Data Pipelines: Comprar ou Construir?
Pipelines internos escondem custos de manutenção e engenharia. Como decidir entre build vs buy para ingestão de dados na prática.
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 cumpridas para exportar, tratar e carregar os dados 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 com 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. Se você quiser se aprofundar nos fundamentos por trás desse processo, vale a leitura de 5 conceitos de engenharia de dados que você precisa saber antes de seguir.
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 e ClickUp
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 ocorre quando os dados de uma área não chegam a quem precisa ter acesso a eles, dificultando a tomada de decisões mais data-driven. Esse é o mesmo problema que discutimos com mais profundidade em Centralização de dados sem time dedicado, especialmente relevante para quem está avaliando comprar em vez de construir justamente por não ter um time de engenharia grande o suficiente.
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 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, 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, a exclusão de itens duplicados e a normalização 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 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: 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 opções, 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 BigQuery e MongoDB.
Ferramentas de análise de dados: podem incluir bibliotecas de visualização, como Matplotlib e D3.js, e plataformas de análise, 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 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.
O que o "construir" não conta: o custo que aparece depois
A parte que a maioria dos comparativos de build vs buy deixa de fora é o que acontece depois que o pipeline está em produção, não durante a construção inicial.
Paginação e rate limit por fonte. Cada API que você integra tem seu próprio comportamento de paginação e seus próprios limites de requisição. Multiplicar isso por cada fonte nova é multiplicar a superfície de manutenção.
Schema evolution constante. Fontes de SaaS mudam campos, adicionam colunas e alteram tipos sem aviso. Sem uma estratégia automática pra lidar com isso, o pipeline continua rodando, mas entregando dado incompleto ou quebrado silenciosamente.
Observabilidade que ninguém planeja construir primeiro. Saber que um pipeline rodou não é o mesmo que saber que ele trouxe todos os registros esperados. Construir alertas de queda de volume, falha de execução e atraso de janela é, na prática, um segundo projeto de engenharia, separado do pipeline em si.
Esse é o tipo de custo que só aparece na conta depois de alguns meses em produção, quando o pipeline "simples" construído numa tarde já virou responsabilidade permanente de alguém do time.
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 elas serão coletadas
Quais formatos deverão ser utilizados
Quais análises serão feitas com base nos seus dados
Ter uma boa compreensão desses pontos ajuda a identificar o que é 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 na hora da 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?
Esses 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, e sobretudo mantê-lo depois que estiver em produção?
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 necessário para fazer a gestão contínua desses 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, conhecimento técnico avançado e soluções para deixar a sua empresa mais data-driven de forma rápida e completa: criando data pipelines e uma maneira ágil de fazer a sua gestão com eficiência.
A Erathos tem uma solução que ajuda a criar Data Pipelines em poucos minutos, cuidando de paginação, rate limit, schema evolution e alertas automaticamente, fazendo com que a maturidade de dados da sua empresa evolua em menos tempo, sem exigir que seu time construa e mantenha essa camada de infraestrutura sozinho.
Se você já decidiu que comprar faz mais sentido pro seu momento, o próximo desafio costuma ser interno: como convencer seu chefe a adotar uma nova ferramenta de dados.
Perguntas frequentes sobre comprar ou construir um Data Pipeline
Quando faz mais sentido construir um Data Pipeline internamente? Quando o número de fontes é pequeno e estável, o time já tem engenharia de dados dedicada disponível, e existe um caso de uso muito específico que nenhuma ferramenta gerenciada atende bem. Fora desses casos, o custo de manutenção contínua costuma superar o esforço inicial de construção.
Qual o principal custo escondido de construir um pipeline internamente? Manutenção, não construção. O código inicial costuma ser rápido de escrever; o que consome tempo do time ao longo dos meses é lidar com mudança de schema, rate limit, falha silenciosa e observabilidade.
Comprar um pipeline gerenciado substitui a necessidade de um time de dados? Não. Substitui a necessidade de construir e manter a camada de ingestão, mas o time de dados continua responsável por modelagem, análise e decisões de arquitetura em cima do dado já centralizado.
É possível migrar de um pipeline construído internamente para um comprado depois? Sim, e é uma migração comum conforme a empresa cresce e o número de fontes aumenta além do que o time consegue manter na mão.
Conclusão
Data Pipelines são fundamentais para qualquer empresa que queira ser mais data-driven, e a decisão entre comprar e construir precisa levar em conta não só o esforço inicial, mas o custo de manutenção que aparece meses depois. Crie sua conta gratuita na Erathos e veja como centralizar seus dados sem precisar escolher entre gastar tempo de engenharia agora ou pagar esse custo depois, em produção.
