatos deverão ser utilizados;
Quais análises serão feitas com base nos seus dados.
Ter uma boa compreensão desses pontos ajudará a identificar o que é um fator necessário no seu pipeline de dados, e quais serão os principais fornecedores capazes de atender a essas necessidades. Essa compreensão ajuda a comparar qualidade, preços e casos de uso para auxiliar na tomada de decisão.
Muitos fornecedores desse serviço oferecem free trials para que você possa avaliar se o que eles oferecem está alinhado com as suas necessidades e expectativas. Durante esse período observe e avalie os critérios a seguir:
As integrações de dados oferecidas atendem todas as fontes que você precisa?
É possível executar as transformações de dados necessárias?
A capacidade de armazenamento atende as necessidades da sua empresa?
Com o que é oferecido, é possível performar as análises necessárias para os seus casos de uso?
Estes questionamentos ajudam a obter os melhores resultados com Data Pipelines comprados de outros fornecedores. ## Afinal, comprar ou construir? Assim como muitas decisões no mundo dos negócios, a resposta final quem deverá ter é você. Qual é o momento de maturidade de dados do seu negócio?
A sua empresa possui um time de dados capaz de construir um Pipeline de Dados que seja efetivo? Comprar Data Pipelines pode ser uma vantagem quando se pensa no esforço técnico e nos investimentos que são feitos para construí-los. Isso acaba por economizar bastante tempo com a construção de uma solução eficiente.
Outro fator importante a favor da compra é o grande esforço que é necessário dedicar para fazer a gestão desses Data Pipelines, o que demanda o uso de outros softwares e o envolvimento de mais profissionais especializados.
Entretanto, os parceiros certos podem auxiliar a sua empresa a obter os melhores resultados possíveis com a sua iniciativa de dados, entregando expertise, conhecimentos técnicos avançados e ainda soluções para deixar a sua empresa mais data-driven de uma forma rápida, e de forma completa: criando data pipelines e uma maneira ágil de fazer a sua gestão com eficiência e rapidez.
A Erathos possui uma solução que ajuda a construir Data Pipelines em poucos minutos, fazendo com que a maturidade de dados da sua empresa evolua em menos tempo. Clique aqui e saiba mais!
Uma das necessidades mais importantes no mundo dos negócios data-driven atualmente é fazer a integração dos dados de múltiplas fontes em um único destino, o que ajuda muito na hora de extrair insights e gerar valor para os negócios.
Os Data Pipelines auxiliam nesse processo, pois criam um conjunto de etapas que devem ser cumpridos para exportar, tratar e carregar os dado das suas fontes para o seu banco de dados. Em uma pesquisa conduzida pela Harvard Business Review, 35 Data Scientists disseram que cerca de 80% do seu tempo era dedicado a essa tarefa: encontrar, tratar e organizar os dados. Isso significa que uma parcela muito baixa desse tempo era dedicada a extrair insights de análises, apresentando uma grande ineficiência, que poderia ser resolvida simplesmente criando um Data Pipeline eficiente.
Na hora de estudar a implementação e o uso de um Data Pipeline, muitas empresas esbarram em uma dúvida crucial: o que é melhor? Comprar ou construir um?
O que são Data Pipelines?
Que você quer ter uma empresa mais data-driven a gente já sabe, e um dos passos principais para que isso aconteça é compreender de onde vêm os seus dados, e como centralizá-los para que possam guiar a tomada de decisões mais assertiva.
Aí na sua empresa, quantas fontes de dados existem? Elas podem ser:
Planilhas;
Emails;
Dados de softwares de marketing e vendas, como Pipedrive, Hubspot e RD Station;
Dados de softwares ERP, como Omie e Bling;
Arquivos com informações coletadas através do seu site;
Resultados de pesquisas de mercado ou com clientes;
Formulários;
Aplicativos de gestão de performance, como Trello, Pipefy, ClickUp, etc;
Atualmente é muito comum que cada uma das áreas de uma empresa utilize um software diferente para gerir suas atividades, performance ou resultados. Porém, essa dispersão tem o potencial de criar um problema muito comum, conhecido como silos de dados, que ocorrem quando os dados de uma área não chegam a quem precisa ter acesso deles, dificultando a tomada de decisões mais data-driven.
