Ingestão de dados: como tornar informações úteis aos negócios

Sua empresa está buscando uma cultura data driven, ou seja, com dinâmicas de trabalho baseadas em decisões guiadas por estatísticas?

Se a sua resposta foi sim, saiba que para implementar esse método de gestão, sua equipe precisa aderir a algum sistema que processe os dados que ela gera.

Seu negócio tem informações, mas não faz ingestão de dados?

É praticamente impossível na atualidade não gerar grandes volumes de informação. Independentemente da sua área de atuação, sua empresa provavelmente conta com sistema e planilhas que guardam boa parte dos dados da companhia.

Nesse sentido, o que falta à maioria dos negócios é um processamento eficiente das informações que produzem.

Por isso, neste artigo da ART IT, viemos mostrar uma parte fundamental para gerar bons insights numéricos para a sua empresa: a ingestão de dados.

Essa é uma etapa que permite aos sistemas de processamento gerar estatísticas e dashboards confiáveis, cujas informações estejam de acordo com a realidade da empresa.

O que é ingestão de dados?

Como visto anteriormente, ainda que não façam um bom proveito, as empresas conseguem gerar volumes sólidos de dados que ficam armazenados em nuvens ou servidores próprios da companhia, mas sem um processamento que gere estatísticas úteis ao negócio.

Esses dados podem estar em forma de planilhas, documentos ou mesmo em alguma plataforma. Assim, a ingestão de dados é o processo de importação dessas informações para um banco de dados, ou data lake.

A ingestão de dados precisa de modelagem!

Porém, mais do que criar um novo armazenamento para suas informações, a ingestão de dados adequada inclui uma etapa de saneamento.

Isso porque, para que o seu sistema gere informações relevantes e realistas acerca do seu negócio, os dados precisam estar coerentes.

Por isso, é tão importante que a ingestão de dados comece por uma filtragem das informações, que pode ser automatizada.

Dessa forma, a própria máquina responsável pela modelagem dos dados consegue verificar se existem duplicatas, dados convergentes ou incoerentes.

Com isso, você evita que o produto final produza dados infiéis com a realidade e te induzam a tomada de decisões balizadas por informações erradas.

Tipos de ingestão de dados

Existe mais de uma forma de ingerir e processar dados e o sistema de ingestão deve variar.

Isso pode mudar de acordo com as necessidades de cada equipe e o tipo de informação que será importada para o sistema. Desse modo, a ingestão de dados pode acontecer das seguintes formas:

Ingestão em tempo real

Nessa forma de ingestão de dados, a máquina responsável por importar os dados para o sistema de processamento faz a extração automática das informações.

Dessa forma, assim que alguém cria uma informação nas fontes de dados, ela é transportada para o banco e é feito o processamento.

Isso é especialmente vantajoso para empresas que precisam de diagnósticos atualizados e quase instantâneos.

É o caso de empresas que precisam de dados latentes, como mudanças de temperatura e pressão, monitoramento de transportes etc.

Ingestão em lote

Já a ingestão em lote é mais simples e segura para a integridade das informações. Isso porque, nesse modelo de ingestão, os dados ficam armazenados.

Mas, apenas são importados para o sistema de processamento periodicamente conforme sua programação.

Lambda

Trata-se de uma ingestão que combina os benefícios de ambos os métodos citados acima.

Além de proporcionar uma atualização contínua como ocorre na ingestão de dados em tempo real, também permite o acesso a um grande volume das informações geradas anteriormente.

Pipeline: o caminho da informação na ingestão de dados

Como o próprio nome já sugere, o pipeline designa o percurso que a informação percorre até chegar ao processamento de dados que gera as estatísticas.

Assim como um encanamento real, a pipeline de dados transporta fase a fase as informações de um ponto a outro. Dessa forma, as etapas pelas quais os dados passam são:

Dados brutos

O sistema pode coletar as informações brutas de diferentes fontes e duplicá-las para enviar ao pipeline.

Filtragem

Essa é a etapa em que o sistema barra as informações incoerentes, ausentes ou incompletas, para não afetar o processamento de dados, gerando erros.

Transformação

Essa fase é o momento em que o sistema qualifica os dados e os transforma em uma linguagem útil para o processamento de dados.

Graças a isso, as informações ficam padronizadas e mais fáceis de entender antes de passarem para o restante do pipeline.

Destino

O fim do pipeline também pode ser diverso. O sistema pode conduzir os dados tanto para um data lake, quanto para um Warehouse ou mesmo para um sistema de análise.

Faça uma ingestão de dados eficiente com a ART IT

Como você percebeu, o tratamento de dados é um trabalho complexo e que exige pensamento estratégico para que as informações produzam estatísticas úteis.

Por isso, a ART IT tem um time dedicado a arquitetar e desenvolver sistemas baseados em big data.

E mais: fazemos isso com empatia pelos colaboradores e visando soluções ultrapersonalizadas para o modelo de negócio de cada empresa.

Quer saber mais sobre como implementar uma ingestão de dados eficiente? Fale com a ART IT!

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