A ingestão de dados é uma parte crucial de um processo centrado em dados, garantindo que as organizações obtenham as informações certas no momento certo para compreender o desempenho dos negócios e melhorá-lo.
As organizações modernas geram diariamente grandes quantidades de dados que são de alto valor para seus negócios.
Ao realizar análises de negócios, as organizações podem obter insights mais profundos, o que as ajuda a tomar decisões informadas e baseadas em dados.
Esses dados também desempenham um papel fundamental na compreensão dos clientes, na previsão do mercado, no planejamento, na previsão de tendências e na obtenção de outros benefícios.
Porém, para executar determinadas tarefas, é crucial extrair e analisar dados e acessá-los facilmente a partir de um local centralizado.
É aqui que entra a ingestão de dados.
Essa técnica extrai dados de diversas fontes, permitindo que você descubra insights ocultos neles e os utilize ainda mais para expandir seus negócios.
Neste artigo, falarei sobre ingestão de dados e seus tipos, processo passo a passo, arquitetura, casos de uso, benefícios, práticas recomendadas e desafios.
Aqui vamos nós!
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O que é ingestão de dados?
A ingestão de dados é o processo de coletar dados de uma ou mais fontes e importá-los para um data warehouse para uso imediato. É uma das etapas mais essenciais no fluxo de trabalho de análise de dados.
Os dados podem ser ingeridos em lotes ou transmitidos em tempo real. Quando os dados são transferidos para o site de destino, eles são armazenados adequadamente e usados para análise.
As fontes de dados podem ser data lakes, bancos de dados, dispositivos IoT, aplicativos SaaS, bancos de dados locais e outras plataformas que possam conter dados relevantes e essenciais.
A ingestão de dados é um processo simples que retira dados de uma origem, limpa-os e encaminha-os para um destino onde uma empresa pode utilizar, aceder e analisar os dados.
A ingestão de dados permite que as organizações tomem decisões baseadas em dados a partir da crescente complexidade e volume de dados que produzem todos os dias.
Quando uma organização coleta dados, eles permanecem em seu estado original e bruto, assim como na fonte. Você precisará executar uma operação de transformação quando houver necessidade de transformar ou analisar os dados em um formato legível que seja compatível com diferentes aplicativos.
O objetivo principal da ingestão de dados é mover um grande conjunto de dados de um lugar para outro de forma eficiente com a ajuda da automação de software. Ele apenas ingere dados, não os transforma. Para muitas organizações, funciona como uma ferramenta crítica que lhes permite gerenciar o front-end dos dados.
Existem diversas maneiras de ingerir dados em seu datamart. De acordo com suas necessidades específicas e requisitos de design, você pode escolher qualquer método de ingestão que funcione melhor para você.
Como funciona a ingestão de dados?
A ingestão de dados coleta dados de diversas fontes onde os dados foram originalmente armazenados ou gerados. Ele carrega ou transfere dados para o destino ou área de preparação. O pipeline de ingestão de dados aplica transformações leves sempre que necessário para filtrar ou otimizar os dados antes de enviá-los para uma fila de mensagens, armazenamento de dados ou destino.
A ingestão de dados também realiza transformações complexas, incluindo classificações, junções e agregações para aplicativos específicos, relatórios e sistemas analíticos com pipelines complementares.
Para entender o processo passo a passo de ingestão de dados, você precisa se aprofundar em sua arquitetura.
Fonte: StreamSets
Arquitetura de ingestão de dados
A arquitetura de ingestão de dados informa sobre o fluxo de dados nas seguintes camadas:
- Camada de coleta de dados: coleta dados de diferentes fontes e os armazena em seu data warehouse. Esta camada define como os dados são transferidos ou analisados para outras camadas da arquitetura de ingestão. Além disso, ajuda a dividir os dados para processamento analítico.
- Camada de processamento de dados: Esta camada coleta dados da camada anterior para processar a transferência de dados que estão armazenados. Ele define o destino para onde deseja enviar os dados e os agrupa de acordo.