A verdade é que com essa grande diversidade de ferramentas que geram insights importantes para a atividade da sua empresa, também existe o desafio constante de padronizar as informações para poder utilizá-las de forma eficiente na hora de gerar insights. Essa tarefa é papel dos engenheiros ou cientistas de dados da empresa, que serão os responsáveis por estruturar e adequar a utilização dos dados para os casos de uso do seu negócio.
Data Pipelines ou, no português, Pipelines de Dados, ajudam a combater o problema dos silos de dados pois organizam as etapas do processamento dos seus dados, que vão desde a extração deles de todas as fontes, o tratamento deles, e até o armazenamento em um banco de dados que centraliza suas informações, facilitando o uso e a tomada de decisões.
Dentro das etapas dos pipelines, após a ingestão de dados, cada passo entrega um output, que é o input do seguinte, ciclo que se repete até que o pipeline esteja completo. Geralmente eles são divididos em três elementos centrais:
Fontes de dados;
Passos de processamento
Destino dos dados
Como construir um Data Pipeline
Existem algumas etapas necessárias para fazer a construção de um Data Pipeline. O primeiro passo é entender quais são os casos de uso desses dados dentro da sua empresa. Quais são as análises necessárias, quais são as principais ferramentas que devem ser implementadas, e quais profissionais serão responsáveis por esse processo dentro da sua empresa.
O segundo passo é, então, fazer a coleta de dados das suas diferentes fontes, que incluem bancos de dados, arquivos diversos, CRMs e demais dispositivos, softwares e websites que geram os dados utilizáveis. Depois desse processo, é necessário transformá-los em um formato que possa ser utilizado pelo sistema, o que pode envolver a limpeza dos dados, a padronização do formato dos dados, excluir itens duplicados e normalizar os dados de acordo com padrões definidos.
Então, é preciso armazená-los em um sistema de armazenamento de dados, geralmente um banco de dados analítico. Uma vez que os dados estão armazenados, é possível utilizá-los para fazer a visualização dos dados da forma mais adequada.
Ferramentas Para Construir Um Data Pipeline
Se a sua empresa decidiu focar na construção de um Data Pipeline, é importante escolher as ferramentas certas para cada uma dessas etapas, que podem incluir:
Ferramentas de coleta de dados: Elas podem oferecer scripts personalizados para a extração de dados de várias fontes e ferramentas que realizam a extração, carregamento e tratamento de dados.
Ferramentas de transformação de dados: Existem diversas ferramentas para transformação de dados, incluindo Apache Spark, Beam, Pandas e Dask.
Ferramentas de armazenamento de dados: Podem incluir bancos de dados analíticos, relacionais e não-relacionais, armazenamento em nuvem e sistemas de arquivos distribuídos. Algumas opções populares incluem Amazon S3, Apache Cassandra, PostgreSQL, Google Big Query e MongoDB.
Ferramentas de análise de dados: Elas podem incluir bibliotecas de visualização, como o Matplotlib e D3.js, podendo incluir também plataformas de análise de dados, como Tableau e Power BI. Um outro fator importante que influencia na escolha das ferramentas certas é definir uma arquitetura escalável para o seu Data Pipeline, com tecnologias distribuídas, adequadas para processar grandes volumes de dados e distribuir o seu processamento em etapas.
Ou seja, a construção de um Data Pipeline envolve criar etapas realistas para realizar a coleta, transformação e armazenamento de dados de diferentes fontes em um formato padronizado, prontos para análise.
Como comprar um Data Pipeline
Para comprar um Data Pipeline, antes de mais nada, é importante determinar:
Quais são as fontes de dados que você gostaria de coletar;
Com qual frequência eles serão coletados;
Quais formatos deverão ser utilizados;
Quais análises serão feitas com base nos seus dados.
