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Já ouviu falar em ingestão de dados?
Uma pesquisa da IBM aponta que dados ruins custam às empresas americanas 3 trilhões de dólares por ano. Outro estudo, realizado pela Experian Data Quality, revela que as organizações norte-americanas perdem cerca de 12% de sua receita em razão de dados imprecisos e com baixa qualidade.
Uma das estratégias para barrar o acesso e o uso de dados inconsistentes envolve executar o processo de data ingestion que, em português, significa ingestão de dados.
No artigo de hoje, explicaremos o que é ingestão de dados, quais são seus benefícios, principais desafios e melhores práticas para implementá-lo na sua equipe. Boa leitura!
O que é ingestão de dados?
A ingestão de dados é um procedimento dentro da ciência de dados que envolve a importação e o carregamento de informações coletadas de diversas fontes para um local específico.
Este local pode variar de negócio para negócio, sendo os mais comuns: banco de dados, data warehouse e ambientes em nuvem.
Com a ingestão de dados, empresas conseguem facilitar o acesso e a análise das informações, permitindo que absorvam volumes consideráveis e variados de dados, tanto de fontes internas quanto externas.
Tipos de ingestão de dados
A ingestão de dados pode ser realizada a partir de três formatos base: ingestão em tempo real, em lotes ou uma combinação de ambos.
Na ingestão em tempo real, os processos de coleta e transferência de dados ocorrem instantaneamente. Por conta disso, a modalidade é geralmente aplicada em empresas que trabalham com situações críticas, onde precisam reagir rapidamente a novas informações. O mercado de ações é um exemplo.
Já a ingestão baseada em lotes envolve processos de coleta e transferência de dados brutos em intervalos programados, semanalmente ou em horários específicos, por exemplo. Como aqui o processamento de dados só ocorre mais tarde, as empresas não podem depender dessas informações para tomada de decisão em tempo real.
No caso da ingestão de dados baseada em arquitetura lambda, são combinados métodos de ingestão de dados em tempo real e ingestão baseada em lotes. A arquitetura lambda combina dois métodos de processamento de dados: processamento em tempo real e processamento em lotes. Essa abordagem é usada para lidar com grandes volumes de dados e diferentes tipos de dados.
Essa estrutura é muito interessante para as empresas que querem acelerar decisões estratégicas, pois atende a diferentes necessidades de consulta e permite a análise ágil dos dados.
Principais benefícios da ingestão de dados
O processo de data ingestion proporciona uma série de benefícios, como:
- Acesso imediato aos dados: a ingestão facilita a centralização de dados dispersos em várias fontes, concentrando-os para acesso e análise instantâneos;
- Melhor desenvolvimento de aplicativos e software: engenheiros de dados podem utilizar a abordagem para garantir a rápida movimentação de dados, melhorando a produção de aplicativos e outros produtos de software;
- Economia de tempo e recursos: a automação da ingestão de dados elimina tarefas manuais, permitindo que os profissionais de dados dediquem seu tempo a outras atividades mais analíticas;
- Simplificação da complexidade dos dados: a partir de pipelines e soluções ETL (Extract, Transform, Load), os dados são transformados em formatos padronizados que os deixam prontos para uso;
- Tomada de decisões informadas: a ingestão em tempo real possibilita a detecção rápida de problemas e oportunidades, o que fornece insights valiosos para decisões rápidas.
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Desafios da ingestão de dados
Como está relacionado ao universo de dados, o método data ingestion também possui a sua cota de desafios. O principal deles é que as fontes que geram os dados muitas vezes não estão sob controle dos engenheiros de dados, o que pode gerar certa confusão na hora de extrair e exportar as informações.
Além desse, temos como obstáculos:
Ingestão manual dos dados
Coletar, conectar e analisar dados manualmente pode desviar a atenção de tarefas críticas para atividades repetitivas.
Alterações nas fontes
Mudanças nos sistemas de origem podem afetar todo pipeline, resultando em interrupções ou até mesmo novas tabelas que impactam modelos e dependências de dados.
Diversidade e complexidade dos dados
A variedade e a complexidade dos dados dificultam a extração de valor das informações, caso não haja a devida limpeza e centralização prévia dos dados.
Mudanças nos agendamentos
Alterações na frequência de entrega de dados podem prejudicar o tempo e a precisão das análises.
Arquiteturas e falhas paralelas
A ingestão de dados em tempo real e o processamento em lote pode adicionar complexidade e exigir recursos adicionais.
Duplicidade, perda e segurança
Problemas como duplicação, perda ou violação de dados podem surgir no processo de ingestão, afetando a qualidade e conformidade dos dados.
Melhores práticas para data ingestion
Embora existam desafios no processo de ingestão de dados, é possível superá-los a partir de algumas práticas e ações estratégias. Abaixo veja quais são:
1. Entender a origem da fonte de dados;
2. Utilizar ferramentas para agrupar dados de uma variedade de fontes e replicá-los para outra plataforma, como um data warehouse;
3. Determinar o volume de dados que a ferramenta pode manipular antes de realizar o procedimento de ingestão;
4. Optar por uma ferramenta que consegue lidar com diferentes tipos de dados, sejam dados brutos estruturados, semiestruturados ou não estruturados;
5. Definir a frequência com que os dados serão inseridos e processados;
6. Acompanhar o processo de ingestão de dados;
Certificar que a ferramenta atende ao padrão de conformidade de segurança e privacidade de dados.
Como o DHuO Data contribui para a ingestão de dados
O DHuO Data é uma plataforma desenvolvida pela Engineering que utiliza Inteligência Artificial como Machine Learning e Analytics para transformar os dados brutos em decisões inteligentes.
A partir dela, equipes de dados são capazes de:
- Agrupar dados de uma variedade de fontes e replicá-los para outra plataforma;
- Definir a frequência com que os dados serão inseridos e processados;
- Acompanhar o processamento de ingestão de dados em um só lugar;
- Garantir a segurança e privacidade de todos os dados, sejam eles estruturados, semiestruturados ou não estruturados;
- E muito mais!
O potencial de uso dos seus dados começa pela forma com que você importa e carrega as informações. Garanta autonomia em todo o processo de data ingestion com uma plataforma de governança de dados. Conheça o DHuO Data!