- Camada de armazenamento de dados: Os dados, uma vez agrupados, são armazenados em um local eficiente para posterior transferência.
- Camada de consulta de dados: esta é a camada analítica da arquitetura de ingestão de dados. Aqui, os dados são consultados para que a camada possa extrair insights valiosos.
- Camada de visualização de dados: A visualização de dados é a camada final que trata da apresentação de dados. Ele exibe os dados em um formato visual e compreensível para que sua organização obtenha insights em tempo real.
Benefícios da ingestão de dados
Vamos discutir alguns dos benefícios da ingestão de dados:
- Disponibilidade: Quando uma organização implementa um processo de ingestão de dados, os dados podem ser acessíveis e disponibilizados facilmente para a organização. Como os dados são coletados de diversas fontes e transferidos para um local de armazenamento, qualquer pessoa com autorização válida pode obter acesso facilmente aos dados para análise.
- Uniformidade: Uma boa prática de ingestão de dados melhora a qualidade dos dados, transformando vários tipos de dados em um tipo de dados unificado. Para isso, fica mais fácil manipular e compreender os dados para análises futuras.
- Produtividade aprimorada: a ingestão de dados permite que você use os dados para se tornar mais produtivo. Isso ajuda os engenheiros de dados a se tornarem mais flexíveis e permite-lhes desenvolver o poder de escalabilidade.
- Melhor tomada de decisões: O processo de ingestão de dados permite que as organizações tomem decisões melhores e mais informadas usando dados em tempo real. Além disso, você pode obter análises que são úteis na tomada de decisões táticas e no rastreamento de KPIs e alvos potenciais.
- Experiência do usuário aprimorada: as organizações usam dados recentes para atender seus clientes valiosos. A análise baseada em dados permite que eles criem ferramentas e aplicativos eficientes para os clientes.
Tipos de ingestão de dados
Existem três tipos de ingestão de dados: processamento em lote, ingestão de dados em tempo real e ingestão de dados baseada em Lambda. A escolha de um deles depende muito do tipo de negócio, sua infraestrutura de TI, orçamento, cronograma e metas a serem alcançadas. Além disso, as empresas escolhem seu modelo e ferramentas com base nas fontes de dados que utilizam.
Vamos nos aprofundar em cada um com mais detalhes.
#1. Processamento em lote
Fonte: Liga de Experiência Adobe
É o método de ingestão mais comum. Aqui, a camada de ingestão reúne e agrupa dados provenientes de diversas fontes de forma incremental. Em seguida, ele transfere os dados em grupos para um aplicativo, sistema ou local onde são necessários.
A transferência de dados baseia-se na ativação de condições políticas através de eventos desencadeadores, ordenação analógica ou cronogramas existentes para garantir que os dados sejam transferidos. O processamento em lote é útil para organizações que precisam coletar dados específicos todos os dias com atividades que exigem folhas de presença, geração de relatórios, etc.
Esta abordagem é menos dispendiosa e considerada uma abordagem legada em muitos casos.
#2. Ingestão de dados em tempo real
A ingestão de dados em tempo real também é conhecida como processamento de fluxo. Envolve a coleta e transferência de dados de uma determinada fonte em tempo real até o destino. Aqui não há agrupamento; em vez disso, você descobrirá que os dados são originados, carregados e processados assim que a camada de ingestão encontra novos dados.
Para implementar a ingestão de dados em tempo real, existe uma solução comum chamada Change Data Structure (CDC). No entanto, esse tipo de ingestão de dados é mais caro que a ingestão em lote. Isso ocorre porque é necessário monitorar as fontes constantemente para reconhecer novos dados e garantir que eles sejam refletidos corretamente na plataforma de destino.
Se você cortar a parte dos custos, esse método é muito útil para empresas que desejam executar análises com dados novos sempre para tomar decisões operacionais.
