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Ingestão de dados
Publicado em: 26 de junho de 2024
Colaboradores: Tim Mucci, Cole Stryker
Ingestão de dados é o processo de coleta e importação de arquivos de dados de várias fontes para um banco de dados para armazenamento, processamento e análise. O objetivo da ingestão de dados é limpar e armazenar dados em um repositório central acessível e consistente para prepará-los para uso dentro da organização.
As fontes de dados incluem sistemas financeiros, provedores de dados de terceiros, plataformas de redes sociais, dispositivos de IoT, aplicativos SaaS, aplicações de negócios no local, como planejamento de recursos empresariais (ERP) e gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM).
Essas fontes contêm tanto dados estruturados quanto não estruturados. Depois que os dados são ingeridos, eles podem ser armazenados em data lakes, data warehouses, data lakehouses, data marts, bancos de dados relacionais e sistemas de armazenamento de documentos. As organizações ingerem dados para que possam ser usados em tarefas de business intelligence, mas também para aprendizado de máquina, modelagem preditiva e aplicações de inteligência artificial.
Muitas ferramentas de ingestão de dados automatizam esse processo organizando dados brutos em formatos apropriados para análise eficiente por parte de software de análise de dados . A ingestão de dados normalmente exige conhecimento especializado em ciência de dados e linguagens de programação como o Python. Os dados são limpos e transformados em um formato uniforme usando um processo de extração, transformação, carregamento (ETL) ou processo de extração, carregamento, transformação (ELT), para gerenciar o ciclo de vida dos dados de forma eficaz.
Com diversas e inúmeras fontes de big data, o software de automação ajuda a personalizar o processo de ingestão para ambientes e aplicações específicos. Muitas vezes, incluindo recursos de preparação de dados para análise imediata ou posterior, usando programas de business intelligence e análise de dados.
O Guia do Líder de Dados ilustra como cada tipo de banco de dados atende às necessidades de uma empresa, dependendo se a organização prioriza a análise de dados, a IA ou o desempenho de aplicações.
A ingestão de dados é a primeira etapa para processar dados e extrair valor da grande quantidade que as empresas coletam hoje. Um processo de ingestão de dados bem planejado protege a precisão e a confiabilidade dos dados que alimentam a o analytics engine, o que é vital para que as equipes de dados desempenhem suas funções de forma eficaz. Existem três razões principais pelas quais a ingestão de dados é essencial:
As empresas modernas utilizam um ecossistema de dados diversificado. Cada fonte tem seu formato e estrutura únicos. Um processo eficaz de ingestão de dados pode ingerir dados dessas fontes díspares, permitindo uma visão mais abrangente das operações, clientes e tendências do mercado. Novas fontes de dados estão surgindo constantemente, e o volume e a velocidade de geração de dados estão cada vez maiores. Um processo de ingestão de dados bem projetado pode acomodar essas mudanças, garantindo que a arquitetura de dados permaneça robusta e adaptável.
Sem um processo robusto para a ingestão de dados, as empresas não seriam capazes de coletar e preparar os enormes conjuntos de dados necessários para análises aprofundadas. As organizações usam essa análise de dados para lidar com problemas de negócios específicos e transformar insights derivados dos dados em recomendações praticáveis.
O processo de enriquecimento incorpora várias validações e verificações para garantir a consistência e a precisão dos dados. Isso inclui limpeza de dados, identificação e remoção de pontos de dados corrompidos, imprecisos ou irrelevantes. A ingestão de dados facilita a transformação por meio da padronização, normalização e enriquecimento. A padronização certifica que os dados seguem um formato consistente, enquanto a normalização remove redundâncias. O enriquecimento envolve adicionar informações relevantes a conjuntos de dados existentes, fornecendo mais contexto e profundidade, aumentando o valor dos dados para análise.
Ingestão de dados é o processo de pegar dados brutos de várias fontes e prepará-los para análise. Esse pipeline em várias etapas garante que os dados sejam acessíveis, precisos, consistentes e utilizáveis para business intelligence. É crucial para dar suporte a análise de dados baseada em SQL e outras cargas de trabalho de processamento.
Descoberta de dados: a fase exploratória em que os dados disponíveis em toda a organização são identificados. Compreender o cenário, a estrutura, a qualidade e os usos potenciais dos dados é a base para uma ingestão de dados bem-sucedida.
