A engenharia de dados, no cenário atual, representa a espinha dorsal para organizações que buscam extrair insights significativos e acionáveis a partir de uma abundância de dados gerados diariamente. O Data Engineering Lifecycle, composto por cinco estágios distintos, oferece uma estrutura abrangente para a gestão eficaz desde a geração até a utilização prática de dados.
Vamos mergulhar nos detalhes de cada estágio, explorando as nuances e as atividades cruciais que compõem esse ciclo de vida. Ao entender esses estágios, os profissionais de engenharia de dados estarão aptos a construir, otimizar e sustentar pipelines de dados que impulsionam a inovação e o sucesso organizacional.
O que são os 5 estágios do Data Engineering Lifecycle?
O Data Engineering Lifecycle é uma estrutura que descreve as etapas para desenvolver, implantar e manter soluções de ciência de dados que usam dados como insumo e geram valor para os negócios. No livro “Fundamentals of data engineering”, Matt Housley e Joe Reis introduziram o conceito de ciclo de vida.
De acordo com os especialistas, o ciclo de vida divide o pipeline de dados em suas partes críticas para ver onde os dados começam e como manter a qualidade à medida que eles avançam até o fim. Os cinco estágios do Data Engineering Lifecycle são:
Geração (Generation)
No estágio de geração, inicia-se a jornada dos dados, onde informações cruciais são originadas a partir de diversas fontes. Isso pode incluir dados gerados por sistemas internos, como sistemas transacionais ou aplicativos empresariais, dados provenientes de sensores IoT (Internet das Coisas) que capturam informações em tempo real, ou até mesmo dados provenientes de fontes externas, como feeds de API. A qualidade e a relevância dos dados gerados neste estágio são fundamentais, pois estabelecem a base para análises e decisões posteriores.
Ingestão (Ingestion)
Com os dados gerados, o próximo passo é a ingestão, onde ocorre a coleta e importação dessas informações para um sistema centralizado. Esse processo é projetado para ser flexível, acomodando diferentes tipos de dados e padrões de geração. A ingestão pode ocorrer de duas maneiras principais: em lote (batch), onde os dados são processados em blocos, ou em tempo real (streaming), onde os dados são processados à medida que são gerados. Ferramentas como Apache Kafka, AWS Kinesis e Apache NiFi são comuns para facilitar essa etapa, garantindo a eficiência e a escalabilidade.
Armazenamento (Storage)
Após a ingestão, os dados precisam ser armazenados de maneira eficiente para futuras consultas e análises. Diversas tecnologias de armazenamento são empregadas, desde bancos de dados relacionais até sistemas de armazenamento distribuído e plataformas em nuvem. A escolha da tecnologia de armazenamento depende das necessidades específicas do projeto, considerando fatores como escalabilidade, desempenho e requisitos de consulta.
Transformação (Transformation)
O estágio de transformação é crucial para preparar os dados para análises significativas. Aqui, os dados passam por processos de limpeza, enriquecimento e organização. A transformação pode incluir a aplicação de regras de negócios, normalização de formatos, correção de erros e agregação de dados. Frameworks como Apache Spark são amplamente utilizados para facilitar essas operações, garantindo processamento eficiente em grandes conjuntos de dados.
Serving (Provisionamento de dados)
O estágio final, conhecido como “serving” ou provisionamento de dados, representa a entrega dos dados processados para os usuários finais, aplicativos ou sistemas de análise. Isso pode envolver a criação de visualizações de dados, dashboards interativos ou a alimentação de modelos de machine learning. Ferramentas de visualização, como Tableau, Power BI e ferramentas de BI (Business Intelligence), desempenham um papel essencial nessa fase, permitindo que as organizações extraiam insights valiosos dos dados para orientar a tomada de decisões.
Os dados processados na fase de Serving podem ser disponibilizados para várias finalidades, incluindo analytics, machine learning e reverse ETL (Extract, Transform, Load). Vejamos:
Analytics
Os dados processados são frequentemente disponibilizados para ferramentas de análise, como painéis de controle, relatórios e visualizações. Isso permite que os usuários analisem e interpretem os dados para tomar decisões informadas.
