Ingestão de dados

RESUMO

A ingestão de dados envolve a coleta de dados de várias fontes e seu transporte para um sistema centralizado para armazenamento, análise e processamento. É fundamental para as organizações que utilizam análise em tempo real, business intelligence, aprendizado de máquina e eficiência operacional. O processo pode usar a ingestão em lote, em tempo real ou híbrida e envolve etapas como coleta de dados, pré-processamento, transferência, armazenamento, monitoramento e otimização. A escolha das ferramentas e estratégias corretas é essencial para superar os desafios de qualidade, latência e escalabilidade dos dados e, ao mesmo tempo, garantir insights confiáveis e oportunos.

O que é ingestão de dados?

A ingestão de dados é o processo de coleta e importação de dados de várias fontes para um sistema no qual eles podem ser armazenados, analisados e processados. É a primeira etapa do pipeline de dados e permite que as organizações utilizem dados estruturados, semiestruturadoe dados não estruturados de bancos de dados, aplicativos, sensores e plataformas de streaming. Independentemente de o processo ser feito em tempo real ou em lotes, a ingestão de dados garante que os dados alimentem a análise, os relatórios e a tomada de decisões precisas.

Continue lendo este recurso para saber mais sobre a ingestão de dados, como ela difere da integração, casos de uso, o pipeline de ingestão de dados e as ferramentas que você pode usar para simplificar o processo.

• Qual é a finalidade da ingestão de dados?
• Ingestão de dados vs. integração de dados
• Tipos de ingestão de dados
• Casos de uso para ingestão de dados
• Desafios da ingestão de dados
• Pipeline de ingestão de dados
• Ferramentas de ingestão de dados
• Principais conclusões
• PERGUNTAS FREQUENTES

Qual é a finalidade da ingestão de dados?

A ingestão de dados reúne dados de várias fontes para torná-los acessíveis para análise, geração de relatórios e operações. Os objetivos específicos incluem:

• Centralização de dados de várias fontes em um único local para facilitar o acesso e o gerenciamento
• Possibilitar o processamento em tempo real ou em lote para atender a diferentes necessidades analíticas e operacionais
• Alimentar ferramentas de business intelligence com dados atualizados e confiáveis para gerar relatórios precisos
• Apoiar a tomada de decisões com base em dados, garantindo o acesso oportuno a informações importantes
• Alimentar modelos de aprendizado de máquina e análises avançadas com dados novos e de alta qualidade
• Melhorar a consistência e a qualidade dos dados entre plataformas por meio de processos de ingestão padronizados

Ingestão de dados vs. integração de dados

A ingestão e a integração de dados são fundamentais para a moderna arquiteturas de dadosmas elas têm finalidades distintas. Enquanto a ingestão de dados se concentra em coletar e mover dados para um repositório central, integração de dados garante que os dados estejam organizados, consistentes e prontos para análise. Ao compreender a diferença entre os dois, as organizações estão mais bem posicionadas para projetar sistemas eficientes e dimensionáveis. Veja a seguir uma comparação lado a lado:

Tipos de ingestão de dados

A ingestão de dados pode ser adaptada para atender a diferentes necessidades, dependendo da rapidez com que seus dados devem ser processados e usados. Os três tipos principais de ingestão de dados, em lote, em tempo real e híbrida, oferecem vantagens diferentes, dependendo do seu caso de uso. Veja a seguir um breve detalhamento de cada um deles:

Ingestão de lotes

Ingestão de lotes coleta e processa dados em intervalos programados. É ideal para cenários em que os dados não precisam ser acessados instantaneamente, como relatórios diários, análises históricas e procedimentos de backup. Esse tipo de ingestão de dados é econômico e eficiente para lidar com grandes volumes de dados simultaneamente, mas pode introduzir latência.

