O que é ingestão de dados?

As fontes de dados incluem sistemas financeiros, provedores de dados terceirizados, plataformas de mídia social, dispositivos de IoT, aplicativos SaaS e aplicações empresariais locais, como planejamento de recursos empresariais (ERP) e gestão de relacionamento com o cliente (CRM).

Essas fontes contêm dados estruturados e não estruturados, além de dados semiestruturados. Depois de ingeridos, os dados podem ser direcionados para data lakes, data warehouses, data lakehouses, data marts, bancos de dados relacionais e outras aplicações subsequentes.

Muitas ferramentas de ingestão de dados automatizam esse processo, coletando e migrando dados brutos de várias fontes. Dependendo da arquitetura, os pipelines de ingestão também podem validar, filtrar, formatar ou transformar os dados durante a movimentação e prepará-los para uso em software de análise de dados e em outras aplicações empresariais.

A ingestão de dados pode envolver pipelines complexos que costumam exigir conhecimento especializado em ciência de dados, engenharia de dados e desenvolvimento de software. Os dados podem ser limpos e transformados em um formato uniforme por meio de um processo de extração, transformação e carregamento (ETL) ou de extração, carregamento e transformação (ELT), para gerenciar o ciclo de vida dos dados de forma eficaz.

A ingestão de dados é a primeira etapa para processar os dados e extrair valor do grande volume que as empresas coletam hoje. Um processo de ingestão de dados bem planejado ajuda a manter a precisão, a consistência e a confiabilidade dos dados à medida que eles se movem entre os sistemas, o que viabiliza a análise de dados, as aplicações de IA, os fluxos de trabalho operacionais e outros processos de negócios. A ingestão de dados é essencial por três motivos principais:

A ingestão de dados é o processo de captar dados brutos de diversas fontes e prepará-los para análise. As etapas exatas dependem da fonte, do destino e do método de ingestão. Um pipeline de ingestão simples pode capturar e entregar os dados com pouca ou nenhuma transformação, enquanto um pipeline mais complexo também pode descobrir, validar, filtrar, transformar ou enriquecer os dados ao longo do caminho. Entre as etapas comuns de um pipeline estão:

A fase exploratória em que se identificam os dados disponíveis em toda a empresa. Entender o cenário de dados, a estrutura, a qualidade e os usos possíveis prepara o terreno para uma ingestão de dados bem-sucedida.

Depois de identificadas as fontes de dados, a aquisição de dados consiste em coletá-los. Essa etapa pode incluir a recuperação de dados de várias fontes. Essas fontes incluem bancos de dados estruturados, como o MySQL, interfaces de programação de aplicativos (APIs), formatos de arquivo, como CSV e JSON, e fontes não estruturadas, como imagens e registros em papel. A complexidade está em lidar com a variedade de formatos de dados e com volumes potencialmente grandes, além de preservar a integridade dos dados durante todo o processo de aquisição.

Depois da aquisição dos dados, a validação ajuda a identificar erros e a garantir a consistência com as regras definidas. Os dados são verificados em busca de erros, inconsistências e valores ausentes. Por meio de várias verificações, como validação de tipo de dados, validação de intervalo e validação de unicidade, os dados são limpos e se tornam confiáveis e prontos para o processamento posterior.

É nesta etapa que os dados validados são convertidos em um formato adequado para análise. Essa etapa pode envolver normalização (remoção de redundâncias), agregação (resumo dos dados) e padronização (formatação consistente). O objetivo é tornar os dados mais fáceis de entender e analisar.

A etapa final coloca os dados transformados no local designado, como um data warehouse ou um data lake, onde ficam prontamente disponíveis para análise e geração de relatórios. Esse processo de carregamento pode ser feito em lotes ou em tempo real, conforme as necessidades específicas. O carregamento de dados marca a conclusão do pipeline de ingestão de dados, com os dados preparados e prontos para a tomada de decisão fundamentada e para a geração de business intelligence de valor.