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 cumpridas para exportar, tratar e carregar os dados 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 com 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. Se você quiser se aprofundar nos fundamentos por trás desse processo, vale a leitura de 5 conceitos de engenharia de dados que você precisa saber antes de seguir.
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 e ClickUp
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 ocorre quando os dados de uma área não chegam a quem precisa ter acesso a eles, dificultando a tomada de decisões mais data-driven. Esse é o mesmo problema que discutimos com mais profundidade em Centralização de dados sem time dedicado, especialmente relevante para quem está avaliando comprar em vez de construir justamente por não ter um time de engenharia grande o suficiente.
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 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, 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, a exclusão de itens duplicados e a normalização 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 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: 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 opções, 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 BigQuery e MongoDB.
Ferramentas de análise de dados: podem incluir bibliotecas de visualização, como Matplotlib e D3.js, e plataformas de análise, 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 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.
O que o "construir" não conta: o custo que aparece depois
A parte que a maioria dos comparativos de build vs buy deixa de fora é o que acontece depois que o pipeline está em produção, não durante a construção inicial.
Paginação e rate limit por fonte. Cada API que você integra tem seu próprio comportamento de paginação e seus próprios limites de requisição. Multiplicar isso por cada fonte nova é multiplicar a superfície de manutenção.
Schema evolution constante. Fontes de SaaS mudam campos, adicionam colunas e alteram tipos sem aviso. Sem uma estratégia automática pra lidar com isso, o pipeline continua rodando, mas entregando dado incompleto ou quebrado silenciosamente.
Observabilidade que ninguém planeja construir primeiro. Saber que um pipeline rodou não é o mesmo que saber que ele trouxe todos os registros esperados. Construir alertas de queda de volume, falha de execução e atraso de janela é, na prática, um segundo projeto de engenharia, separado do pipeline em si.
Esse é o tipo de custo que só aparece na conta depois de alguns meses em produção, quando o pipeline "simples" construído numa tarde já virou responsabilidade permanente de alguém do time.
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 elas serão coletadas
Quais formatos deverão ser utilizados
Quais análises serão feitas com base nos seus dados
Ter uma boa compreensão desses pontos ajuda a identificar o que é 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 na hora da 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?
Esses 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, e sobretudo mantê-lo depois que estiver em produção?
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 necessário para fazer a gestão contínua desses 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, conhecimento técnico avançado e soluções para deixar a sua empresa mais data-driven de forma rápida e completa: criando data pipelines e uma maneira ágil de fazer a sua gestão com eficiência.
A Erathos tem uma solução que ajuda a criar Data Pipelines em poucos minutos, cuidando de paginação, rate limit, schema evolution e alertas automaticamente, fazendo com que a maturidade de dados da sua empresa evolua em menos tempo, sem exigir que seu time construa e mantenha essa camada de infraestrutura sozinho.
Se você já decidiu que comprar faz mais sentido pro seu momento, o próximo desafio costuma ser interno: como convencer seu chefe a adotar uma nova ferramenta de dados.
Perguntas frequentes sobre comprar ou construir um Data Pipeline
Quando faz mais sentido construir um Data Pipeline internamente? Quando o número de fontes é pequeno e estável, o time já tem engenharia de dados dedicada disponível, e existe um caso de uso muito específico que nenhuma ferramenta gerenciada atende bem. Fora desses casos, o custo de manutenção contínua costuma superar o esforço inicial de construção.
Qual o principal custo escondido de construir um pipeline internamente? Manutenção, não construção. O código inicial costuma ser rápido de escrever; o que consome tempo do time ao longo dos meses é lidar com mudança de schema, rate limit, falha silenciosa e observabilidade.
Comprar um pipeline gerenciado substitui a necessidade de um time de dados? Não. Substitui a necessidade de construir e manter a camada de ingestão, mas o time de dados continua responsável por modelagem, análise e decisões de arquitetura em cima do dado já centralizado.
É possível migrar de um pipeline construído internamente para um comprado depois? Sim, e é uma migração comum conforme a empresa cresce e o número de fontes aumenta além do que o time consegue manter na mão.
Conclusão
Data Pipelines são fundamentais para qualquer empresa que queira ser mais data-driven, e a decisão entre comprar e construir precisa levar em conta não só o esforço inicial, mas o custo de manutenção que aparece meses depois. Crie sua conta gratuita na Erathos e veja como centralizar seus dados sem precisar escolher entre gastar tempo de engenharia agora ou pagar esse custo depois, em produção.