Ter uma boa compreensão desses pontos ajudará a identificar o que é um fator necessário no seu pipeline de dados, e quais serão os principais fornecedores capazes de atender a essas necessidades. Essa compreensão ajuda a comparar qualidade, preços e casos de uso para auxiliar na tomada de decisão.
Muitos fornecedores desse serviço oferecem free trials para que você possa avaliar se o que eles oferecem está alinhado com as suas necessidades e expectativas. Durante esse período observe e avalie os critérios a seguir:
As integrações de dados oferecidas atendem todas as fontes que você precisa?
É possível executar as transformações de dados necessárias?
A capacidade de armazenamento atende as necessidades da sua empresa?
Com o que é oferecido, é possível performar as análises necessárias para os seus casos de uso?
Estes questionamentos ajudam a obter os melhores resultados com Data Pipelines comprados de outros fornecedores. ## Afinal, comprar ou construir? Assim como muitas decisões no mundo dos negócios, a resposta final quem deverá ter é você. Qual é o momento de maturidade de dados do seu negócio?
A sua empresa possui um time de dados capaz de construir um Pipeline de Dados que seja efetivo? Comprar Data Pipelines pode ser uma vantagem quando se pensa no esforço técnico e nos investimentos que são feitos para construí-los. Isso acaba por economizar bastante tempo com a construção de uma solução eficiente.
Outro fator importante a favor da compra é o grande esforço que é necessário dedicar para fazer a gestão desses Data Pipelines, o que demanda o uso de outros softwares e o envolvimento de mais profissionais especializados.
Entretanto, os parceiros certos podem auxiliar a sua empresa a obter os melhores resultados possíveis com a sua iniciativa de dados, entregando expertise, conhecimentos técnicos avançados e ainda soluções para deixar a sua empresa mais data-driven de uma forma rápida, e de forma completa: criando data pipelines e uma maneira ágil de fazer a sua gestão com eficiência e rapidez.
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Os Data Pipelines auxiliam nesse processo, pois criam um conjunto de etapas que devem ser cumpridos para exportar, tratar e carregar os dado das suas fontes para o seu banco de dados. Em uma pesquisa conduzida pela Harvard Business Review, 35 Data Scientists disseram que cerca de 80% do seu tempo era dedicado a essa tarefa: encontrar, tratar e organizar os dados. Isso significa que uma parcela muito baixa desse tempo era dedicada a extrair insights de análises, apresentando uma grande ineficiência, que poderia ser resolvida simplesmente criando um Data Pipeline eficiente.
Na hora de estudar a implementação e o uso de um Data Pipeline, muitas empresas esbarram em uma dúvida crucial: o que é melhor? Comprar ou construir um?
O que são Data Pipelines?
Que você quer ter uma empresa mais data-driven a gente já sabe, e um dos passos principais para que isso aconteça é compreender de onde vêm os seus dados, e como centralizá-los para que possam guiar a tomada de decisões mais assertiva.
Aí na sua empresa, quantas fontes de dados existem? Elas podem ser:
Planilhas;
Emails;
Dados de softwares de marketing e vendas, como Pipedrive, Hubspot e RD Station;
Dados de softwares ERP, como Omie e Bling;
Arquivos com informações coletadas através do seu site;
Resultados de pesquisas de mercado ou com clientes;
Formulários;
Aplicativos de gestão de performance, como Trello, Pipefy, ClickUp, etc;
Atualmente é muito comum que cada uma das áreas de uma empresa utilize um software diferente para gerir suas atividades, performance ou resultados. Porém, essa dispersão tem o potencial de criar um problema muito comum, conhecido como silos de dados, que ocorrem quando os dados de uma área não chegam a quem precisa ter acesso deles, dificultando a tomada de decisões mais data-driven.