Ingestão em tempo real (streaming)

A ingestão em tempo real, também conhecida como ingestão de streaming, envolve a coleta e o processamento contínuos de dados à medida que são gerados. Essa abordagem é ideal para aplicativos que exigem insights instantâneos, como sistemas de monitoramento, detecção de fraudes e experiências de usuário personalizadas. A ingestão em tempo real garante um atraso mínimo entre a geração e a disponibilidade dos dados.

Ingestão híbrida

A ingestão híbrida combina abordagens em lote e em tempo real, oferecendo flexibilidade quando se trata de lidar com diferentes tipos de dados e cargas de trabalho. Por exemplo, uma empresa pode usar a ingestão em tempo real para rastrear a atividade do usuário e confiar na ingestão em lote para atualizações noturnas do data warehouse. Essa abordagem permite que as organizações equilibrem velocidade, eficiência e complexidade com base em seus requisitos.

Casos de uso para ingestão de dados

A ingestão de dados desempenha um papel fundamental em todos os setores e aplicativos. Aqui estão alguns dos casos de uso mais comuns:

• Análise em tempo real: Potencializa os painéis e as ferramentas de análise com dados atualizados para monitorar o desempenho, acompanhar os KPIs e responder às mudanças instantaneamente.
• Aprendizado de máquina e IA: Alimenta dados limpos e oportunos em modelos de aprendizado de máquina para treinamento, previsões e automação precisos.
• IoT e dados de sensores: Ingere fluxos de dados contínuos de dispositivos e sensores para dar suporte a sistemas de manufatura, transporte e saúde.
• Personalização do cliente: Coleta dados comportamentais e transacionais para adaptar as experiências do usuário e os esforços de marketing em tempo real.
• Eficiência operacional: Integra dados de sistemas internos para melhorar a previsão, o planejamento de recursos e as operações comerciais.
• Conformidade e relatórios: Reúne dados de várias plataformas para dar suporte a relatórios regulatórios, trilhas de auditoria e esforços de governança de dados.

Seja para insights em tempo real ou para processamento de dados em larga escala, a ingestão de dados é fundamental para sistemas mais inteligentes e responsivos.

Desafios da ingestão de dados

Como a ingestão de dados apresenta vários desafios que podem afetar o desempenho, a confiabilidade e a escalabilidade, é fundamental abordá-los de frente para criar um pipeline de dados robusto e eficiente.

• Qualidade dos dados: A ingestão de dados de diferentes fontes pode levar a inconsistências, valores ausentes ou erros que reduzem a confiança na análise e nos relatórios.
• Escalabilidade: À medida que os volumes de dados aumentam, os sistemas de ingestão devem ser dimensionados para lidar com o aumento da carga sem degradação do desempenho ou tempo de inatividade.
• Latência: Para casos de uso em tempo real, até mesmo pequenos atrasos na ingestão podem levar a insights desatualizados e oportunidades perdidas.
• Formatos complexos: O tratamento de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados de várias fontes exige uma lógica de processamento flexível e, muitas vezes, complexa.
• Segurança e conformidade: A ingestão de dados confidenciais deve estar em conformidade com normas como GDPR ou HIPAA, exigindo criptografia, controles de acesso e trilhas de auditoria.
• Integração do sistema: A conexão de sistemas legados, serviços em nuvem e APIs pode ser tecnicamente desafiadora e exigir manutenção contínua.
• Gerenciamento de custos: Os processos de ingestão de alta velocidade ou alto volume podem incorrer em custos significativos de infraestrutura e processamento.

Para superar esses desafios, é necessário um planejamento cuidadoso, as ferramentas certas e uma arquitetura dimensionável que ofereça suporte ao desempenho e à governança.

Pipeline de ingestão de dados

Identificação da fonte de dados

A primeira etapa do processo de ingestão é identificar a origem de seus dados. Essas fontes podem ser internas (sistemas CRM, plataformas ERP ou bancos de dados) ou externos (APIs, feeds de mídia social, aplicativos de terceiros ou sistemas de parceiros). Compreender o tipo, o formato e a frequência dos dados gerados é essencial para projetar a estratégia de ingestão correta.