A qualidade dos dados é importante para a ingestão porque erros, inconsistências, registros incompletos e outros problemas podem afetar os resultados. Como parte do processo de ingestão, as empresas costumam limpar os dados: padronizam formatos, removem imprecisões, tratam valores ausentes ou duplicados e resolvem outros problemas de qualidade dos dados.

A governança de dados pode ajudar a manter a qualidade dos dados durante a ingestão ao estabelecer políticas e padrões para o tratamento de dados. Ela assegura a responsabilização por meio de papéis e responsabilidades definidos. Ela também pode envolver a implementação de métricas e de sistemas de monitoramento para acompanhar e tratar problemas, além de facilitar a conformidade com regulamentações como RGPD ou HIPAA e promover a consistência por meio da padronização das definições e dos formatos de dados.

Um dos benefícios da ingestão de dados é que ela pode ajudar a tornar os dados de fontes distintas mais acessíveis e utilizáveis em toda a empresa. A ingestão de dados oferece ainda outros benefícios:

As ferramentas de ingestão de dados podem simplificar a tarefa, muitas vezes complexa, de coletar e mover dados de diversas fontes com formatos e estruturas variados. Algumas plataformas também podem validar, transformar ou padronizar os dados como parte do pipeline.

Um pipeline eficaz de ingestão de dados de baixa latência consegue lidar com grandes volumes de dados em alta velocidade, inclusive na ingestão em tempo real. Assim, as empresas conseguem processar informações que mudam rapidamente e agir com base nelas.

Ao automatizar a coleta e a limpeza de dados por meio da ingestão de dados, as empresas podem reduzir o tempo e os recursos tradicionalmente exigidos pelos processos manuais de agregação de dados. Além disso, as soluções de ingestão de dados como serviço podem trazer outras vantagens de custo ao eliminar a necessidade de investimento inicial em infraestrutura.

Um processo de ingestão de dados bem projetado pode ajudar as empresas a escalar à medida que crescem os volumes de dados, as fontes e os requisitos de negócios. A escalabilidade permite que as empresas atendam a novas cargas de trabalho e a novos casos de uso, sem deixar de acessar e analisar dados com eficácia à medida que seu cenário de dados evolui.

Muitas ferramentas modernas de ingestão de dados são projetadas para funcionar em ambientes de nuvem, locais e híbridos, o que ajuda as empresas a migrar e integrar dados onde for necessário. Os serviços de ingestão na nuvem podem reduzir a sobrecarga de gerenciamento da infraestrutura e facilitar a expansão conforme os volumes de dados crescem, ao mesmo tempo que viabilizam o acesso aos dados entre equipes e sistemas distribuídos.

A ingestão de dados engloba vários métodos para trazer dados de diversas fontes para um sistema designado.

Esse método de ingestão acumula dados durante um período específico (relatórios diários de vendas, demonstrativos financeiros mensais) antes de processá-los por completo. O processamento em lote é conhecido pela simplicidade, pela confiabilidade e pelo impacto mínimo no desempenho do sistema, já que pode ser agendado para fora do horário de pico. No entanto, não é ideal para aplicações em tempo real.

Esse método ingere os dados à medida que eles são gerados e os disponibiliza para processamento e análise com atraso mínimo. A ingestão de dados em tempo real pode viabilizar decisões mais rápidas e é adequada para aplicações sensíveis ao tempo, como detecção de fraude ou plataformas de negociação de ações, em que respostas rápidas a mudanças de condições são fundamentais.

O CDC é um método de ingestão que identifica e captura as alterações feitas nos dados de um sistema de origem, como inserções, atualizações e exclusões. Em seguida, ele entrega essas alterações aos sistemas subsequentes. Como transfere alterações incrementais em vez de conjuntos de dados inteiros, o CDC pode ajudar a reduzir a movimentação de dados e a viabilizar a disponibilidade de dados quase em tempo real com mais eficiência do que as cargas completas periódicas de dados.