Aquisição de dados: depois que as fontes de dados são identificadas, a aquisição de dados envolve a coleta de dados. Isso pode incluir a recuperação de dados de várias fontes, de bancos de dados estruturados e interfaces de programação de aplicativos (APIs) a formatos não estruturados, como planilhas ou documentos em papel. A complexidade está em lidar com a variedade de formatos de dados e volumes potencialmente grandes e na proteção da integridade de dados durante todo o processo de aquisição.
Validação de dados: após a aquisição de dados, a validação garante sua precisão e consistência. Os dados são verificados quanto a erros, inconsistências e valores ausentes. Os dados são limpos e tornados confiáveis e prontos para processamento posterior por meio de várias verificações, como validação de tipo de dados, validação de intervalo e validação de exclusividade.
Transformação de dados: aqui é onde os dados validados são convertidos em um formato adequado para análise. Isso pode envolver normalização (remoção de redundâncias), agregação (resumo de dados) e padronização (formatação consistente). O objetivo é tornar os dados mais fáceis de entender e analisar.
Carregamento de dados: a etapa final coloca os dados transformados em seu local designado, geralmente um data warehouse ou data lake, onde estão prontamente disponíveis para análise e geração de relatórios. Esse processo de carregamento pode ser feito em lotes ou em tempo real, dependendo das necessidades específicas. O carregamento de dados significa a conclusão do pipeline de ingestão de dados, onde os dados são preparados e prontos para a tomada de decisões informadas e para a geração de business intelligence valiosa.
Ao ingerir dados, garantir sua qualidade é fundamental.
- Tratamento de valores ausentes: as técnicas incluem imputação (substituição de valores ausentes por medidas estatísticas), exclusão (remoção de registros ou campos com valores ausentes se representarem uma pequena parte do conjunto de dados) e previsão (usando algoritmos de aprendizado de máquina para prever e completar valores ausentes com base em outros dados disponíveis).
- Identificação e correção de valores discrepantes: as técnicas comuns incluem métodos estatísticos, como o uso de z-scores ou o método do intervalos interquartis (IQR) para detectar valores discrepantes. Ferramentas de visualização, como gráficos de caixa ou gráficos de dispersão, e aplicação de transformações de log ou raiz quadrada para reduzir o impacto de valores discrepantes.
- Padronização de formatos de dados: a padronização ajuda a garantir a consistência em todo o conjunto de dados, facilitando a análise. Isso inclui tipos de dados uniformes, normalização e mapeamento de código.
A governança de dados ajuda a manter a qualidade de dados durante a ingestão, ao estabelecer políticas e padrões para o tratamento de dados. Isso garante que haja responsabilização por meio de funções e responsabilidades definidas. Implementar métricas e sistemas de monitoramento para rastrear e resolver problemas, facilitando a conformidade com regulamentações como GDPR ou HIPAA e promovendo consistência ao padronizar definições e formatos de dados.
A ingestão de dados quebra os silos de dados e torna as informações prontamente disponíveis para todos na organização que precisam delas. Ao automatizar a coleta de dados e usar o armazenamento em nuvem, a ingestão de dados protege a segurança de dados e o acesso a insights valiosos.
A ingestão de dados quebra os silos de dados, tornando as informações prontamente disponíveis em vários departamentos e áreas funcionais. Isso promove uma cultura baseada em dados, onde todos podem usar insights obtidos do ecossistema de dados da empresa.
A ingestão de dados simplifica a tarefa geralmente complexa de coletar e limpar dados de várias fontes com formatos e estruturas diversos. As empresas podem simplificar os processos de gerenciamento de dados, ao trazer esses dados para um formato consistente dentro de um sistema centralizado.
Um pipeline eficaz de ingestão de dados de baixa latência pode lidar com grandes quantidades de dados em alta velocidade, incluindo ingestão em tempo real.
As empresas reduzem o tempo e os recursos tradicionalmente necessários para processos manuais de agregação de dados, ao automatizar a coleta e a limpeza de dados por meio da ingestão de dados. Além disso, as soluções de ingestão de dados como serviço podem oferecer mais benefícios de custo, ao eliminar a necessidade de investimento inicial em infraestrutura.
Um processo de ingestão de dados bem projetado capacita empresas de todos os tamanhos a lidar e analisar volumes de dados cada vez maiores. A escalabilidade é essencial para empresas em uma trajetória de crescimento. A capacidade de gerenciar facilmente picos de dados garante que as empresas continuem usando insights valiosos, mesmo à medida que seu cenário de dados se expande.
