Programa
Engenheiro de dados Em Python
40 h
Fazer um negócio decolar passa por coletar dados, identificar inconsistências, tratá-las, armazenar tudo em uma plataforma integrada e usar essas informações para tomar decisões embasadas.
Agora, imagine fazer tudo isso manualmente a cada novo projeto. Mais de 40% dos profissionais gastam pelo menos um quarto da semana de trabalho coletando e inserindo dados. E não é surpresa aparecerem erros de digitação ou problemas de corrupção de dados nesse processo.
É aí que a orquestração de dados brilha. Neste artigo, você vai entender o que é exatamente orquestração de dados e por que ela é crucial. Também vamos explorar algumas ferramentas populares de orquestração de dados para você começar.
O que é orquestração de dados?
Orquestração de dados é um método ou ferramenta que gerencia atividades relacionadas a dados. As tarefas incluem coletar dados, fazer checagens de qualidade, mover dados entre sistemas, automatizar fluxos de trabalho e muito mais.
Em poucas palavras, orquestração de dados é o processo de combinar, preparar e apresentar para análise dados que estão isolados em diferentes locais.
Engenheiros de dados não precisam mais criar scripts personalizados para tarefas de ETL. Em vez disso, ferramentas de orquestração coletam e organizam os dados, deixando-os prontos para uso por ferramentas de analytics.
A orquestração de dados simplifica tudo ao:
- Unificar fontes de dados distintas
- Executar eventos do workflow na ordem correta
- Transformar dados para o formato desejado
- Automatizar o fluxo de dados entre diferentes plataformas de armazenamento
Por que a orquestração de dados é importante?
Imagem por autora
Antes da orquestração de dados, engenheiros precisavam extrair manualmente dados não estruturados de APIs, planilhas e bancos de dados. Depois, limpavam esses dados, padronizavam o formato e enviavam para os sistemas de destino.
Segundo um estudo recente, 95% das empresas consideram esse processo difícil, principalmente com dados não estruturados. A orquestração de dados automatiza essas tarefas. Ela controla a limpeza e o preparo dos dados e garante a ordem correta do fluxo entre os sistemas.
Sabemos que a orquestração centraliza dados. Mas e se você não puder bancar um único sistema de armazenamento gigante? Nesses casos, a orquestração facilita buscar os dados diretamente de onde estão, muitas vezes em tempo real. Na prática, isso significa que você não precisa de um storage único e massivo.
Além disso, a orquestração melhora a qualidade dos dados. Pegue a transformação de dados, por exemplo. Essa etapa converte os dados para um formato padrão, garantindo consistência e precisão entre os sistemas envolvidos.
Outro grande benefício é a capacidade de gerenciar e processar dados em tempo real. Estratégias de precificação dinâmica, negociação e previsão no mercado financeiro e análise de comportamento do cliente são áreas que dependem de processamento em tempo real — e a orquestração simplifica tudo isso.
Por fim, a orquestração de dados é essencial para quem lida com big data e streaming frequente, especialmente em empresas que administram múltiplos sistemas de armazenamento.
Como a orquestração de dados funciona
Os três passos principais da orquestração de dados são coleta, preparação e ativação. Vamos ver cada um em detalhe.
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Coleta e preparação de dados
Os dados nem sempre saem perfeitos de um arquivo CSV prontos para análise. Primeiro, é preciso coletar dados brutos de fontes diversas, como sites, APIs e bancos de dados.
Assim, a primeira etapa da orquestração envolve coletar dados dessas fontes, realizar checagens de integridade e precisão e prepará-los para o próximo passo.
Transformação de dados
Sistemas diferentes podem representar o mesmo campo de um dataset de formas distintas. Por exemplo, seu software de CRM pode armazenar os IDs de clientes como números, enquanto o banco financeiro pode guardá-los como strings.
Para evitar essas inconsistências, ferramentas de orquestração usam transformações que padronizam o formato, garantindo dados consistentes e confiáveis.
Ativação de dados
A fase final coloca os dados em uso operacional. Dados ativados são aqueles já polidos, prontos para uso por times ou ferramentas de analytics.
Você pode analisar esse conteúdo com facilidade para descobrir padrões, tendências e desafios em marketing, finanças, vendas e atendimento ao cliente.
Com esses insights, dá para criar conteúdos personalizados para visitantes, oferecer planos de preço sob medida e entregar um atendimento premium para públicos específicos.