A ingestão em streaming e o processamento de fluxo de dados são conceitos muito próximos. A ingestão em streaming captura e entrega os dados continuamente, à medida que eles são gerados. O processamento de fluxo analisa os dados continuamente, à medida que eles chegam. Tanto o processamento em tempo real quanto o de fluxo podem exigir capacidade computacional e largura de banda de rede consideráveis.

A ingestão baseada em API coleta dados de aplicações, serviços e plataformas por meio de interfaces de programação de aplicativos (APIs). Esse método é usado com frequência para ingerir dados de aplicações em nuvem, plataformas SaaS, serviços de mídia social e sistemas empresariais. A ingestão baseada em API pode dar acesso sob demanda aos dados atuais, mas fatores como limites de requisições, exigências de autenticação e disponibilidade da API podem afetar o desempenho e a confiabilidade da ingestão.

O método de microbatching alcança um equilíbrio entre o processamento em lote e em tempo real. Ela ingere dados em lotes pequenos e frequentes, fornecendo atualizações quase em tempo real sem as restrições de recursos do processamento em tempo real em grande escala. Planejamento e gerenciamento cuidadosos são necessários para otimizar o equilíbrio entre a atualização dos dados e o desempenho do sistema.

A arquitetura Lambda é uma arquitetura de processamento de dados que usa camadas separadas de processamento em lote e em tempo real. A camada de lote processa conjuntos de dados históricos completos, enquanto a camada de streaming processa os dados recém-gerados à medida que eles chegam. Uma camada de serviço combina as saídas das duas camadas e oferece uma visão unificada dos dados históricos e dos dados atuais.

As ferramentas de ingestão de dados oferecem uma variedade de soluções para atender a diferentes necessidades e níveis de conhecimento técnico.

Ferramentas de código aberto: ferramentas que oferecem acesso gratuito ao código-fonte do software, o que dá aos usuários controle total e a capacidade de personalizar a ferramenta. O Apache Kafka, por exemplo, é uma plataforma de código aberto amplamente usada para ingestão e integração de dados em streaming.

Ferramentas proprietárias: soluções desenvolvidas e licenciadas por fornecedores de software que oferecem funções predefinidas e planos de preços variados, mas podem incluir custos contínuos de licenciamento e lock-in com fornecedor.

Ferramentas na nuvem: ferramentas de ingestão disponibilizadas como serviços de nuvem, que simplificam a implementação e a manutenção, além de oferecer escalabilidade sem exigir investimento inicial em infraestrutura. Entre os exemplos estão serviços gerenciados como o AWS Glue e o Amazon Kinesis, e plataformas de dados em nuvem como o Snowflake, que oferecem recursos para ingerir, processar e gerenciar dados em escala.

Ferramentas no local: essas ferramentas são instaladas e gerenciadas em uma rede de nuvem local ou privada, proporcionando maior controle sobre a segurança dos dados, mas exigindo investimento em hardware e suporte contínuo de TI.

Ao equilibrar as necessidades e o conhecimento especializado, existem várias abordagens para a criação de pipelines de ingestão de dados:

Pipelines codificados manualmente: esses pipelines personalizados oferecem controle máximo, mas exigem experiência significativa em desenvolvimento.

Ferramentas de conectores pré-configurados e de transformação: essa abordagem oferece uma maneira fácil de criar pipelines de dados com conectores pré-configurados e recursos de transformação. Por exemplo, o IBM Confluent oferece ferramentas e serviços gerenciados que ajudam as empresas a criar e gerenciar pipelines de ingestão de dados e de streaming.

Plataformas de integração de dados: essas plataformas oferecem um ambiente unificado para tarefas como ingestão, transformação, orquestração e movimentação de dados, mas podem exigir conhecimento especializado em desenvolvimento para a configuração e a manutenção.

Embora seja a base dos pipelines de dados, o processo de ingestão de dados tem suas complexidades. Estes são seis desafios comuns:

Segurança de dados: o aumento da exposição eleva o risco de violações de segurança envolvendo dados sensíveis. O cumprimento das regulamentações de segurança de dados aumenta a complexidade e o custo.

