# 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. Source: https://www.erathos.com/blog/data-pipelines-comprar-ou-construir Published: 2026-08-12 Category: Engenharia de Dados ![Balança comparando construir pipeline internamente versus comprar solução SaaS de ingestão](https://cms-media.erathos.com/vH1Iis4wZy2tGW5h0oGNDfmJY-1.png) 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](https://hbr.org/2018/08/what-data-scientists-really-do-according-to-35-data-scientists) 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](/blog/5-conceitos-de-engenharia-de-dados) 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](/blog/centralizacao-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](/blog/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](https://www.erathos.com/?utm_source=blog&utm_medium=article&utm_campaign=data_pipelines_buy_or_build) e veja como centralizar seus dados sem precisar escolher entre gastar tempo de engenharia agora ou pagar esse custo depois, em produção.