A automação de dados é um processo que otimiza e simplifica o gerenciamento de dados, removendo a intervenção humana de atividades como extrair, transformar, carregar (ETL) a integração de dados, validação de dados e análise de dados.
Muitas organizações dependem de automação de dados como um componente-chave de suas estratégias de gerenciamento de dados.
O IBM Data Differentiator relata que até 68% dos dados organizacionais nunca são analisados, o que significa que a empresa nunca obtém o benefício total desses dados.
A automação ajuda as empresas a melhorar a eficiência operacional e processar volumes crescentes de dados para que possam extrair insights valiosos e tomar decisões de negócios mais rápidas e mais bem informadas.
Especificamente, a automação de dados pode ajudar a simplificar o processo de ETL que os dados muitas vezes devem passar antes que uma empresa possa usá-los. O ETL inclui a extração de dados de sua origem, transformação em um formato utilizável e carregamento no aplicativo ou banco de dados de destino.
Ao eliminar tarefas repetitivas e demoradas que antes exigiam intervenção manual, as tecnologias de automação de dados liberam os engenheiros e cientistas de dados para se concentrar em prioridades mais importantes, como análise de dados e projetos de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML).
A automação de dados também melhora a qualidade de dados, ao minimizar a possibilidade de erro humano durante o processamento.
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A automação de dados é importante para empresas que precisam processar, analisar e agir com base em volumes de dados em rápida expansão de várias fontes de dados. Aproximadamente 402,74 milhões de terabytes de dados são gerados todos os dias, muitos deles em formatos brutos ou não estruturados, que são difíceis para os sistemas de TI lerem sem processamento de dados.1
As empresas precisam de dados limpos e precisos para uma ampla variedade de casos de uso, incluindo operações, cadeias de suprimentos, marketing e vendas, governança corporativa e muito mais. Hoje, como muitas empresas iniciam iniciativas de inteligência artificial (IA), quantidades ainda maiores de dados são necessárias para treinar grandes modelos de linguagem (LLMs).
Antes da automação de dados, o processamento de dados era complexo, trabalhoso e propenso a erros. Fluxo de trabalho de dados como coleta de dados, data preparation e integração de dados dependiam de scripts codificados manualmente que precisavam ser criados, mantidos e atualizados com frequência. Diferentes fontes de dados exigiam codificação personalizada para torná-las compatíveis com outras partes do pipeline de dados de uma organização.
Ferramentas automáticas de processamento de dados podem fornecer uma solução no-code para esses problemas. As empresas que adotam uma estratégia de automação de dados podem reduzir o tempo de processamento, aumentar a produtividade do trabalhador, melhorar a qualidade de dados e analisar mais dados mais rapidamente. Em uma era de IA e análise de big data, a automação de dados é considerada um recurso essencial.
A automação de dados funciona estabelecendo um pipeline de dados que coleta automaticamente dados de várias fontes, processa os dados para uso e os entrega aos repositórios e ferramentas que precisam deles.
As fontes de dados podem incluir bancos de dados, aplicações da web, interfaces de programação de aplicativos (APIs), serviços de nuvem e muitas outras fontes diferentes. O destino final dos dados pode ser um data warehouse, uma aplicação de análise de dados, uma ferramenta de business intelligence ou um modelo de IA ou ML.
À medida que os dados fluem pelo pipeline de dados, diferentes tecnologias de automação trabalham juntas para concluir cada etapa.
Por exemplo, os conectores de dados podem recuperar dados de qualquer fonte sem a necessidade de código personalizado ou intervenção manual. A automação robótica de processos (RPA) pode executar tarefas repetitivas, como localizar dados específicos em uma planilha ou uma fatura e movê-los para uma aplicação.
Inteligência artificial e aprendizado de máquina também são tecnologias importantes para a automação de dados. Eles podem automatizar tarefas complexas de entrada de dados, realizar transformações de dados sofisticadas e adaptar automaticamente parâmetros de processamento de dados quando as circunstâncias ou as necessidades comerciais mudam.
Um dos principais métodos para processar conjuntos de dados para uso é conhecido como ETL, significando extrair, transformar e carregar. A automação de dados ajuda a simplificar essas e outras etapas-chave do ciclo de vida do gerenciamento de dados:
Integração de dados é o termo geral para coletar, combinar e harmonizar dados de várias fontes em um formato unificado e coerente que possa ser usado para vários fins analíticos, operacionais e de tomada de decisão.
A integração de dados envolve uma série de etapas e processos, incluindo a extração de dados, a transformação de dados, o carregamento de dados e a análise de dados, descritos abaixo.