Escala e variedade: gargalos de desempenho podem surgir em razão do volume, da velocidade e da variedade cada vez maiores dos dados.

Proliferação da ingestão de dados e gestão de custos: as oscilações nos fluxos de dados e o crescimento das cargas de trabalho de ingestão podem afetar os requisitos de infraestrutura e os custos operacionais, o que torna o monitoramento e a otimização de custos aspectos importantes a considerar.

Fragmentação de dados: dados espalhados por várias aplicações, bancos de dados, plataformas e outras fontes podem dificultar a criação de uma visão unificada. Dados fragmentados podem gerar inconsistências, registros duplicados e dificuldades na integração e na análise de dados.

Desvio do esquema: alterações na estrutura dos dados de origem, como campos adicionados, removidos ou modificados, podem criar incompatibilidades entre os sistemas de origem e de destino. Se os pipelines de ingestão não forem atualizados para incorporar essas alterações, o desvio de esquema pode prejudicar os fluxos de trabalho e criar outras dificuldades.

Garantia da qualidade de dados: a complexidade dos processos de ingestão de dados pode comprometer a confiabilidade dos dados.

A ingestão de dados, o ETL (extrair, transformar, carregar) e o ELT (extrair, carregar, transformar) têm um objetivo comum (tornar os dados disponíveis e utilizáveis), mas diferem na abordagem.

A ingestão de dados é o processo amplo de coletar dados dos sistemas de origem e disponibilizá-los em um ambiente de destino para armazenamento, processamento ou uso. O ETL e o ELT são abordagens específicas que definem como e quando os dados são transformados dentro desse processo.

Extrair, transformar e carregar é o processo de extrair dados dos sistemas de origem, transformá-los para atender aos requisitos do sistema de destino e, em seguida, carregá-los no destino.

Extrair, carregar e transformar (ELT) é uma abordagem em que os dados são extraídos dos sistemas de origem e carregados em um sistema de destino antes de serem transformados. Os dados brutos são armazenados no ambiente de destino e transformados conforme a necessidade.

A ingestão de dados e a integração de dados cumprem funções distintas dentro do pipeline de dados.

A ingestão de dados costuma ser um dos componentes de um processo mais amplo de integração de dados. Ela funciona como o ponto de entrada dos dados de uma ou mais fontes. O objetivo principal é adquirir e entregar dados com eficiência, embora a ingestão também possa incluir tarefas como validação, filtragem, formatação ou verificações de qualidade.

A prática de combinar e harmonizar dados de várias fontes em um formato unificado e coerente. A integração de dados pode envolver limpeza, padronização e enriquecimento de dados para garantir consistência e precisão em todo o conjunto de dados.

À medida que as empresas geram e consomem mais dados, a ingestão de dados tem um papel importante para garantir que as informações fiquem acessíveis e utilizáveis. Entre os casos de uso comuns estão:

As empresas usam a ingestão de dados para coletar dados de bancos de dados, aplicações, APIs, arquivos e dispositivos conectados e disponibilizá-los em data lakes, data warehouses e data lakehouses na nuvem. Ao reunir informações de várias fontes, as empresas conseguem criar uma visão mais completa de suas operações, de seus clientes e do desempenho do negócio.

Por exemplo, os varejistas podem ingerir dados de ponto de venda, e-commerce e estoque para melhorar a previsão de demanda, enquanto organizações de saúde podem combinar dados clínicos, laboratoriais e de monitoramento de pacientes para apoiar a prestação de cuidados e o planejamento operacional.

À medida que as empresas modernizam sua infraestrutura de dados, a ingestão de dados tem um papel fundamental na movimentação de dados de sistemas legados, bancos de dados locais e data warehouses para ambientes de nuvem. As ferramentas de ingestão podem automatizar migrações em larga escala e sincronizar dados entre sistemas durante a transição.