Machine Learning
Dados de alta qualidade e processados são fundamentais para o treinamento de modelos de machine learning. Esses dados podem ser alimentados em algoritmos de machine learning para treinar modelos que podem realizar previsões, classificações ou outras tarefas específicas.
Reverse ETL
No contexto de reverse ETL, os dados processados podem ser movidos de volta para os sistemas de origem ou outros sistemas de destino para enriquecer ou atualizar as informações nesses sistemas. O reverse ETL é usado para enviar dados valiosos, normalmente derivados de análises ou processamento, de volta para os sistemas operacionais.
O que você precisa ficar atento para garantir eficiência no fluxo de dados?
Ao longo do ciclo de vida da engenharia de dados, vários “undercurrents” (correntes subjacentes) ou aspectos fundamentais precisam ser considerados para garantir um fluxo eficiente e seguro dos dados. São eles:
Segurança (Security)
A segurança dos dados é uma consideração crítica em todos os estágios do ciclo de vida. Isso envolve proteger os dados contra acesso não autorizado, garantir a integridade dos dados durante a transferência e armazenamento, bem como garantir conformidade com regulamentações de privacidade. A autenticação, autorização, criptografia e auditoria são componentes importantes da segurança de dados.
Gerenciamento de dados (Data management)
Inclui atividades relacionadas ao gerenciamento eficaz dos dados ao longo de seu ciclo de vida. Isso abrange o gerenciamento de metadados, garantindo a qualidade dos dados, implementação de políticas de retenção, e o estabelecimento de práticas de governança de dados.
DataOps
DataOps é uma abordagem que visa melhorar a colaboração e a eficiência entre equipes de desenvolvimento, operações e análise de dados. Envolve a automação de processos, integração contínua, entrega contínua e monitoramento para garantir que as operações de dados sejam ágeis e eficazes.
Arquitetura de dados (Data architecture)
A arquitetura de dados envolve a concepção e organização da infraestrutura de dados. Isso inclui a escolha de tecnologias de armazenamento, o design de esquemas de banco de dados, a definição de padrões para a integração de dados e a criação de uma arquitetura escalável e flexível.
Orquestração (Orchestration)
A orquestração refere-se à coordenação de fluxos de trabalho e processos em todo o ciclo de vida da engenharia de dados. Isso pode incluir o uso de ferramentas de orquestração para agendar e executar tarefas, monitorar o progresso e lidar com dependências entre diferentes componentes do pipeline de dados.
Engenharia de software (Software engineering)
A engenharia de software desempenha um papel importante na criação e manutenção de pipelines de dados robustos e escaláveis. Isso envolve o desenvolvimento de código para a transformação de dados, a criação de APIs para integração, e a implementação de boas práticas de codificação e testes.
Esses “undercurrents” são considerações transversais que permeiam todas as fases do ciclo de vida da engenharia de dados. Uma abordagem abrangente que leva em conta esses aspectos é essencial para garantir a eficácia, segurança e sustentabilidade das operações de engenharia de dados em uma organização.
Melhores ferramentas e tecnologias utilizadas em Data Engineering
Agora que você já sabe tudo sobre o processo de Data Engineering Lifecycle, que tal dar uma olhadinha nos melhores produtos que vão te ajudar nesse processo? Dentre algumas das melhores ferramentas e tecnologias utilizadas em Data Engineering podemos citar:
Hadoop
- O que é: framework de software de código aberto para armazenamento e processamento distribuído de conjuntos de dados grandes em clusters de computadores.
- Como funciona: utiliza o modelo MapReduce para processamento paralelo de dados distribuídos em um grande cluster de máquinas. Além do MapReduce, inclui o Hadoop Distributed File System (HDFS) para armazenamento distribuído.
- Aplicação: principalmente para processar e armazenar grandes volumes de dados em ambientes distribuídos. É adequada para análises de dados em larga escala.
Apache Spark
- O que é: framework de processamento de dados em cluster, de código aberto, que fornece uma interface para programação de clusters com escalabilidade e tolerância a falhas.