Por exemplo, se você deseja tomar decisões comerciais no mercado de ações, a ingestão de dados em tempo real é sua melhor opção. Este método também é útil para monitorar sua infraestrutura.
#3. Ingestão de dados baseada em Lambda
Fonte: Hazelcast
Este método é a combinação de dois tipos de ingestão de dados, ou seja, processamento em lote e ingestão em tempo real.
O processamento em lote é usado para coletar dados em lotes, enquanto a ingestão de dados em tempo real é empregada para fornecer um ângulo diferente para dados urgentes. A ingestão de dados baseada em Lambda divide os dados coletados em grupos e os ingere em incrementos menores, tornando-a eficaz para diferentes aplicações que precisam de streaming de dados.
Casos de uso de ingestão de dados
Organizações em todo o mundo utilizam processos de ingestão de dados como parte essencial dos pipelines de dados em suas operações.
- Internet das Coisas (IoT): A ingestão de dados é usada em vários sistemas IoT para coletar e transformar dados de uma ampla variedade de dispositivos conectados.
- Análise de Big Data: A análise de Big Data é um requisito comum para todas as organizações. Portanto, a ingestão de grandes volumes de dados de diversas fontes é necessária na análise de big data, onde os dados são processados com sistemas distribuídos como Spark ou Hadoop.
- Detecção de fraude: As organizações utilizam o processo de ingestão de dados para detectar fraudes, importando e transformando dados de diferentes fontes. Isso inclui comportamento do cliente, feeds de dados de terceiros e transações.
- Comércio eletrônico: as empresas de comércio eletrônico usam o processo de ingestão de dados para receber dados de diversas fontes, como transações de clientes, catálogos de produtos, análises de sites e muito mais. Isso os ajuda a crescer com os dados certos em tempo real.
- Personalização: O processo de ingestão de dados pode ser usado para fornecer experiências ou recomendações personalizadas aos usuários, extraindo dados de diferentes fontes, como interações com clientes, dados de mídia social, análises de sites, etc.
- Gestão da cadeia de abastecimento: Para gerir a cadeia de abastecimento, uma organização precisa de dados de fontes como inventário, logística e dados de fornecedores. A ingestão de dados ingere esses dados de diversas fontes e os processa para o gerenciamento eficaz da cadeia de suprimentos.
- Análise de sentimento e mídia social: a ingestão de dados em tempo real ajuda as empresas a monitorar feeds de mídia social, identificar tendências emergentes e analisar o sentimento da marca de forma eficaz, coletando dados de várias fontes. Isso leva a melhores relacionamentos com os clientes, ao desenvolvimento de estratégias de captura de mercado e a estratégias de marketing eficazes.
Desafios
Você pode enfrentar alguns desafios com o processo de ingestão de dados:
- Escalabilidade: você pode encontrar dificuldade em dimensionar um grande conjunto de dados ao ingerir dados de diferentes fontes. A quantidade de dados processados requer escalonamento vertical ou horizontal da infraestrutura para lidar com o aumento da carga, portanto, ocorrem complicações.
- Qualidade dos dados: A qualidade dos dados é um grande desafio no processo de ingestão de dados. Ao extrair dados, nem sempre é possível garantir que os dados recebidos sejam de alta qualidade.
- Ecossistema diversificado: Existem muitas fontes e tipos de dados, tornando difícil para suas equipes desenvolver um modelo de ingestão à prova de som. Algumas ferramentas e recursos oferecem suporte apenas a tecnologias básicas, permitindo que as organizações usem diversas ferramentas que exigem diversos conjuntos de habilidades.
- Custo: o custo de ingestão é diretamente proporcional aos volumes de dados. À medida que o seu negócio em termos de valores de dados cresce, os custos gerais de ingestão também aumentam. Para ingerir todos os dados, serão necessários mais servidores e sistemas de armazenamento, levando a um aumento no custo de ingestão.