A verdade é que com essa grande diversidade de ferramentas que geram insights importantes para a atividade da sua empresa, também existe o desafio constante de padronizar as informações para poder utilizá-las de forma eficiente na hora de gerar insights. Essa tarefa é papel dos engenheiros ou cientistas de dados da empresa, que serão os responsáveis por estruturar e adequar a utilização dos dados para os casos de uso do seu negócio.
Data Pipelines ou, no português, Pipelines de Dados, ajudam a combater o problema dos silos de dados pois organizam as etapas do processamento dos seus dados, que vão desde a extração deles de todas as fontes, o tratamento deles, e até o armazenamento em um banco de dados que centraliza suas informações, facilitando o uso e a tomada de decisões.
Dentro das etapas dos pipelines, após a ingestão de dados, cada passo entrega um output, que é o input do seguinte, ciclo que se repete até que o pipeline esteja completo. Geralmente eles são divididos em três elementos centrais:
Fontes de dados;
Passos de processamento
Destino dos dados
Como construir um Data Pipeline
Existem algumas etapas necessárias para fazer a construção de um Data Pipeline. O primeiro passo é entender quais são os casos de uso desses dados dentro da sua empresa. Quais são as análises necessárias, quais são as principais ferramentas que devem ser implementadas, e quais profissionais serão responsáveis por esse processo dentro da sua empresa.
O segundo passo é, então, fazer a coleta de dados das suas diferentes fontes, que incluem bancos de dados, arquivos diversos, CRMs e demais dispositivos, softwares e websites que geram os dados utilizáveis. Depois desse processo, é necessário transformá-los em um formato que possa ser utilizado pelo sistema, o que pode envolver a limpeza dos dados, a padronização do formato dos dados, excluir itens duplicados e normalizar os dados de acordo com padrões definidos.
Então, é preciso armazená-los em um sistema de armazenamento de dados, geralmente um banco de dados analítico. Uma vez que os dados estão armazenados, é possível utilizá-los para fazer a visualização dos dados da forma mais adequada.
Ferramentas Para Construir Um Data Pipeline
Se a sua empresa decidiu focar na construção de um Data Pipeline, é importante escolher as ferramentas certas para cada uma dessas etapas, que podem incluir:
Ferramentas de coleta de dados: Elas podem oferecer scripts personalizados para a extração de dados de várias fontes e ferramentas que realizam a extração, carregamento e tratamento de dados.
Ferramentas de transformação de dados: Existem diversas ferramentas para transformação de dados, incluindo Apache Spark, Beam, Pandas e Dask.
Ferramentas de armazenamento de dados: Podem incluir bancos de dados analíticos, relacionais e não-relacionais, armazenamento em nuvem e sistemas de arquivos distribuídos. Algumas opções populares incluem Amazon S3, Apache Cassandra, PostgreSQL, Google Big Query e MongoDB.
Ferramentas de análise de dados: Elas podem incluir bibliotecas de visualização, como o Matplotlib e D3.js, podendo incluir também plataformas de análise de dados, como Tableau e Power BI. Um outro fator importante que influencia na escolha das ferramentas certas é definir uma arquitetura escalável para o seu Data Pipeline, com tecnologias distribuídas, adequadas para processar grandes volumes de dados e distribuir o seu processamento em etapas.
Ou seja, a construção de um Data Pipeline envolve criar etapas realistas para realizar a coleta, transformação e armazenamento de dados de diferentes fontes em um formato padronizado, prontos para análise.
Como comprar um Data Pipeline
Para comprar um Data Pipeline, antes de mais nada, é importante determinar:
Quais são as fontes de dados que você gostaria de coletar;
Com qual frequência eles serão coletados;
Quais formatos deverão ser utilizados;
Quais análises serão feitas com base nos seus dados.
Ter uma boa compreensão desses pontos ajudará a identificar o que é um fator necessário no seu pipeline de dados, e quais serão os principais fornecedores capazes de atender a essas necessidades. Essa compreensão ajuda a comparar qualidade, preços e casos de uso para auxiliar na tomada de decisão.