Pontos-chave da orquestração de dados
A orquestração abre muitas possibilidades na organização e análise de dados. Veja alguns fatores que ela ajuda a otimizar:
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Automação
O principal objetivo da orquestração de dados é automatizar várias tarefas envolvidas no tratamento de grandes volumes de dados. Em integração de dados, por exemplo, as ferramentas de orquestração automatizam a coleta e a combinação de dados de múltiplas fontes.
Durante a transformação, elas convertem formatos distintos em um padrão único e consistente. Também automatizam a movimentação de dados entre sistemas e pipelines.
No geral, a orquestração automatiza tarefas de consolidação, padronização de formato, limpeza para análise e manutenção da acurácia dos dados.
Integração de dados
Integração é combinar dados de vários locais em um repositório central para criar uma visão unificada. A orquestração facilita isso coletando dados em intervalos regulares ou conforme os gatilhos que você definir.
Por exemplo, dá para configurar uma regra na ferramenta para coletar e integrar dados automaticamente sempre que houver uma atualização no pipeline.
Gestão do fluxo de dados
A orquestração automatiza workflows ao agendar tarefas entre pipelines. Ela coordena o fluxo de dados entre sistemas, garantindo a sequência certa de operações.
Como ela assegura a ordem correta? As ferramentas permitem definir gatilhos personalizados para programar as tarefas.
Por exemplo, você pode definir uma sequência fixa de fluxo, como pipeline 1 para o 2 e depois para o 3, ou criar condições: se os dados atenderem a certos critérios, seguir para o pipeline 2; caso contrário, enviar para o 3.
Governança de dados
Governança de dados é manter a disponibilidade, qualidade e segurança das informações da sua organização — um conceito que varia por setor, domínio e localização.
Por exemplo, extrair e armazenar apenas o necessário e apagar após o uso pode ser uma política de governança.
A orquestração rastreia a origem dos dados, o que é armazenado e como é transformado ao longo do ciclo de vida. Esses registros ajudam a cumprir políticas e regulações como GDPR e CCPA.
Validação de dados
A orquestração valida regularmente seus dados quanto à qualidade e precisão. Algumas ferramentas trazem validadores nativos para checagens básicas.
Por exemplo, um validador de tipo verifica se os valores na coluna nome estão no tipo string. As ferramentas também permitem configurar regras de validação personalizadas conforme suas necessidades.
Implementando orquestração de dados
Já vimos como a orquestração funciona. Agora, confira como começar e dicas-chave para escolher a ferramenta certa.
Planejamento e avaliação das suas necessidades
O primeiro passo é definir seus objetivos. Determine o que você quer alcançar com o processo — agendar workflows, unificar dados ou manter a qualidade, por exemplo.
Comece avaliando sua infraestrutura atual, identificando inconsistências, mapeando as tarefas de dados que mais consomem tempo e verificando o quão fácil é para seu time ou ferramentas de analytics acessarem os dados atuais. Está fácil ou há obstáculos?
Liste esses pontos de dor e defina objetivos de orquestração que resolvam esses problemas.
Escolhendo as ferramentas certas
Com os objetivos definidos, o próximo passo é encontrar ferramentas que implementem mecanismos de orquestração nos seus sistemas. Considere:
- Opte por uma ferramenta flexível, que permita atualizações e implantações fáceis no futuro.
- Como você lidará com dados de várias fontes, garanta que a ferramenta integre bem com seus data warehouses, plataformas de analytics, pipelines e afins.
- Considere o crescimento do negócio. Escolha uma ferramenta que escale com suas necessidades de dados.
- Uma ferramenta amigável, com editores nativos, ajuda a desenhar workflows, agendar tarefas, configurar controles de acesso e mais.
Desafios comuns na orquestração de dados
A orquestração de dados vem se tornando essencial para acelerar e programar várias tarefas. Mas, junto com os benefícios, há desafios.
Veja alguns pontos que merecem atenção ao implementar orquestração nos seus sistemas.
- Segurança: Como os dados circulam durante o processo, é importante adotar medidas como criptografia SSL/TLS, controles de acesso, autenticação multifator e outras.
- Streaming em tempo real: A demanda por dados em tempo real só cresce. Sua orquestração precisa mover dados entre pipelines com o mínimo de latência.
- Gestão de recursos: Em execuções paralelas, processos diferentes podem exigir os mesmos recursos de computação ou infraestrutura. Priorizar tarefas e alocar recursos corretamente é um desafio.
- Talentos: Você vai precisar contratar ou treinar profissionais de dados qualificados para instalar e configurar ferramentas e técnicas de orquestração.