Coleta de dados

Depois de identificar as fontes, você pode coletar dados usando métodos em lote, em tempo real (streaming) ou híbridos. A coleta em lote reúne dados em intervalos programados, enquanto a ingestão em tempo real captura dados à medida que são criados. O método escolhido dependerá do nível de atualização de dados exigido pela sua organização.

Pré-processamento de dados

Durante essa etapa, os dados brutos passam por pré-processamento básico para preparar o armazenamento ou a transformação posterior. O pré-processamento pode incluir a remoção de duplicatas, a validação de formatos, a normalização de valores e o enriquecimento de dados com contexto adicional. É uma parte útil do pipeline porque melhora a qualidade dos dados e reduz a complexidade do processamento downstream.

Transferência de dados

Após o pré-processamento, você deve mover os dados de sua origem para o sistema de destino. Essa etapa geralmente envolve o uso de pipelines de dados ou ferramentas de ingestão para dar suporte à transferência de dados segura, confiável e dimensionável. As considerações de desempenho, latência e largura de banda são essenciais aqui, especialmente para a ingestão em tempo real.

Armazenamento de dados

Os dados ingeridos são armazenados em um repositório centralizado, como um data lake, um data warehouse ou uma plataforma de armazenamento baseada em nuvem, com base em sua estrutura, uso pretendido e acessibilidade necessária. Os dados estruturados podem ir para um depósito, enquanto os dados não estruturados ou semiestruturados vão para um lago para análise flexível.

Monitoramento e registro

O monitoramento garante que o pipeline de ingestão funcione sem problemas, com ferramentas que rastreiam o fluxo de dados, a latência e as taxas de falha. O registro em log oferece visibilidade de quais dados foram ingeridos, quando e de onde, o que dá suporte às necessidades de depuração, auditoria e conformidade.

Dimensionamento e otimização

À medida que os dados aumentam em volume, velocidade e variedade, seus pipelines devem ser otimizados em termos de desempenho e custo. A otimização envolve o ajuste das programações de ingestão, o dimensionamento da infraestrutura, a automatização do tratamento de erros e a adoção de novas ferramentas para atender às necessidades em evolução. A escalabilidade garante que o pipeline forneça dados confiáveis e oportunos à medida que a demanda aumenta.

Essas etapas permitem uma ingestão eficiente e precisa que dá suporte às metas analíticas e operacionais de sua empresa.

Ferramentas de ingestão de dados

A escolha das ferramentas corretas de ingestão de dados ajuda a criar pipelines de dados confiáveis, dimensionáveis e eficientes. Elas devem ajudar a automatizar a coleta, a transferência e o processamento de dados de várias fontes. A seleção das ferramentas certas permitirá que sua equipe se concentre mais em insights e menos em infraestrutura. Aqui está uma lista de ferramentas que devem ajudar a atender às suas necessidades, quer você dependa de ingestão em lote, em tempo real ou híbrida.

• Plataformas ETL/ELT: Ferramentas como Apache NiFi, Talend e Fivetran permitem a extração, a transformação e o carregamento de dados em sistemas de armazenamento, muitas vezes suportando fluxos de trabalho complexos e verificações de qualidade de dados.
• Plataformas de dados de streaming: Tecnologias como Apache KafkaO Apache Flink, o Apache Flink e o Amazon Kinesis suportam a ingestão em tempo real de fluxos de dados de alta velocidade, que são ideais para aplicativos de IoT, monitoramento e orientados a eventos.
• Serviços nativos da nuvem: Soluções gerenciadas como o AWS Glue, Fluxo de dados do Google Cloude Fábrica de Dados do Azure (ADF) oferecem ingestão dimensionável e sem servidor com integrações profundas em ecossistemas de nuvem.
• Ferramentas de orquestração de pipeline de dados: Plataformas como Airbyte, Prefect e Apache Airflow ajudam a coordenar, programar e monitorar fluxos de trabalho de ingestão de dados em várias ferramentas e serviços.

