Vamos dar uma olhada nos estágios do pipeline de dados abaixo:
1. Fonte
O primeiro estágio em um pipeline de dados é obter dados de uma ou mais fontes.
Com a maioria dos pipelines, você pode extrair dados de fontes específicas em tempo real em intervalos programados para garantir que você colete e armazene todos os seus dados regularmente.
2. Processamento
Depois que o pipeline de dados ingerir dados de uma fonte, ele os processará. Em alguns casos, os pipelines de dados podem manipular e alterar seus dados antes de transferi-los para seu destino final.
O processamento de dados pode organizar seus dados e torná-los mais fáceis de analisar assim que forem transferidos para o próximo destino.
3. Destino
O último estágio em um pipeline de dados é transferir os dados para seu destino de destino. Na maioria dos casos, você usará seu pipeline de dados para transferir seus dados para uma plataforma de armazenamento em grande escala para que possa armazenar seus dados em um só lugar.
Seu destino pode incluir um:
- Data warehouse: um data warehouse permite que você armazene, gerencie e organize dados. Geralmente, possui painéis, ferramentas de análise e recursos de relatórios para ajudá-lo a analisar e interpretar seus dados.
- Data lake: um data lake é um sistema que permite armazenar dados brutos e não processados em qualquer escala
- Datamart: um data mart é uma opção de armazenamento de dados menor que geralmente se concentra em um subconjunto de dados, como vendas ou leads.
Depois que o pipeline de dados transfere seus dados, você pode analisá-los para identificar insights acionáveis. Você pode usar esses insights para melhorar suas estratégias de marketing e gerar melhores resultados para seus negócios.
Pipeline de dados versus pipeline ETL: qual é a diferença?
Se você já ouviu falar de um pipeline ETL , pode pensar que é o mesmo que um pipeline de dados, mas os dois termos são diferentes. Vejamos algumas das principais diferenças entre um pipeline de dados e um pipeline ETL abaixo:
Pipeline ETL
O pipeline ETL significa “extrair, transformar e carregar” e é um tipo específico de pipeline de dados. Em outras palavras, você pode pensar em pipelines ETL como uma subcategoria de pipelines de dados.
Com um pipeline ETL, você pode extrair dados de uma fonte, transformá-los e carregá-los em outro destino, como um data warehouse.
A maior diferença entre um pipeline ETL e um pipeline de dados é que os pipelines ETL transformam seus dados mais do que um pipeline de dados. Por exemplo, você pode usar pipelines de ETL para transformar seus dados para alinhá-los com suas metas de negócios, como combinar métricas específicas para facilitar a análise de seus dados.
Além disso, os pipelines ETL normalmente transferem seus dados em horários definidos quando o tráfego de rede fica mais lento, em vez de em tempo real. Isso significa que seus dados serão transferidos em intervalos regulares em vez de continuamente.
Pipeline de dados
Assim como um pipeline ETL, um pipeline de dados permite que você obtenha dados de uma fonte e os transfira para outra.
Embora alguns pipelines de dados possam transformar e processar seus dados, isso nem sempre é uma característica de todos os pipelines de dados, enquanto todos os pipelines ETL transformam seus dados. Os pipelines de dados estão sempre funcionando, o que significa que eles podem transferir seus dados em tempo real. Como resultado, você pode usar um pipeline de dados para atualizar seus dados continuamente.
