A movimentação ou o processamento de dados dentro de uma empresa é chamado de Pipeline de Dados. Essa prática consiste em uma série de etapas que organiza as informações e transfere-as para um local de destino, onde poderão ser analisadas de forma visual, tornando seu consumo mais fácil e simples.

Essas etapas incluem copiar dados, processá-los, extrair e agrupar por similaridade ou relevância, combiná-los com outras fontes e ao final, apresentá-los em dashboards.

Cada uma das etapas fornece uma saída, que é a entrada para a próxima. Isso continua até que o pipeline esteja completo. Em alguns casos, etapas independentes podem ser executadas em paralelo.

Os pipelines de dados permitem que exista um fluxo de dados de um aplicativo para um Data Warehouse, ou de um Data Lake para um banco de dados analítico, por exemplo.

Normalmente, eles envolvem três elementos principais: uma fonte, as etapas de processamento e um destino.

Veja um exemplo de estrutura de pipeline de dados:

Como ter um pipeline de dados eficiente 

Existem três fatores principais que devem ser considerados ao construir um pipeline de dados:

º Taxa de transferência: É a taxa na qual os dados em um pipeline são processados em um tempo especificado.

º Confiabilidade: Requer que os vários sistemas no pipeline de dados sejam tolerantes a falhas. Portanto, um pipeline confiável possui sistemas integrados de auditoria, validação e registro que garantem a qualidade dos dados.

º Latência: Refere-se ao tempo necessário para que uma unidade de dados passe pelo pipeline de dados. É essencialmente sobre o tempo de resposta do que o rendimento.

A relevância dos pipelines de dados

A relevância dos pipelines de dados vai além de obter dados relevantes que contribuirão para tomadas de decisões assertivas, eles envolvem melhorias estruturais e garantia de segurança no processamento de dados.

A sua maior usabilidade está na busca e análise de informações com precisão. Eles aumentam a funcionalidade dos dados, dando acesso a conjuntos de dados consistentes, tornando-os utilizáveis para obter insights sobre áreas da empresa.

Também podemos citar a consolidação de dados de várias fontes para análises abrangentes, o que diminui os esforços necessários na análise, e entrega apenas as informações necessárias à equipe ou ao projeto.

Os pipelines de dados também contribuem para diminuir as vulnerabilidades nas movimentações de dados, tornando o ambiente mais seguro.

Com enormes volumes de dados sendo recebidos diariamente, é relevante ter uma arquitetura de pipeline de dados, assim todos os dados são tratados em tempo real, o que resulta num impulsionamento de análises e relatórios.

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