- Como funciona: permite processamento de dados em memória, o que o torna significativamente mais rápido que o MapReduce do Hadoop. Ele suporta operações de processamento de dados em lote (batch) e em tempo real (streaming).
- Aplicação: na análise de big data, machine learning e processamento de dados em tempo real.
Bancos de dados relacionais
- O que são: sistemas de gerenciamento de banco de dados que organizam dados em tabelas relacionadas entre si.
- Como funcionam: dados são armazenados em tabelas, e as relações entre as tabelas são estabelecidas por chaves. SQL (Structured Query Language) é frequentemente usada para consultar e manipular dados.
- Aplicação: em sistemas que exigem estrutura de dados rigorosa e relacionamentos complexos, como sistemas transacionais, aplicativos empresariais e muitos sistemas de gerenciamento de banco de dados tradicionais.
Bancos de dados não relacionais (NoSQL)
- O que são: sistemas de gerenciamento de banco de dados que armazenam dados de forma mais flexível do que bancos de dados relacionais.
- Como funcionam: podem armazenar dados em diversos formatos, como documentos, chave-valor, colunas ou grafos. Oferecem flexibilidade para escalar horizontalmente.
- Aplicação: útil para situações onde a estrutura dos dados é variável, em aplicações web, sistemas distribuídos e casos onde a escalabilidade é crítica.
Plataformas de nuvem
- O que são: plataformas de nuvem fornecem serviços de computação, armazenamento e outros recursos pela Internet.
- Como funcionam: usuários podem acessar recursos sob demanda, escalando ou reduzindo conforme necessário. Exemplos incluem AWS, Azure e Google Cloud.
- Aplicação: armazenamento e processamento de dados em grande escala, bem como para implementar soluções de engenharia de dados em ambientes escaláveis.
Apache Kafka
- O que é: plataforma de streaming distribuído que permite a publicação e subscrição de fluxos de dados em tempo real.
- Como funciona: armazena e transmite fluxos de eventos (mensagens) entre aplicativos e sistemas. É escalável e tolerante a falhas.
- Aplicação: na construção pipelines de dados em tempo real, como ingestão de dados, mensageria em tempo real e integração de sistemas distribuídos.
Ferramentas de ETL (Extract, Transform, Load)
- O que são: são usadas para extrair dados de diversas fontes, transformá-los para atender aos requisitos analíticos e carregá-los em um destino, geralmente um data warehouse.
- Como funcionam: realizam extração de dados de fontes heterogêneas, transforma os dados conforme necessário (limpeza, padronização) e carregam os dados no destino desejado.
- Aplicação: em processos de integração de dados, construção de data warehouses, migração de dados e preparação de dados para análises.
Ferramentas de visualização de dados
- O que são: permitem criar representações visuais interativas de dados para facilitar a compreensão e análise.
- Como funcionam: se conectam a fontes de dados e transformam informações em gráficos, dashboards e relatórios visuais.
- Aplicação: análise de dados, tomada de decisões, relatórios executivos e monitoramento de desempenho em diversos setores.
À medida que navegamos pela era da transformação digital, a importância da engenharia de dados na tomada de decisões estratégicas e na criação de valor nunca foi tão evidente. Os cinco estágios do Data Engineering Lifecycle proporcionam uma estrutura sólida para enfrentar os desafios inerentes à gestão de grandes volumes de dados.
Desde a coleta e processamento inicial até o provisionamento para análise e aplicativos, cada estágio desempenha um papel vital na criação de um ecossistema de dados coeso e eficiente. Com a evolução constante de ferramentas e tecnologias, os profissionais de engenharia de dados são desafiados a abraçar inovações e adaptar suas abordagens para garantir que estejam na vanguarda da eficácia e da segurança.
Ao compreender e dominar os estágios do Data Engineering Lifecycle, as organizações estão preparadas não apenas para gerenciar dados, mas para transformá-los em insights acionáveis que impulsionam o sucesso empresarial.
Se você quer se aprofundar mais no mundo de Data Engineering, recomendamos para você a leitura de um artigo que aborda a modelagem de dados.