- Segurança: como os dados são armazenados em vários pontos do pipeline durante sua ingestão, eles estão sujeitos à exposição de dados e a riscos de segurança. Isso torna o processo de ingestão de dados vulnerável, o que levará a violações de segurança. Assim, as organizações consideram um desafio manter os padrões e regulamentos de conformidade durante o processo.
- Integração de dados: você encontrará um pouco de dificuldade na integração de dados de fontes de terceiros com o pipeline de ingestão. É por isso que você precisa de uma ferramenta abrangente que permita integrar dados.
- Falta de confiabilidade: se, de alguma forma, você ingerir dados incorretamente, eles poderão estar sujeitos a uma conectividade não confiável. Isso resulta na interrupção da comunicação e na perda de dados.
Melhores Práticas
Vamos discutir algumas práticas de integração de dados que você pode seguir para melhorar o desempenho do seu negócio.
Ingestão automatizada de dados
A ingestão automatizada de dados pode resolver muitos desafios que surgem com a ingestão manual. Reconhece a dificuldade e a inevitabilidade de transformar dados brutos em insights úteis, especialmente quando os dados provêm de diversas fontes díspares.
As organizações podem usar ferramentas de ingestão de dados para automatizar processos recorrentes de coleta de dados para melhores análises e relatórios, reduzindo erros humanos.
Crie SLAs de dados
Os SLAs de dados exigem:
- O que uma empresa precisa
- Quais expectativas uma empresa deve ter em relação aos dados
- Quando os dados podem atender às expectativas
- Quem é afetado
- Como saber quando o SLA foi cumprido e qual será a resposta quando ele for violado?
Assim, a abordagem de ingestão de dados ajuda você a obter todos os dados necessários para criar SLAs de dados de forma eficaz.
Largura de banda da rede
O pipeline de ingestão de dados pode ser construído de forma que possa lidar com a largura de banda da rede de maneira eficaz.
O tráfego nem sempre é constante, às vezes aumenta ou diminui de acordo com os parâmetros sociais e físicos. A largura de banda da rede também depende da quantidade de dados a serem ingeridos em um horário específico.
Sistemas e Tecnologias Heterogêneas
Uma organização precisa verificar se o modelo de pipeline de ingestão de dados é compatível com ferramentas e aplicativos de terceiros, bem como com vários sistemas operacionais.
Suporte para dados não confiáveis
O pipeline de ingestão de dados recebe dados de diversas fontes e diversas estruturas, como arquivos de áudio, arquivos de log, imagens e muito mais.
Estruturas diferentes precisam de velocidades diferentes, permitindo que uma rede não confiável torne todo o pipeline não confiável. As organizações devem projetar um pipeline de ingestão de dados que suporte todos os formatos sem ser pouco confiável.
Alta precisão
O processo de ingestão de dados é diretamente proporcional aos dados auditáveis. Requer um processo bem desenhado para que possa alterar as funções intermediárias com base nos requisitos.
Transmissão de dados
As empresas exigem processos de ingestão de dados de processamento em lote e em tempo real para aprimorar seus serviços e obter eficiência máxima.
Desacoplando bancos de dados
Algumas organizações, especialmente as grandes, integram diretamente seu banco de dados analítico ou de business intelligence com o banco de dados operacional. A dissociação dos bancos de dados analíticos e operacionais ajuda as organizações a distribuir os problemas entre si.
Conclusão
A ingestão de dados fornece insights imediatos para que você possa entender as tendências atuais do mercado, manter a baixa latência e medir as experiências do cliente. O pipeline de ingestão de dados consiste em várias camadas que vão desde a extração e coleta de dados até sua visualização e análise.
Com a ingestão de dados, as organizações podem melhorar facilmente a eficiência operacional, realizar uma detecção de fraude mais rápida, obter análises em tempo real e iniciar a manutenção proativa. As empresas também podem usar a ingestão de dados em tempo real para obter informações atualizadas e utilizá-las para obter vantagem competitiva e tomada de decisões informadas.
Você também pode ler sobre orquestração de dados em termos simples.