Ao usar o armazenamento em nuvem para dados brutos, as soluções de ingestão de dados oferecem acesso fácil e seguro a vastos conjuntos de informações sempre que necessário. Isso elimina as restrições das limitações de armazenamento físico e permite que as empresas usem seus dados a qualquer hora e em qualquer lugar.
Ingestão, extração, transformação, carregamento (ETL) e extração, carregamento, transformação (ELT) de dados têm um objetivo comum, mas diferem em suas abordagens.
- Ingestão de dados: a ingestão de dados engloba todas as ferramentas e processos responsáveis por coletar, extrair e transportar dados de diversas fontes para processamento ou armazenamento adicional.
- ETL: extração, transformação e carregamento é o processo pelo qual os dados são extraídos de seu sistema de origem e transformados para atender aos requisitos do sistema de destino. Em seguida, são carregados no data warehouse ou data lake designado.
- ELT: extração, carregamento e transformação é o processo pelo qual os dados são extraídos de sua fonte. Os dados brutos são carregados no sistema de destino e depois transformados sob demanda e conforme a necessidade para análises específicas. A ELT usa os recursos de plataformas de nuvem para lidar com grandes volumes de dados brutos e realizar transformações com eficiência
A ingestão e a integração de dados atendem a propósitos distintos dentro do pipeline de dados.
Ingestão de dados: atua como ponto de entrada para dados de várias fontes, com a principal preocupação sendo a transferência bem-sucedida de dados, com transformação mínima para manter a estrutura original dos dados.
Integração de dados: concentra-se na transformação e unificação de dados de várias fontes antes de alimentá-los em um sistema de destino, geralmente um data warehouse ou data lake. A integração de dados pode envolver limpeza, padronização e enriquecimento de dados, para garantir consistência e precisão em todo o conjunto de dados.
A ingestão de dados engloba vários métodos para trazer dados de diversas fontes para um sistema designado.
Esse método de ingestão envolve o acúmulo de dados ao longo de um período específico (relatórios diários de vendas, extratos financeiros mensais) antes de processá-los em sua totalidade. O processamento em lote é conhecido por sua simplicidade, confiabilidade e impacto mínimo no desempenho do sistema, pois pode ser programado para horários fora de pico. No entanto, ele não é ideal para aplicações em tempo real.
Esse método oferece insights instantâneos e tomadas de decisões mais rápidas, ao ingerir dados no momento em que são gerados, permitindo análises e ações instantâneas. Esse método é perfeito para aplicações urgentes, como detecção de fraude ou plataformas de negociação de ações, em que as decisões imediatas são fundamentais.
O processamento de fluxo é muito semelhante ao processamento em tempo real, exceto que pega os dados ingeridos e os analisa continuamente à medida que chegam. Tanto o processamento em tempo real quanto o de fluxo exigem poder de computação significativo e recursos de largura de banda de rede.
O método de microbatching alcança um equilíbrio entre o processamento em lote e em tempo real. Ela ingere dados em lotes pequenos e frequentes, fornecendo atualizações quase em tempo real sem as restrições de recursos do processamento em tempo real em grande escala. Planejamento e gerenciamento cuidadosos são necessários para otimizar o equilíbrio entre a atualização dos dados e o desempenho do sistema.
Esse método de ingestão combina processamento em lote e em tempo real, usando os pontos fortes de cada um para fornecer uma solução abrangente para ingestão de dados. A arquitetura lambda permite processar grandes volumes de dados históricos e, ao mesmo tempo, lidar com fluxos de dados em tempo real.
As ferramentas de ingestão de dados oferecem diversas soluções para atender a várias necessidades e conhecimentos técnicos.
Ferramentas de código aberto: ferramentas que oferecem acesso gratuito ao código fonte do software, proporcionando aos usuários controle total e a capacidade de personalizar a ferramenta.
Ferramentas proprietárias: soluções desenvolvidas e licenciadas por fornecedores de software que oferecem funções predefinidas e planos de preços variados, mas podem incluir custos contínuos de licenciamento e lock-in com fornecedor.
Ferramentas baseadas na nuvem: ferramentas de ingestão alojadas em um ambiente de nuvem, simplificando a implementação e a manutenção e oferecendo escalabilidade sem a necessidade de investimento inicial em infraestrutura.
Ferramentas no local: essas ferramentas são instaladas e gerenciadas em uma rede de nuvem local ou privada, proporcionando maior controle sobre a segurança dos dados, mas exigindo investimento em hardware e suporte contínuo de TI.