Os dados brutos são copiados ou exportados de várias fontes, como bancos de dados SQL e NoSQL, aplicações da web, APIs, serviços de nuvem e planilhas. Os tipos de dados extraídos podem incluir formatos de dados não estruturados e estruturados, como JSON, XML, tabelas de bancos de dados relacionais e muito mais.
Ferramentas automáticas de extração de dados podem reconhecer e extrair dados dessas fontes díspares sem a necessidade de intervenção humana ou programação personalizada. Elas podem localizar e recuperar informações específicas em grandes volumes de dados não estruturados, como documentos comerciais, e-mails ou páginas da web. Algumas ferramentas de extração podem até mesmo trabalhar com texto manuscrito e imagens de baixa resolução.
A transformação de dados é uma parte crítica do processo de integração de dados, no qual os dados brutos são convertidos em um formato ou estrutura unificada. A transformação de dados ajuda a garantir a compatibilidade com os sistemas de destino e melhora a qualidade de dados e a usabilidade. Dependendo do destino, os dados podem passar por várias transformações para prepará-los para uso.
As ferramentas de automação de dados podem realizar transformações de dados, como limpar dados para remover erros e inconsistências, reformatar dados, como remover colunas de uma planilha, e agregar dados combinando vários registros. As ferramentas de automação também podem enriquecer os dados adicionando informações relevantes de outras fontes.
Quando os dados são transformados, eles são carregados em seu destino de destino, que geralmente é um data warehouse, um aplicativo de análise de dados ou outra ferramenta que permite aos usuários acessar e trabalhar com os dados. Normalmente, isso envolve um carregamento inicial de todos os dados, seguida por carregamentos periódicos de mudanças incrementais nos dados e, menos frequentemente, atualizações completas para apagar e substituir os dados no warehouse.
As ferramentas de automação podem programar o carregamento de dados para que ocorra automaticamente com base em intervalos de tempo, como uma ou duas vezes por dia. Elas também podem iniciar o carregamento de dados quando os gatilhos são ativados, como quando novos dados são adicionados ao armazenamento ou um documento é atualizado. Algumas ferramentas também podem gerar automaticamente um código personalizado para carregar adequadamente diferentes tipos de ativos de dados.
Após a extração, transformação e carregamento, os dados estão prontos para serem analisados para descobrir tendências, padrões e correlações para ajudar as empresas a tomar decisões informadas por dados. Ferramentas de automação de dados podem executar muitas tarefas de análise de dados automaticamente para ajudar cientistas de dados a trabalhar de forma mais rápida e eficaz.
As ferramentas de automação podem codificar ou converter dados em um formato numérico, dividir dados em subconjuntos, isolar variáveis, imputar missing values e generalizar grandes conjuntos de dados em abstratos de alto nível. Para usuários corporativos, a automação de dados pode criar visualizações de dados para ajudá-los a entender e aproveitar os insights baseados em dados.
Os benefícios-chave da automação de dados incluem:
Mover e processar grandes quantidades de dados por meio de um pipeline de dados pode ser um processo complexo e demorado. A automação das diversas tarefas em todo o pipeline de dados simplifica e acelera drasticamente o tempo de processamento.
Remover a intervenção humana do processamento de grandes volumes de dados também remove a possibilidade de erro humano. As ferramentas de automação de dados também podem realizar validação de dados para evitar erros nos dados e manter a consistência com business rules.
A automação de dados elimina as despesas de funcionários que gastam tempo e esforço em tarefas de processamento de dados. Por exemplo, as ferramentas de automação podem ajudar na entrada de dados, correção de erros e formatação de dados para torná-los compatíveis com outros sistemas e ferramentas.
Ao automatizar tarefas de análise de dados que costumavam exigir intervenção manual das equipes de dados, a automação de dados acelera a descoberta de insights de negócios baseados em dados, muitas vezes em tempo real.
Insights de negócios mais rápidos significam que as empresas podem tomar decisões em tempo real, baseadas em dados, para aproveitar novas oportunidades, melhorar a experiência do cliente e mitigar o risco de agir sem compreender possíveis consequências.
As ferramentas de automação de dados podem ajudar a proteger os dados durante o processamento, criptografando automaticamente dados confidenciais, autenticando e auditando dados para cumprir regulamentações e restringindo o acesso a fontes de dados.
À medida que os volumes de dados crescem e os processos de negócios evoluem, a automação de dados oferece às organizações a capacidade para escalar os esforços de processamento de dados, mantendo os requisitos de desempenho.
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1 Amount of Data Created Daily (2024), Exploding Topics, 13 de junho de 2024.
