Vamos revisar alguns cenários comuns em que os pipelines de dados podem ser aplicados.
1. Processos de ETL (extrair, transformar e carregar)
Um processo de ETL é um tipo de pipeline de dados que extrai informações brutas dos sistemas de origem (como bancos de dados ou APIs), transforma-as de acordo com requisitos específicos (por exemplo, agregando valores ou convertendo formatos) e, em seguida, carrega a saída transformada em outro sistema, como um warehouse ou banco de dados para análises adicionais. Os processos de ETL permitem que as empresas armazenem seus registros históricos de forma organizada, tornando-os facilmente acessíveis para insights futuros.
2. Data warehousing e análise de dados
Para apoiar a tomada de decisão eficaz dentro de uma organização, grandes volumes de informações transacionais históricas e em tempo real devem ser armazenar em data warehouse. Esses repositórios funcionam como hubs centrais onde os analistas podem consultar rapidamente grandes quantidades de informações agregadas sem afetar o desempenho dos sistemas operacionais. Os pipelines de dados são responsáveis por ingestão, limpeza e transformação de dados de várias fontes nesses armazéns, mantendo a qualidade de dados necessária.
3. Ciência de dados e aprendizado de máquina
Os cientistas de dados dependem fortemente de conjuntos de dados de alta qualidade para treinar seus modelos de aprendizado de máquina. Esses conjuntos de dados geralmente exigem pré-processamento extenso, incluindo extração de funcionalidades, normalização, codificação de variáveis categóricas e outras tarefas. Os pipelines de dados desempenham um papel vital na automação dessas tarefas, permitindo que os profissionais de aprendizado de máquina se concentrem no desenvolvimento do modelo em vez de processar informações brutas.
4. Mecanismo de recomendação de comércio eletrônico
Muitas empresas de comércio eletrônico usam mecanismos de recomendação para sugerir produtos ou serviços que os clientes podem achar atraentes com base em seu histórico de navegação, histórico de compras e outros fatores. Para isso, elas precisam de um pipeline de dados robusto capaz de ingestão de registros de atividades do usuário, informações do catálogo de produtos, perfis de clientes e muito mais. O pipeline processa esses dados brutos e os ingere para sistemas de aprendizado de máquina, como filtragem colaborativa ou filtragem baseada em conteúdo, para gerar recomendações personalizadas para cada usuário.
5. Análise de sentimento nas redes sociais
Uma agência de marketing pode usar técnicas de análise de sentimento em plataformas de mídia social como X ou Facebook para medir a opinião pública em relação a marcas ou produtos específicos. Um pipeline de dados eficiente é necessário para coletar tweets ou postagens que mencionem as palavras-chave alvo (por exemplo, nomes de marcas), pré-processar o texto (remover palavras de parada, stemização), realizar classificação de sentimento usando modelos de processamento de linguagem natural como LSTM ou BERT e, em seguida, agregar os resultados em insights práticos para os tomadores de decisão.
6. Detecção de fraude em transações financeiras
Bancos e instituições financeiras muitas vezes dependem de sistemas de análise de dados avançados baseados em pipelines de dados complexos para detectar atividades fraudulentas em conjuntos de dados transacionais. Esses pipelines normalmente envolvem a ingestão de registros de transações em tempo real, juntamente com padrões históricos de fraudes, a limpeza de entradas com ruído ou incompletas, a extração de funcionalidades relevantes, como valor da transação, localização ou horário, o treinamento de modelos de aprendizado de máquina supervisionados, como árvores de decisão, máquinas de vetores de suporte ou redes neurais, para identificar possíveis fraudes e acionar alertas para transações suspeitas.
7. Processamento de dados de IoT
Os dispositivos de IoT geram grandes quantidades de dados que devem ser processados rapidamente. Por exemplo, um projeto de cidade inteligente pode reunir dados de sensores que monitoram padrões de tráfego, níveis de qualidade do ar e taxas de consumo de energia em toda a cidade. Um pipeline de dados escalável e eficiente é essencial para ingerir esses dados de streaming de alta velocidade, pré-processá-los filtrando informações irrelevantes ou agregando leituras de sensores em intervalos de tempo, aplicando algoritmos de análise de dados, como detecção de anomalias ou modelagem preditiva, no conjunto de dados pré-processado e, por fim, visualizar os dados para fornecer um insight aos funcionários da cidade.
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