Pipelines de Dados Robustos: Desafios e Melhores Práticas

Um pipeline de dados é uma série de processos automatizados que movem e transformam dados de uma fonte para um destino, passando por várias etapas intermediárias que podem incluir extração, limpeza, transformação, padronização, agregação e carregamento dos dados em sistemas de armazenamento, onde ficam prontos para serem utilizados em análises posteriores. O que é muito importante nos dias de hoje, considerando que as empresas coletam e gerenciam volumes enormes de dados que precisam ser processados de maneira eficiente para extrair informações relevantes e valiosas.

Pipelines de dados resilientes são essenciais para garantir que os dados sejam processados de maneira rápida e precisa, ou seja, que fluam de forma eficiente e confiável, possibilitando que as organizações obtenham insights em tempo hábil, aprimorando a tomada de decisões e aumentando a eficácia das operações.

A falha de pipelines, seja por design inadequado ou por problemas técnicos, pode resultar em dados desatualizados ou imprecisos, impactando negativamente as diretrizes estabelecidas e desencadeando perda de oportunidades de negócios, ineficiências operacionais, atrasos em projetos, frustração dos clientes e aumento dos custos.

Exemplificando, considere uma empresa que depende de dados em tempo real para monitorar a satisfação dos clientes e ajustar suas estratégias de marketing. Caso o pipeline de dados apresente falha ou seja ineficiente, poderão ser perdidas oportunidades de aprimoramento da experiência dos clientes, resultando em perda de receita e diminuição da competitividade.

Neste artigo, exploraremos as melhores práticas para a construção de pipelines de dados robustos e os desafios comuns enfrentados nesse processo, com exemplos práticos e diferentes abordagens para implementação.

Pipeline de dados – Melhores Práticas

1. Planejamento e Design Adequados

Definição de Requisitos

Antes de tudo, é crucial compreender os requisitos do pipeline: quais dados serão processados? Qual é o volume de dados? Quais são os requisitos de latência e precisão? Por exemplo, um pipeline para análise de dados de transações financeiras deve ter alta precisão e baixa latência, ou seja, baixo tempo de resposta, para detectar fraudes em tempo real. A colaboração com stakeholders e equipes multifuncionais é essencial para garantir que todos os requisitos e objetivos sejam claramente compreendidos e alinhados com as necessidades do negócio. 

Modularidade

Projetar o pipeline de forma modular facilita não só a manutenção e a escalabilidade, como também permite atualizações e a integração de novos componentes sem comprometer o restante do pipeline, visto que cada etapa dele deve ser responsável por uma única tarefa, como extração, transformação ou carregamento de dados. Como exemplo, um módulo pode ser responsável por extrair dados de uma API de e-commerce, enquanto outro módulo transforma esses dados para análise.

2. Escolha de Ferramentas e Tecnologias Apropriadas

Soluções para Ingestão de Dados

Apache Nifi, Logstash e Kafka são populares e amplamente reconhecidas no campo da ingestão de dados. O Apache Kafka, por exemplo, é frequentemente usado para ingestão de dados em tempo real devido à sua capacidade de lidar com grandes volumes de dados e garantir a entrega confiável. O Apache Nifi é uma opção low-code ideal para automação e gerenciamento de fluxos de dados, enquanto o Logstash é usado principalmente para coletar, transformar e enviar dados para a pilha ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana).

Processamento de Dados

Apache Spark, Flink e Beam são escolhas comuns para processamento em lote e em tempo real. O Apache Spark é utilizado de forma abrangente por sua capacidade de processar grandes conjuntos de dados em paralelo, melhorando a velocidade e a eficiência; já o Apache Flink é ideal para processamento de fluxo de dados em tempo real, oferecendo baixa latência e alta throughput (capacidade de processar um grande volume de dados em um curto período de tempo), enquanto o Apache Beam proporciona uma API unificada para processamento em lote e streaming, assegurando portabilidade entre diferentes engines de processamento.

Transformação de Dados

O dbt (Data Build Tool) é um recurso popular para a transformação de dados que possibilita que elas sejam escritas em SQL e versionadas com controle de versão, promovendo uma abordagem modular e reutilizável para transformações de dados. Além disso, o dbt também facilita a documentação e os testes das transformações, garantindo que os dados estejam corretos e prontos para análise.

Orquestração de Dados

O Apache Airflow, por exemplo, é um grande aliado na orquestração de workflows de dados permitindo a criação, agendamento e monitoramento de pipelines de dados e, portanto, facilitando a coordenação de tarefas complexas. Com Airflow, é possível definir dependências entre tarefas e garantir que os dados sejam processados na ordem correta, aumentando a eficiência e a confiabilidade do pipeline. 

Outras escolhas populares incluem Dagster, um concorrente do Airflow que oferece uma abordagem moderna para a orquestração de dados; Apache Oozie, bastante utilizado para gerenciar workflows em Hadoop; Azure Data Factory, um serviço gerenciado de orquestração de dados na nuvem da Microsoft; e Google Cloud Composer, uma versão gerenciada do Apache Airflow na Google Cloud.

Armazenamento de Dados

A escolha entre bancos de dados SQL, NoSQL, Data Lakes, Data Warehouses ou até mesmo Data Lakehouses deve ser feita com base nos requisitos específicos do projeto. Amazon Redshift, Google BigQuery e Snowflake são exemplos de data warehouses populares que oferecem alta performance para consultas analíticas complexas.

3. Implementação de Boas Práticas de Codificação

Versionamento de Código

Sistemas de controle de versão, como Git, devem ser utilizados para gerenciar mudanças no código do pipeline, facilitando a colaboração entre desenvolvedores e a rastreabilidade de alterações.

Testes Automatizados

Testes unitários e de integração podem ser implementados para garantir que cada componente do pipeline funcione conforme o esperado, por exemplo, para validar se uma transformação de dados está aplicando corretamente as regras de negócios definidas.

 Com ferramentas de CI/CD, como Jenkins, é possível automatizar todo o processo de construção, teste e implementação do código, garantindo que as alterações sejam continuamente integradas e verificadas. Este tipo de software também permite configurações de pipelines CI/CD que executem automaticamente os testes sempre que novas mudanças são introduzidas, assegurando a qualidade e a estabilidade do pipeline de dados.

Orientação a Objetos

A orientação a objetos pode ser um grande aliado na implementação de código bem estruturado e genérico, promovendo a reutilização de componentes, a padronização e a manutenção dos projetos ao longo de seu crescimento e evolução. Com a utilização dos princípios de orientação a objetos, como herança, polimorfismo e encapsulamento e abstração, é possível criar módulos de código que sejam fáceis de manter e expandir. Isso não só melhora a organização do código como também facilita a implementação de novas funcionalidades sem comprometer a integridade do sistema, possibilitando uma melhor modularização, tornando o código mais intuitivo e a colaboração entre desenvolvedores mais eficiente.

4. Monitoramento e Observabilidade

Logging e Métricas

Configuração de logs detalhados e métricas para monitorar o desempenho do pipeline. Soluções como Prometheus, Grafana e ELK Stack são úteis para essa finalidade. Os logs podem ajudar a identificar, por exemplo, onde ocorreu uma falha em um pipeline de ETL (Extração, Transformação e Carregamento). Além disso, métricas de desempenho, como tempos de execução, taxas de erro e throughput, fornecem insights valiosos sobre a eficiência e a saúde do pipeline, proporcionando ajustes proativos.

Alertas

A definição de alertas para situações anômalas, como falhas no pipeline ou desempenho abaixo do esperado, propicia respostas rápidas a problemas e minimiza o impacto nas operações de negócios. Por exemplo, no Apache NiFi, a configuração de alertas oferece o envio automático de e-mail em caso de falha em uma etapa específica do fluxo de dados, garantindo que os responsáveis sejam notificados imediatamente. Além dos e-mails, alertas podem ser integrados a sistemas de gerenciamento de incidentes, como PagerDuty ou Opsgenie, para uma resposta mais coordenada e eficiente.

Visualização e Dashboards

Ferramentas como Grafana proporcionam a criação de dashboards personalizados para visualizar as métricas em tempo real e históricos de desempenho. Esses dashboards são essenciais para equipes de operações de dados, pois oferecem uma visão consolidada do estado do pipeline e ajudam na identificação de tendências e potenciais problemas antes que eles impactem significativamente o negócio.

Leia também: Monitoramento e Observabilidade

5. Escalabilidade e Flexibilidade

Design para Escalabilidade

É importante que o pipeline possa ser escalado horizontalmente para lidar com aumentos no volume de dados. Por exemplo, usar clusters de processamento distribuído como Hadoop ou Spark pode melhorar a capacidade de processamento à medida que o volume de dados cresce. Empresas de e-commerce, por exemplo, experimentam aumentos significativos no tráfego e nas transações próximas às datas comemorativas e durante a Black Friday.

Resiliência a Falhas

A implementação de mecanismos de retry e fallback para lidar com falhas temporárias garante que o pipeline possa se recuperar de erros sem intervenção manual. Em caso de falha em um serviço de API, por exemplo, um mecanismo de retry pode ser implementado para tentar a conexão novamente após um intervalo definido e um fallback pode redirecionar o processo para uma rota alternativa caso a falha persista, como para o uso de dados armazenados em cache até que o serviço seja restabelecido. Este tipo de estratégia assegura que o pipeline continue operando e minimiza a interrupção das operações de negócios.

Pipeline de Dados – Desafios

Integração de Dados de Múltiplas Fontes

Integrar dados de diferentes formatos e fontes pode ser complexo. De acordo com as regras de negócio, muitas vezes é necessário padronizar os dados antes de processá-los. Por exemplo, consolidar dados de vendas de diferentes sistemas de ponto de venda pode exigir a padronização de formatos de data, hora e moeda. Outro exemplo prático é a integração de dados de diferentes departamentos de uma empresa, como finanças, marketing e operações, onde cada um pode usar sistemas e formatos de dados distintos, necessitando de um processo de ETL bem definido para unificação.

Manutenção de Qualidade de Dados

Garantir que os dados sejam precisos e consistentes ao longo do pipeline é um desafio contínuo desde o início, portanto implementar validações e regras de qualidade de dados é essencial. Ferramentas como Soda e Great Expectations podem ser usadas para definir, testar e monitorar a qualidade dos dados em qualquer etapa do pipeline de dados, além de poderem ser integradas aos contratos de dados do projeto. 

Empresas de e-commerce, por exemplo, podem utilizar desses recursos para garantir que todos os registros dos produtos contenham as informações completas e corretas antes de serem carregados no destino, como preço, título, descrição, vendedor etc.

Gerenciamento de Mudanças

Mudanças nos esquemas de dados ou nas fontes podem quebrar o pipeline. Plataformas de versionamento de esquemas (ou schemas) e migrações controladas ajudam a mitigar esses riscos. Por exemplo, um sistema de controle de versão de schemas pode ser usado para gerenciar mudanças em um banco de dados SQL sem interromper o fluxo de dados.

Latência e Desempenho

Manter a latência baixa e o desempenho alto é sempre desejável e pode chegar a ser crucial especialmente para pipelines de dados em tempo real. Para isso, são necessárias otimizações contínuas e monitoramento, além de técnicas como paralelismo e particionamento de dados, que podem ser usadas para melhorar a performance.

Conclusão

Construir pipelines de dados resilientes é um passo fundamental para qualquer organização que busca maximizar o valor de seus dados. Percorremos neste artigo as estratégias essenciais para projetar e implementar pipelines eficientes, destacando a importância do planejamento cuidadoso e adequado, a escolha de ferramentas apropriadas, a padronização de processos, a implementação de boas práticas e o monitoramento contínuo.

Embora os desafios possam ser significativos, é possível colher uma série de benefícios seguindo os passos e as práticas apresentadas: desde a eficiência operacional aprimorada, com dados fluindo de forma mais rápida e confiável através da instituição, resultando em percepções mais precisas e oportunas, até diretrizes mais informadas e estratégicas. Além disso, a escalabilidade e a resiliência dos pipelines garantem que a corporação possa lidar com volumes crescentes de dados e se adaptar rapidamente a mudanças, minimizando interrupções e mantendo a continuidade dos negócios. A implementação bem-sucedida de pipelines de dados consistentes é um fator chave para o sucesso na era dos dados.