As ferramentas que você escolher dependerão de suas fontes de dados, formato, volume e requisitos de latência. A seleção das ferramentas certas pode melhorar muito a confiabilidade dos dados, reduzir a sobrecarga de engenharia e acelerar o tempo de obtenção de insights.

Principais conclusões e recursos

A ingestão de dados é fundamental para a criação de sistemas modernos e orientados por dados. Quer você esteja alimentando a análise em tempo real, alimentando modelos de aprendizado de máquina ou centralizando dados para relatórios, um pipeline de ingestão eficiente é crucial para liberar o valor total dos seus dados. Ao compreender o processo de ingestão de dados e as ferramentas disponíveis, você pode projetar sistemas mais responsivos e resilientes. Veja a seguir os principais pontos a serem lembrados nesse recurso:

• A ingestão de dados coleta e transporta dados estruturados, semiestruturados ou não estruturados para sistemas centralizados para análise e processamento.
• Ele suporta métodos de ingestão em tempo real e em lote, com abordagens híbridas que oferecem maior flexibilidade.
• O objetivo da ingestão de dados é potencializar a análise, permitir a tomada de decisões mais rápida e unificar os dados para obter eficiência operacional.
• A ingestão de dados é diferente da integração de dados, que se concentra na transformação e na harmonização dos dados pós-ingestão para fins de usabilidade.
• Os casos de uso comuns incluem análise em tempo real, IoT, personalização, conformidade e aprendizado de máquina.
  Os pipelines de ingestão envolvem a identificação da fonte, a coleta, o pré-processamento, a transferência, o armazenamento, o monitoramento e o dimensionamento.
• Os principais desafios incluem a qualidade dos dados, a latência, o dimensionamento, a complexidade da integração e a conformidade com as normas de segurança.
• A escolha das ferramentas certas, como plataformas de ETL, estruturas de streaming ou serviços nativos da nuvem, é importante para a criação de um pipeline dimensionável e confiável.

Recursos

Explore estes recursos do Couchbase para saber mais sobre gerenciamento de dados:

O que é gerenciamento de dados? - Conceitos
O que é uma plataforma de dados? - Conceitos
Ingestão de dados do Customer 360 - Desenvolvedores
Integrações e ferramentas - Desenvolvedores
Integração de Big Data usando conectores do Couchbase - Docs
O que é Zero-ETL? - Conceitos

PERGUNTAS FREQUENTES

O que significa ingestão de dados? A ingestão de dados refere-se ao processo de coleta, importação e transferência de dados de várias fontes para um sistema de armazenamento ou processamento para análise e uso.

Qual é a diferença entre coleta e ingestão de dados? A coleta de dados envolve a coleta de dados brutos de fontes como sensores, aplicativos ou bancos de dados. A ingestão de dados dá um passo adiante, pois move esses dados para um sistema centralizado para armazenamento, processamento e análise.

A ingestão de dados é o mesmo que ETL? Não, a ingestão de dados não é o mesmo que ETL. A ingestão se concentra em mover os dados das fontes para um destino, enquanto a ETL também inclui a transformação e a preparação dos dados para análise.

O que é ingestão de dados em big data? Em big data, a ingestão de dados é o processo de importação de grandes volumes de dados de várias fontes para um sistema no qual eles podem ser armazenados e analisados. Ela oferece suporte a métodos em lote e em tempo real para garantir um fluxo de dados oportuno e dimensionável para análise, aprendizado de máquina e outros aplicativos.

Quais são as etapas para a ingestão de dados? As etapas para a ingestão de dados normalmente incluem a identificação de fontes de dados, a coleta de dados usando métodos em lote ou em tempo real e o pré-processamento para obter qualidade e consistência. Em seguida, os dados são transferidos para um sistema de destino, como um data lake ou warehouse, onde são armazenados para análise. O monitoramento, o registro e o dimensionamento contínuos garantem que o pipeline de ingestão permaneça confiável e eficiente à medida que os volumes de dados aumentam.