Em uma tradução do inglês, pipeline significa gasoduto. Basicamente uma rede de tubulações para o transporte de gás natural do seu local de origem para seu local de destino. O mesmo conceito pode ser aplicado a diversos tipos de produtos como água encanada, esgoto, petróleo e, porque não, aos dados. Este artigo tem como objetivo esclarecer o conceito geral de pipeline de dados.
Pipeline de dados é um conceito, consiste em uma série de etapas que visam mover os dados brutos de sua origem, transforma-los e entregar em um destino final. Esses dados transformados e otimizados são entregues de forma que possam ser utilizados em projetos diversos de análise, visualização de dados, machine learning e IA com o objetivo de gerar insights e valor que possam agregar ao negócio da empresa, seja por meio da melhoria de um processo ou do lançamento de um novo produto.
Essas transformações podem variar conforme as regras de negócios ou qual o destino final dos dados. Os pipeline podem sem implementados em ambientes diversos (cloud, on-premisse, híbrido) com ferramentas variadas, sejam elas no-code, ou com o uso de linguagens de programação como Python, Java, Scala, R, C++ entre outras. Por se tratar de um conceito, é bastante flexível e adaptável a cada necessidade de projeto e pode incluir o uso de ferramentas e plataformas diversas.
Em geral os pipeline de dados são compostos por 3 etapas:
· 1º - Origem: O local onde os dados brutos se encontram. São diversas, podendo ser desde um banco de dados relacional, até APis, dispositivos IoT, arquivos pdf, tabelas Excel entre outras. O que exige cuidados com a forma como esses dados são extraídos, além da preocupação com a segurança e sensibilidade desses dados
· 2º - Processamento: Aqui os dados brutos são tratados. Passam por processos de limpeza, transformação e enriquecimento, com o objetivo de facilitar os processos de análise. Esses processos vão depender das regras de negócios de cada projeto e da finalidade e especificidade de cada pipeline.
· 3º - Destino: Local onde os dados serão armazenados depois de limpos e tratados. Novamente, vai depender das particularidades de cada projeto. De um modo geral, os dados podem ter seu destino final em um datalake, datawarehouse, em um storage local ou ainda, podem ser consumidos em tempo real.
Existem dois tipos principais de modelos. Em batch ou em streaming.
O processamento em batch consiste no transporte e tratamento de conjuntos de dados que foram armazenados durante um determinado período. Como por exemplo, as vendas do último mês. Estes dados são tratados em grandes lotes, sendo esse o modelo mais adequado para o processamento de grandes volumes de dados.
Já o modelo em streaming, executa seus processos e movimentações de dados em tempo real. Dessa forma, é possível identificar com maior velocidade as informações e obter análises com maior rapidez. Sendo possível realizar as análises a medida que os eventos ocorrem.
O pipeline de dados gera valor e traz vários benefícios para os projetos de dados de uma empresa:
· Maior qualidade de dados: Os dados limpos e tratados são de maior utilidade para os usuários. Trazendo padronização de formatos e tipos, eliminando erros e redundâncias. Dessa forma, tornando os dados consistentes e valiosos.
· Maior eficiência: Os pipeline modernos permitem a automatização e orquestração das tarefas de carga e transformação dos dados. Aumentando a velocidade do processo e agregando valor aos dados. Permite que a equipe do projeto foque seu tempo em ações de melhoria e na obtenção de melhores insights que beneficiem o negócio.
· Maior integração: Permite corrigir inconsistências de dados oriundos de diferentes fontes ao integra-los em conjuntos, realizando o cruzamento desses valores e os corrigindo quando necessário.
Resumindo, um pipeline bem estruturado permite a uma empresa coletar, analisar, gerenciar e utilizar seus dados com eficiência e rapidez. Fornecendo valiosos insights que podem gerar melhorias de processos, oportunidades de negócios e de crescimento. Em um cenário cada vez mais competitivo e de mudanças rápidas, estar pronto para responder a essas mudanças em um tempo hábil e com assertividade é fundamental. De encontro a essa necessidade, percebemos o quão importante e crítico é o trabalho de construção dessa pipeline. Sendo, portanto, um conceito fundamental dentro da Engenharia de Dados.
Referências: