O QUE É PIPELINE DE DADOS?

A jornada do dado desde a extração até a disponibilidade para construção de soluções inteligentes.

Pipeline de dados ou fluxo de dados é o processo de transformação e movimentação dos dados de um ponto a outro. É uma parte essencial de qualquer organização que lida com dados. 

Compreender como os dados fluem dentro de uma organização é fundamental para desenvolver processos inteligentes, escalonáveis e com baixa probabilidade de erros.

Qual a importância do pipeline?

Já imaginou montar um quebra cabeça sem todas as peças? Ou com peças erradas/defeituosas? Difícil né? Com os dados não é diferente!

O pipeline ou fluxo de dados é muito importante e crítico para as organizações porque garante que os dados estejam preparados e sejam confiáveis para realizar análises e desenvolver modelos.

Quanto melhor as peças (dados), melhor será o quebra cabeça que os cientistas e analistas vão poder montar para responder às perguntas do negócio e garantir a melhor tomada de decisão.

É muito comum discutirmos duas formas de construção do pipeline, o problema, a velocidade de necessidade e quais dados são analisados para escolher de que forma será mais eficiente esse processo.

O que é um diagrama de pipeline?

Um diagrama de pipeline é uma representação visual de como os dados fluem dentro de uma organização. Ele mostra o fluxo de dados de sua origem até seu destino e os processos que ocorrem ao longo do caminho.

Existem quatro componentes principais dentro de um diagrama:

1. Entidades

 As entidades são as fontes e os destinos dos dados. Eles podem ser pessoas, organizações ou sistemas.

2. Processos

Os processos são as ações que ocorrem aos dados. Podem ser manuais ou automatizados.

3. Fluxo

Os fluxos de dados são os caminhos que os dados percorrem desde sua origem até seu destino.

4. Armazenamento

Os armazenamentos de dados são os locais onde os dados são armazenados.

Quais são os tipos de pipeline?

Existem 2 tipos principais de pipelines, o pipeline de dados em lote e o pipeline de dados em fluxo. São na maioria das vezes complementares e devem ser escolhidos para problemas específicos, ou seja, não existe um melhor, tudo depende do problema e da solução apresentada.

Os principais fatores na hora de decidir qual deles utilizar são, necessidade de velocidade da informação, escala e volume, natureza dos dados e a infraestrutura para disponibilizar o pipeline.

Entenda melhor cada um deles e algumas observações importantes:

Pipelines de dados em lote

Os pipelines de dados em lote são executados manualmente ou de forma recorrente. Em cada execução, eles extraem todos os dados das fontes de dados, aplicam operações aos dados e em seguida salvam os dados.

O tempo de execução de um pipeline de dados em lote depende do tamanho da fonte de dados consumida e geralmente varia de vários minutos a algumas horas, mesmo ao aplicar técnicas como paralelização. 

Como os pipelines de dados em lote aumentam a carga na fonte de dados, eles geralmente são executados durante horários de baixa atividade do usuário, por exemplo, todas as noites às 2h, para evitar o impacto em outras cargas de trabalho.

Algumas observações sobre o pipeline em lotes:

• Os pipelines de dados em lote sempre conhecem todo o conjunto de dados, no momento inicial de sua execução, o que facilita a implementação de operações, como junções e agregações, que devem acessar a fonte de dados como um todo.

• Os pipelines de dados em lote geralmente podem se conectar diretamente a fontes de dados ou coletores de dados, por exemplo, usando drivers JDBC ao integrar sistemas de banco de dados, sem nenhuma camada intermediária entre eles.

• Os coletores de dados são sempre baseados no estado da fonte de dados no horário de início da execução mais recente do pipeline de dados em lote, o que, dependendo da frequência das alterações que ocorrem na fonte de dados, leva à situação em que o coletor de dados é muitas vezes desatualizado.

• A execução de pipelines de dados em lote afeta o desempenho da fonte de dados consumida, especialmente ao lidar com conjuntos de dados muito grandes, porque eles precisam extrair todos os dados de uma vez.

Pipeline de dados em fluxo

Os pipelines de dados em fluxo são executados continuamente, o tempo todo. Eles consomem fluxos de mensagens, informações de app/web, aplicam operações, como transformações, filtros, agregações ou uniões e em seguida salvam os dados.

Normalmente, eles são implantados em conjunto com um conector de fonte de dados, que cuida de extrair eventos de alteração de dados da fonte. Nesse cenário, o fluxo produzido pelo conector contém uma mensagem para cada evento de alteração de dados realizado, ou seja, inserção, atualização ou exclusão.

Algumas observações sobre o pipeline em em fluxo:

• Devem processar apenas os dados que foram alterados, mantendo todos os outros dados intocados e melhorando o uso geral dos recursos de computação.

• Mantêm os coletores de dados sempre sincronizados com as fontes de dados. Eles minimizam o intervalo entre o horário em que um evento de alteração ocorre na fonte de dados e o horário em que o evento processado chega ao coletor de dados.

• Devem ser empregados em combinação com conectores adicionais ao consumir dados de fontes de dados externas ou publicar dados processados ​​em coletores de dados externos, o que aumenta a sobrecarga operacional.

• Embora existam muitos produtos maduros para trabalhar com pipelines de dados em lote, as ferramentas para pipelines de dados de em fluxo ainda estão evoluindo e certamente são algo para ficar de olho nos próximos anos.

Melhores práticas para pipelines

Gerenciar o pipeline dos dados sempre é um desafio, mas existem algumas práticas recomendadas que podem seguir para garantir que os dados sejam usados ​​com eficiência. Esses incluem:

1. Governança dos dados: A governança de dados é o processo de gerenciamento da disponibilidade, usabilidade, integridade e segurança dos dados usados ​​em uma organização. Ele garante que os dados sejam usados ​​apenas por quem tem permissão, de forma eficaz e segura.

2. Controle de Qualidade: Os controles de qualidade de dados são processos que garantem que os dados sejam precisos, completos e consistentes. Eles podem incluir validação de dados, limpeza de dados e criação de perfil de dados.

3. Ferramentas de integração: As ferramentas de integração de dados são aplicativos de software que ajudam as organizações a consolidar dados de várias fontes. Eles podem ajudar a reduzir erros e melhorar a eficiência.

4. Monitoramento: O monitoramento do pipeline pode ajudar as organizações a identificar áreas de melhoria e reduzir erros. Isso pode ser feito por meio de vários métodos, como o uso de diagramas de fluxo de dados ou software de monitoramento.

Onde se aplica o pipeline de dados?

De acordo com a IDC, empresa de inteligência de mercado e consultoria em serviços estratégicos, geramos 2,5 quintilhões de bytes de dados todos os dias. Existem milhares de problemas e exemplos onde podemos aplicar os pipelines.

Abaixo eu trouxe 2 exemplos para cada tipo de pipeline:

Pipeline em lote:

Umas das aplicações dessa pipeline é no treinamento de modelos de aprendizado de máquina, é comum usar um pipeline em lote. Os dados de treinamento são coletados e processados em lotes para treinar o modelo. 

O pré-processamento, a extração de recursos e o treinamento propriamente dito podem ser executados em lote, permitindo o processamento paralelo e eficiente dos dados. Após o treinamento, o modelo resultante pode ser usado posteriormente para realizar inferências em tempo real usando um pipeline em fluxo.

Outra aplicação é na análise de dados históricos, quando você precisa realizar análises em grandes volumes de dados históricos, um pipeline em lote pode ser adequado. Por exemplo, ao analisar dados de vendas de anos anteriores para identificar padrões de compra de clientes ou para gerar relatórios e insights sobre o desempenho passado. 

Pipeline em fluxo:

Uma possível aplicação de pipeline em fluxo é em sistemas de detecção de fraudes, é essencial processar e analisar os dados em tempo real à medida que eles chegam. Com um pipeline em fluxo, os eventos, transações ou registros suspeitos podem ser processados imediatamente, permitindo a identificação rápida de atividades fraudulentas. 

O pipeline em fluxo pode aplicar algoritmos de detecção de anomalias e aprendizado de máquina em tempo real para identificar padrões suspeitos e acionar alertas ou ações corretivas em tempo hábil.

Também pode ser usado em ambientes de TI, onde é essencial monitorar a saúde de aplicativos e infraestrutura, o pipeline em fluxo é útil. Os logs de eventos e métricas podem ser transmitidos em tempo real para um pipeline em fluxo, que pode processar, analisar e alertar sobre quaisquer anomalias ou problemas. 

Isso permite uma resposta rápida a problemas de desempenho, disponibilidade ou segurança, ajudando a garantir a operação contínua dos sistemas.