Ingestão de Dados

O que é ingestão de dados?

A ingestão de dados ajuda os usuários a importar grandes arquivos de dados de diferentes fontes para um único meio, como um data warehouse ou banco de dados. Esses dados são coletados, limpos e convertidos para um formato uniforme usando processos de extração, transformação e carregamento (ETL).

Como as organizações modernas processam grandes volumes de dados, elas precisam priorizar suas fontes para uma ingestão de dados bem-sucedida. Big data existe em diferentes formatos em várias localizações dentro de uma organização, e é desafiador ingerir dados rapidamente e processá-los efetivamente quando estão tão dispersos.

Muitos fornecedores oferecem software de preparação de dados para alcançar esse objetivo e personalizar a plataforma para diferentes ambientes de computação e aplicações.

Tipos de ingestão de dados

Dependendo dos objetivos da empresa, ambiente de TI e restrições financeiras, as empresas podem escolher um dos seguintes tipos:

• Ingestão de dados em tempo real obtém e transfere dados de sistemas de origem em tempo real usando ferramentas como captura de dados de mudança (CDC). CDC verifica continuamente transações e transfere dados modificados sem afetar a carga de trabalho no banco de dados.
• Ingestão de dados em lote transfere dados em lotes em intervalos definidos. Métodos de coleta de dados usados por esse tipo de ingestão de dados incluem cronogramas básicos, eventos de gatilho e outras ordenações lógicas. Quando as empresas precisam coletar pontos de dados específicos diariamente ou não requerem dados para tomada de decisão em tempo real, a ingestão em lote é útil.
• Ingestão de dados baseada em arquitetura Lambda torna os dados disponíveis para consulta com atrasos mínimos. Três camadas, lote, serviço e velocidade, trabalham em paralelo para facilitar isso. As duas primeiras camadas indexam dados em lotes, enquanto a camada de velocidade captura os dados restantes e os indexa instantaneamente, tornando-os disponíveis para consulta em tempo real. Por exemplo, pense em um mecanismo de busca. Um rastreador indexa páginas periodicamente ou conforme a ordem. Ao mesmo tempo, ele pode indexar páginas de notícias quase instantaneamente. Isso torna as notícias e informações perenes disponíveis simultaneamente.

Benefícios da ingestão de dados

A ingestão de dados é uma técnica comum em empresas devido aos volumes de dados que gera e processa. Oferece vários benefícios para os negócios, como:

• Disponibilidade de dados: O processo torna os dados disponíveis em toda a organização e permite acesso mais fácil. Os dados estão prontamente disponíveis para análise posterior ou aplicação a jusante, especialmente para departamentos centrados em dados.
• Processo simplificado: A ingestão de dados permite coletar e limpar dados de fontes massivas em um formato consistente facilmente.
• Baixo custo: A ingestão de dados reduz custos e economiza tempo em comparação com a agregação manual de dados.
• Armazenamento em nuvem: Volumes maiores de dados em forma bruta são armazenados na nuvem, permitindo fácil acesso.
• Transformação de dados: Antes de enviar informações para o sistema de destino, pipelines de dados modernos usando ferramentas ETL transformam a vasta gama de tipos de dados de várias fontes, incluindo bancos de dados, dispositivos da Internet das Coisas (IoT), aplicativos de software como serviço (SaaS) e lakes de dados, em uma estrutura e formato predefinidos.
• Colaboração: Cada pipeline de dados tem um escopo limitado para ingerir dados. O ritmo em que os dados chegam é muito maior. Ferramentas de ingestão de dados automatizadas configuradas com parâmetros relevantes com base nos requisitos de uma equipe oferecem mais flexibilidade e agilidade para oferecer uma melhor experiência ao cliente. Reduz o erro humano e torna os dados disponíveis através de um único pipeline, melhorando a acessibilidade e a colaboração.

Casos de uso de ingestão de dados

Organizações em todo o mundo usam a ingestão de dados de forma eficaz como um componente crucial de seus pipelines de dados. Abaixo estão alguns casos de uso reais da indústria e arquitetônicos de ingestão de dados.

• Em análise de big data, onde os dados são manipulados usando sistemas distribuídos, é necessário ingerir grandes volumes de dados de inúmeras fontes com frequência.
• Sistemas de Internet das Coisas frequentemente usam ingestão de dados para coletar e processar dados de vários dispositivos conectados.
• Negócios de e-commerce usam ingestão de dados para carregar dados de várias fontes, como análises de sites, transações de clientes e catálogos de produtos.
• Sistemas de detecção de fraudes usam ingestão de dados para importar e processar dados de diferentes fontes, como transações, comportamento do consumidor e feeds de dados de terceiros.
• Recomendações de personalização requerem ingestão de dados para importar dados de várias fontes, incluindo análises de sites, interações com clientes e dados de mídias sociais.
• Gestão da cadeia de suprimentos aproveita a ingestão de dados para importar e processar dados de fornecedores, inventário e logística de várias fontes.

Ingestão de dados vs. ETL

Ingestão de dados refere-se a ferramentas e processos que coletam dados de diferentes fontes e os agrupam para uso imediato ou análise e armazenamento futuros.

ETL, ou extração, transformação e carregamento, é uma técnica que pode ser usada para ingestão de dados. Aqui, extração refere-se à coleta de dados. Transformação refere-se a operações realizadas nos dados para prepará-los para uso ou armazenamento. Por exemplo, os dados podem ser classificados, filtrados ou integrados com informações de outra fonte. Carregamento refere-se ao volume de dados fornecidos a um destino alvo onde podem ser utilizados.

ETL transfere dados para o local de destino em lotes regularmente. No entanto, a ingestão de dados não opera necessariamente apenas em lotes. Eles podem fornecer processamento em tempo real com computação em fluxo, permitindo que conjuntos de dados sejam atualizados continuamente.

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