- Silos de dados: É comum que dados de finanças não sejam acessíveis ao marketing e que informações de RH não cheguem ao time de tecnologia. Esse acesso limitado restringe a interação entre pipelines de dados.
Estratégias para uma orquestração eficaz
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1. Seja específico nos objetivos |
Definir metas claras ajuda a manter workflows e a orquestração no rumo certo e alinhados aos objetivos. |
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2. Defina métricas claras de qualidade de dados |
Se formato, estrutura e precisão dos dados são críticos, monitore essas métricas ao longo de toda a orquestração para manter a qualidade. |
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3. Use soluções em nuvem gerenciadas |
Soluções gerenciadas conectam com facilidade as ferramentas de orquestração aos demais sistemas usados pela sua organização. |
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4. Implemente medidas de segurança de dados |
Aplique protocolos de segurança e políticas de governança para manter os dados protegidos durante todo o ciclo de orquestração. |
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5. Selecione as ferramentas certas |
Considere escalabilidade, facilidade de uso, integrações, recursos de segurança e outros critérios ao escolher a ferramenta. |
Casos de uso de orquestração de dados
Praticamente toda empresa orientada por dados hoje usa ferramentas e técnicas de orquestração para lidar bem com big data. Alguns exemplos:
Ambientes híbridos
Muitas organizações têm dados na nuvem e recursos de computação on-premise — ou o contrário. Isso gera atrasos, já que ferramentas locais precisam interagir com dados em servidores na nuvem. A orquestração preenche essa lacuna, permitindo que conversem e operem como se estivessem no mesmo ambiente.
Streaming de dados em tempo real
80% do tempo de exibição da Netflix vem do sistema de recomendação. Esse sistema usa o Netflix Maestro, um orquestrador de workflows, para executar workflows de dados em escala massiva.
E-commerce
Manter dados de comportamento do cliente, inventário, transações financeiras, exibição de anúncios e recomendações de produtos em plataformas separadas não ajuda o e-commerce a gerar insights. Por isso, varejistas online usam orquestração para unificar esses dados e extrair insights acionáveis.
Panorama de ferramentas populares de orquestração
Ferramentas de orquestração automatizam e otimizam tarefas e técnicas de orquestração. Elas cuidam de tudo, da coleta à ativação, reduzindo erros humanos e aumentando a eficiência e a velocidade.
O mercado está cheio de opções, então fizemos o dever de casa e selecionamos algumas das ferramentas mais populares:
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Apache Airflow
Apache Airflow é uma ferramenta de orquestração open source para criar, agendar e monitorar workflows ou pipelines em Python. Os workflows são representados como Directed Acyclic Graph (DAG), organizando tarefas e dependências.
Entendendo os DAGs:
- Directed: indica direção/ordem definida entre tarefas. Ou seja, tarefas seguem um caminho predefinido. Ex.: a tarefa 1 depende da 2, então só roda após a conclusão da 2.
- Acyclic: garante que não há loops nas dependências. Por exemplo, se a tarefa 1 depende da 2 e a 2 depende da 1, cria-se um loop infinito. A arquitetura evita esses ciclos para manter a execução fluida.
Com uma interface simples, você navega rapidamente por DAGs e acompanha status e logs de várias tarefas.
Prefect
Prefect é outra ferramenta de orquestração baseada em Python para construir e automatizar workflows entre pipelines de dados. Com o Prefect, você pode quebrar dependências e sequências complexas em subfluxos organizados.
Entre os recursos estão execução de tarefas em runtime, operação em ambientes híbridos, cache de resultados recorrentes e mais.
Keboola
Plataforma em nuvem para projetar e executar pipelines de dados com facilidade. Com os extractors do Keboola, você coleta dados de qualquer fonte e carrega na plataforma. Depois, usa as transformações da ferramenta para padronizá-los.
O componente "Applications" do Keboola realiza tarefas extensivas de manipulação e transformação de dados.
Dragster
Dragster é um orquestrador de dados open source que simplifica a criação e a manutenção de pipelines. Inspirado no Airflow, permite criar DAGs de workflow usando uma linguagem específica de domínio (DSL) baseada em Python.
Assim, desenvolvedores definem facilmente dependências e transformações na própria ferramenta.
Conclusão
A orquestração de dados simplifica a criação de workflows automatizados ao cuidar da coleta, transformação e movimentação de dados na manutenção de pipelines. Isso facilita lidar com big data, executar tarefas de ETL e escalar deploys de ML.
Neste tutorial, vimos tudo o que você precisa para começar com orquestração de dados — uma prática amplamente adotada por engenheiros de dados hoje. Para continuar aprendendo, confira:
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