Ao equilibrar as necessidades e o conhecimento especializado, existem várias abordagens para a criação de pipelines de ingestão de dados:
Pipelines codificados manualmente: esses pipelines personalizados oferecem controle máximo, mas exigem experiência significativa em desenvolvimento.
Conector pré-construído e ferramentas de transformação: essa abordagem oferece uma interface fácil de usar, mas exige o gerenciamento de vários pipelines.
Plataformas de integração de dados: essa plataforma oferece uma solução abrangente para todas as etapas da jornada de dados, mas exige experiência em desenvolvimento para configuração e manutenção.
DataOps: essa abordagem visa promover a colaboração entre engenheiros de dados e consumidores de dados e automatizar partes do processo de ingestão de dados para liberar um tempo valioso.
Embora fundamental para pipelines de dados, o processo de ingestão de dados não está isento de suas complexidades.
Segurança de dados: o aumento da exposição eleva o risco de violações de segurança para dados confidenciais. Cumprir os regulamentos de segurança de dados aumenta a complexidade e o custo.
Escala e variedade: podem surgir gargalos de desempenho devido ao aumento constante do volume, da velocidade e da variedade de dados.
Fragmentação de dados: a inconsistência pode impedir os esforços de análise de dados e complicar a criação de uma visão de dados unificada. Quando os dados de origem são alterados sem uma atualização no sistema de destino, isso causa um desvio no esquema, o que pode interromper os fluxos de trabalho.
Garantia de qualidade de dados: a natureza complexa dos processos de ingestão de dados pode comprometer a confiabilidade dos dados.
A ingestão de dados serve como base para liberar o potencial dos dados dentro das organizações.
As soluções de ingestão de dados permitem que as empresas coletem e transfiram vários dados para um destino centralizado de data lake na nuvem. A ingestão de dados de alta qualidade é fundamental nesse cenário, pois qualquer erro pode comprometer o valor e a confiabilidade dos dados para iniciativas de análise posteriores e IA/aprendizado de máquina.
Organizações que migram para a nuvem para iniciativas de análise de dados e IA avançadas geralmente enfrentam desafios relacionados a dados legados, fontes de dados isoladas e aumento no volume, velocidade e complexidade dos dados. Soluções modernas de ingestão de dados geralmente fornecem assistentes sem código que simplificam o processo de ingestão de dados a partir de bancos de dados, arquivos, fontes de streaming e aplicações.
Soluções de ingestão de dados podem acelerar a modernização do data warehouse ao facilitar a migração em massa de conteúdo de bancos de dados, data warehouses e mainframe no local para data warehouses baseados na nuvem. O uso de técnicas de Change Data Capture (CDC) com ingestão de dados mantém o data warehouse na nuvem constantemente atualizado com as informações mais recentes.
O processamento de fluxos de dados em tempo real abre portas para novas oportunidades de receita. Por exemplo, as empresas de telecomunicações podem usar dados de clientes em tempo real para otimizar as estratégias de vendas e marketing. Da mesma forma, os dados coletados de sensores de IoT podem melhorar a eficiência operacional, mitigar riscos e gerar insights analíticos valiosos.
Para liberar o poder da análise em tempo real, as ferramentas de ingestão de dados permitem a integração perfeita de dados de streaming em tempo real (dados de fluxo de cliques, dados de sensores de IoT, logs de máquinas, feeds de redes sociais) em hubs de mensagens ou destinos de streaming, permitindo o processamento de dados em tempo real à medida que os eventos ocorrem.
Descubra o IBM watsonx.data, um armazenamento de dados escalável e híbrido projetado para cargas de trabalho de IA e análise de dados. Ele oferece acesso aberto a dados, mecanismos de consulta adequados à finalidade e integração com vários ambientes de dados, permitindo preparação de dados eficiente em qualquer configuração de nuvem ou no local.
O IBM DataStage é uma ferramenta avançada de ETL e ELT projetada para simplificar a integração e a transformação de dados em ambientes na nuvem e no local. Ele oferece recursos de integração automatizada, funcionalidades aprimoradas de gerenciamento de dados e compatibilidade com configurações híbridas ou multinuvem.
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Uma estratégia de ingestão de dados bem projetada é fundamental para manter a qualidade de dados. Este guia enfatiza a importância de observar e gerenciar os dados à medida que eles entram nos sistemas para evitar erros e aumentar a eficiência dos fluxos de trabalho de dados.
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