Muitos fornecedores desse serviço oferecem free trials para que você possa avaliar se o que eles oferecem está alinhado com as suas necessidades e expectativas. Durante esse período observe e avalie os critérios a seguir:
As integrações de dados oferecidas atendem todas as fontes que você precisa?
É possível executar as transformações de dados necessárias?
A capacidade de armazenamento atende as necessidades da sua empresa?
Com o que é oferecido, é possível performar as análises necessárias para os seus casos de uso?
Estes questionamentos ajudam a obter os melhores resultados com Data Pipelines comprados de outros fornecedores. ## Afinal, comprar ou construir? Assim como muitas decisões no mundo dos negócios, a resposta final quem deverá ter é você. Qual é o momento de maturidade de dados do seu negócio?
A sua empresa possui um time de dados capaz de construir um Pipeline de Dados que seja efetivo? Comprar Data Pipelines pode ser uma vantagem quando se pensa no esforço técnico e nos investimentos que são feitos para construí-los. Isso acaba por economizar bastante tempo com a construção de uma solução eficiente.
Outro fator importante a favor da compra é o grande esforço que é necessário dedicar para fazer a gestão desses Data Pipelines, o que demanda o uso de outros softwares e o envolvimento de mais profissionais especializados.
Entretanto, os parceiros certos podem auxiliar a sua empresa a obter os melhores resultados possíveis com a sua iniciativa de dados, entregando expertise, conhecimentos técnicos avançados e ainda soluções para deixar a sua empresa mais data-driven de uma forma rápida, e de forma completa: criando data pipelines e uma maneira ágil de fazer a sua gestão com eficiência e rapidez.
A Erathos possui uma solução que ajuda a construir Data Pipelines em poucos minutos, fazendo com que a maturidade de dados da sua empresa evolua em menos tempo. Clique aqui e saiba mais!
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Os Data Pipelines auxiliam nesse processo, pois criam um conjunto de etapas que devem ser cumpridos para exportar, tratar e carregar os dado das suas fontes para o seu banco de dados. Em uma pesquisa conduzida pela Harvard Business Review, 35 Data Scientists disseram que cerca de 80% do seu tempo era dedicado a essa tarefa: encontrar, tratar e organizar os dados. Isso significa que uma parcela muito baixa desse tempo era dedicada a extrair insights de análises, apresentando uma grande ineficiência, que poderia ser resolvida simplesmente criando um Data Pipeline eficiente.
Na hora de estudar a implementação e o uso de um Data Pipeline, muitas empresas esbarram em uma dúvida crucial: o que é melhor? Comprar ou construir um?
O que são Data Pipelines?
Que você quer ter uma empresa mais data-driven a gente já sabe, e um dos passos principais para que isso aconteça é compreender de onde vêm os seus dados, e como centralizá-los para que possam guiar a tomada de decisões mais assertiva.
Aí na sua empresa, quantas fontes de dados existem? Elas podem ser:
Planilhas;
Emails;
Dados de softwares de marketing e vendas, como Pipedrive, Hubspot e RD Station;
Dados de softwares ERP, como Omie e Bling;
Arquivos com informações coletadas através do seu site;
Resultados de pesquisas de mercado ou com clientes;
Formulários;
Aplicativos de gestão de performance, como Trello, Pipefy, ClickUp, etc;
Atualmente é muito comum que cada uma das áreas de uma empresa utilize um software diferente para gerir suas atividades, performance ou resultados. Porém, essa dispersão tem o potencial de criar um problema muito comum, conhecido como silos de dados, que ocorrem quando os dados de uma área não chegam a quem precisa ter acesso deles, dificultando a tomada de decisões mais data-driven.
A verdade é que com essa grande diversidade de ferramentas que geram insights importantes para a atividade da sua empresa, também existe o desafio constante de padronizar as informações para poder utilizá-las de forma eficiente na hora de gerar insights. Essa tarefa é papel dos engenheiros ou cientistas de dados da empresa, que serão os responsáveis por estruturar e adequar a utilização dos dados para os casos de uso do seu negócio.