Muitas plataformas são compatíveis com a captura de dados de alteração (CDC), o que permite que as empresas repliquem continuamente as atualizações dos sistemas de origem para que os ambientes de nuvem permaneçam atualizados sem exigir recargas completas de dados. Essa abordagem pode ajudar instituições financeiras, órgãos públicos e outras organizações com grandes volumes de dados legados a modernizar seus ambientes de análise com o mínimo de impacto nas operações de negócios.

Muitas empresas contam com a ingestão de dados para viabilizar a análise em tempo real e as aplicações orientadas a eventos. As ferramentas de ingestão podem coletar e transmitir dados continuamente de fontes como fluxos de cliques de sites, logs de aplicações, feeds de mídia social e sensores de IoT.

Ao disponibilizar essas informações à medida que os eventos ocorrem, as empresas conseguem monitorar operações, detectar problemas emergentes e responder mais rapidamente a mudanças nas condições. As operadoras de telecomunicações, por exemplo, podem usar dados em streaming para monitorar o desempenho da rede e a qualidade do serviço. Já os fabricantes podem analisar a telemetria de equipamentos para identificar gargalos de produção e possíveis problemas de manutenção antes que causem downtime.

As empresas podem usar a ingestão de dados para disponibilizar dados a plataformas de observabilidade de dados, que ajudam as equipes a avaliar a confiabilidade, a atualidade, a completude e a consistência dos dados nos diversos sistemas.

Ao ingerir dados continuamente de bancos de dados operacionais, plataformas de streaming em tempo real e outras fontes, as empresas de saúde e demais organizações podem criar a base para identificar anomalias, detectar alterações de esquema e rastrear a movimentação de dados entre os pipelines. Essa prática também pode aumentar a confiança nos dados usados em análise, geração de relatórios e aplicações de IA.

Os sistemas de IA e de aprendizado de máquina dependem de acesso em tempo hábil a grandes volumes de dados. A ingestão de dados ajuda as empresas a coletar, integrar e preparar dados de várias fontes para que possam ser usados em treinamento de modelos, inferência e monitoramento. Ela também viabiliza aplicações de IA generativa, sistemas de geração aumentada por recuperação (RAG) e agentes de IA.

Por exemplo, bancos podem ingerir dados de transações e de atividade das contas para apoiar modelos de detecção de fraude e aplicações de atendimento ao cliente com IA. Organizações de saúde e de ciências da vida podem combinar dados clínicos e de pesquisa para subsidiar a análise preditiva ou usar dados de imagem para aprimorar a tomada de decisão assistida por IA. As empresas que implementam sistemas RAG e agentes de IA podem usar a ingestão de dados para fornecer continuamente documentos, bases de conhecimento e registros operacionais que ajudam a recuperar o contexto relevante e a agir com base em informações atuais.

As empresas usam a ingestão de dados para coletar informações de clientes em sites, aplicativos móveis, sistemas de CRM, plataformas de marketing e canais de suporte ao cliente e disponibilizá-las para análise. A combinação dessas fontes de dados permite uma compreensão mais completa do comportamento e das preferências dos clientes. As empresas podem usar os insights resultantes para personalizar experiências, melhorar o atendimento ao cliente, otimizar campanhas de marketing, apoiar a equipe de vendas e identificar oportunidades de crescimento.

A ingestão de dados viabiliza o business intelligence (BI) e a geração de relatórios ao disponibilizar para análise os dados de vários sistemas operacionais e ampliar a disponibilidade de dados. As empresas podem usar os dados ingeridos para criar dashboards, acompanhar indicadores-chave de desempenho (KPIs), identificar tendências e apoiar a tomada de decisão baseada em dados.

Seja para monitorar o desempenho de vendas, medir a eficiência da cadeia de suprimentos ou acompanhar resultados financeiros, as empresas dependem de pipelines de ingestão de dados confiáveis para garantir que os relatórios e as análises reflitam as condições atuais do negócio.