Data Pipelines ou, no português, Pipelines de Dados, ajudam a combater o problema dos silos de dados pois organizam as etapas do processamento dos seus dados, que vão desde a extração deles de todas as fontes, o tratamento deles, e até o armazenamento em um banco de dados que centraliza suas informações, facilitando o uso e a tomada de decisões.
Dentro das etapas dos pipelines, após a ingestão de dados, cada passo entrega um output, que é o input do seguinte, ciclo que se repete até que o pipeline esteja completo. Geralmente eles são divididos em três elementos centrais:
Fontes de dados;
Passos de processamento
Destino dos dados
Como construir um Data Pipeline
Existem algumas etapas necessárias para fazer a construção de um Data Pipeline. O primeiro passo é entender quais são os casos de uso desses dados dentro da sua empresa. Quais são as análises necessárias, quais são as principais ferramentas que devem ser implementadas, e quais profissionais serão responsáveis por esse processo dentro da sua empresa.
O segundo passo é, então, fazer a coleta de dados das suas diferentes fontes, que incluem bancos de dados, arquivos diversos, CRMs e demais dispositivos, softwares e websites que geram os dados utilizáveis. Depois desse processo, é necessário transformá-los em um formato que possa ser utilizado pelo sistema, o que pode envolver a limpeza dos dados, a padronização do formato dos dados, excluir itens duplicados e normalizar os dados de acordo com padrões definidos.
Então, é preciso armazená-los em um sistema de armazenamento de dados, geralmente um banco de dados analítico. Uma vez que os dados estão armazenados, é possível utilizá-los para fazer a visualização dos dados da forma mais adequada.
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Se a sua empresa decidiu focar na construção de um Data Pipeline, é importante escolher as ferramentas certas para cada uma dessas etapas, que podem incluir:
Ferramentas de coleta de dados: Elas podem oferecer scripts personalizados para a extração de dados de várias fontes e ferramentas que realizam a extração, carregamento e tratamento de dados.
Ferramentas de transformação de dados: Existem diversas ferramentas para transformação de dados, incluindo Apache Spark, Beam, Pandas e Dask.
Ferramentas de armazenamento de dados: Podem incluir bancos de dados analíticos, relacionais e não-relacionais, armazenamento em nuvem e sistemas de arquivos distribuídos. Algumas opções populares incluem Amazon S3, Apache Cassandra, PostgreSQL, Google Big Query e MongoDB.
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Ou seja, a construção de um Data Pipeline envolve criar etapas realistas para realizar a coleta, transformação e armazenamento de dados de diferentes fontes em um formato padronizado, prontos para análise.
Como comprar um Data Pipeline
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Quais são as fontes de dados que você gostaria de coletar;
Com qual frequência eles serão coletados;
Quais formatos deverão ser utilizados;
Quais análises serão feitas com base nos seus dados.
Ter uma boa compreensão desses pontos ajudará a identificar o que é um fator necessário no seu pipeline de dados, e quais serão os principais fornecedores capazes de atender a essas necessidades. Essa compreensão ajuda a comparar qualidade, preços e casos de uso para auxiliar na tomada de decisão.
Muitos fornecedores desse serviço oferecem free trials para que você possa avaliar se o que eles oferecem está alinhado com as suas necessidades e expectativas. Durante esse período observe e avalie os critérios a seguir:
As integrações de dados oferecidas atendem todas as fontes que você precisa?
É possível executar as transformações de dados necessárias?
A capacidade de armazenamento atende as necessidades da sua empresa?
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Outro fator importante a favor da compra é o grande esforço que é necessário dedicar para fazer a gestão desses Data Pipelines, o que demanda o uso de outros softwares e o envolvimento de mais profissionais especializados.
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Você pode ter acesso a um time de especialistas on demand, orientados a entender seu negócio.