Automação de dados

À medida que a quantidade de dados, as fontes de dados e os tipos de dados crescem, as organizações exigem cada vez mais ferramentas e estratégias para ajudá-las a transformar esses dados e obter percepções de negócios. Processar dados brutos e díspares em dados limpos e de qualidade é uma etapa essencial antes que isso possa ser realizado. As seções a seguir abordarão a automação de dados e como ela é usada, além de considerar as práticas recomendadas para a construção de práticas de automação de dados em uma organização.

O que é automação de dados?

A automação de dados é uma técnica de gestão de dados cada vez mais popular. Ela permite que uma organização colete, faça upload, transforme, armazene, processe e analise dados usando tecnologias sem a necessidade de intervenção humana manual. Ao automatizar tarefas repetitivas e demoradas, como aquisição de dados, transformações, validação, limpeza, integração e análise, a automação de dados ajuda as organizações a aproveitar ao máximo seus dados e a tornar as decisões data-driven mais rápidas e fáceis.

Exemplos de automação de dados 

Um exemplo comum de automação de dados é ETL (Extrair, Transformar e Carregar). O ETL permite que os engenheiros extraiam dados de várias fontes, transformem esses dados em recursos utilizáveis e confiáveis e os carreguem em sistemas que podem ser acessados pelos usuários finais. Isso permite que os dados sejam aproveitados downstream para resolver problemas de negócios. 

A automação de dados pode ser aplicada a vários tipos de dados, incluindo dados estruturados e não estruturados. Ela também pode ser usada em diferentes fontes de dados, como bancos de dados internos, bancos de dados externos, fontes de dados baseadas em clouds e dados de aplicativos de terceiros, serviços da web e APIs. Os pipelines de dados podem ser automatizados de diferentes maneiras. Por exemplo, podem ser:

• Programados: a maneira mais comum pela qual os processos de dados são automatizados é programá-los para execução em horários específicos ou em uma cadência específica. Por exemplo, muitas organizações têm execução de pipeline de dados “noturna” que é iniciada automaticamente a cada 24 horas durante a noite, processando todos os dados coletados durante o dia. 
• Acionados: os processos de dados podem ser iniciados automaticamente quando determinadas condições são atendidas ou quando ocorrem eventos específicos do sistema. Por exemplo, um pipeline de dados que ingere novos dados de arquivos armazenados em clouds pode ser automatizado para ser iniciado quando um novo arquivo chegar. Esta técnica garante que o pipeline de dados só seja executado quando necessário e assim não consuma recursos valiosos quando não houver novos dados disponíveis.
• Streamed: um pipeline de streaming pode ser usado para processar dados brutos quase instantaneamente. O mecanismo de processamento de stream processa dados em tempo real à medida que são gerados, tornando-se uma opção sólida para organizações que acessam informações de um local de streaming, como mercados financeiros ou redes sociais.
   

Benefícios da automação de dados

A viabilidade a longo prazo de um pipeline de dados depende da automação, porque adotá-la pode melhorar significativamente os processos de análise de dados e permitir que as organizações liberem todo o potencial de seus dados ativos. Especificamente, a automação de dados tem vários benefícios: 

• Melhor qualidade dos dados: o processamento manual de grandes quantidades de dados expõe as organizações ao risco de erro humano. A automação de dados reduz o erro humano, garantindo que os dados sejam carregados de maneira consistente e estruturada.
• Economia de custos: muitas vezes, é mais barato usar recursos de computação para tarefas de análise de dados em comparação com o custo do tempo do funcionário. 
• Capacidade aprimorada de gerar percepções: uma estratégia adequada de automação de dados ajuda os engenheiros de dados a se concentrarem em tarefas mais produtivas, como a obtenção de percepções, em vez de limpeza de dados. A automação de dados também garante que os data scientists possam trabalhar com dados completos, de alta qualidade e atualizados. 
• Produtividade aprimorada: a automação permite processamento e análise de dados eficientes, reduzindo o tempo e o esforço que os funcionários precisam gastar em tarefas repetitivas ou rotineiras. 
• Maior velocidade analítica: processar grandes volumes de dados de fontes distintas não é fácil para um ser humano, mas o computador pode lidar com eficiência com essa tarefa complexa e demorada. Os dados podem, então, ser padronizados e validados antes de ser carregados em um sistema unificado. 
   

Desafios comuns da automação de dados

Embora a automação de dados tenha muitos benefícios, ela também pode ter algumas limitações. Algumas das possíveis limitações e desafios da automação de dados incluem:

• Custo de investimento inicial: a implementação de ferramentas ou sistemas de automação de dados geralmente envolve custos de investimento inicial ou taxas de inscrição. No entanto, uma vez configurada a automação de dados, ela economizará dinheiro para a organização a longo prazo. 
• Evolução das funções da equipe: quando os engenheiros de dados não precisam mais se concentrar em tarefas manuais, ficam livres para realizar trabalhos mais importantes e de maior impacto. Os funcionários que anteriormente se concentravam nesta tarefa poderão ver suas funções mudarem para novas áreas, tais como determinar como aproveitar de maneira eficaz as soluções de automação de dados e garantir que os sistemas estejam configurados corretamente. Sua empresa deve estar preparada para examinar como as funções da equipe podem precisar evoluir e como você pode mudar ou ampliar as funções dos funcionários. 
• Curva de aprendizado: a introdução de uma nova ferramenta ou tecnologia geralmente inclui uma curva de aprendizado. Com a automação de dados não é diferente. Pode demorar um pouco para que os funcionários se familiarizem com as ferramentas de automação de dados e aprendam a usá-las em todo o seu potencial. 
• A intervenção humana ainda é necessária para a solução de problemas: embora a automação de dados possa agilizar a integração de dados e reduzir o esforço manual, tarefas críticas do fluxo de trabalho ainda podem exigir intervenção humana. Por exemplo, quando ocorre uma falha de pipeline, pode ser necessária a intervenção humana para entender o que aconteceu e como corrigi-la.
   

Estratégias de automação de dados

Antes de mergulhar na automação de dados, pode ser uma boa ideia criar um plano de automação de dados que se alinhe aos objetivos de negócios da organização. Alguns dos passos comuns que as organizações usam para desenvolver uma estratégia de automação de dados incluem:  

• Priorizar quais processos automatizar: avalie quais processos de dados na organização ocupam a maior parte do tempo da equipe de dados. Considere processos como pipeline que são executados com frequência e envolvem um grande número de passos manuais. Esses processos podem ser os que mais economizam tempo para os engenheiros de dados e que proporcionarão maior retorno se automatizados. Defina qual deles começar a automatizar primeiro.
• Identificar tarefas específicas para automatizar: após optar por automatizar um processo específico, examine atentamente o manual de passos de cada processo ou pipeline. Muitas vezes fica claro rapidamente quais tarefas manuais são melhores para automatizar. Considere a complexidade da automação e o que cada tarefa exige para ser automatizada. Compreenda os requisitos tecnológicos para automatizar a tarefa identificada.
• Escolher as ferramentas de automação certas: depois de compreender os requisitos específicos do seu processo, use-os para avaliar e escolher a ferramenta certa de automação de processamento de dados. Além dos seus requisitos específicos, existem recursos adicionais que são importantes ao selecionar uma ferramenta de automação (veja a próxima seção) para garantir que você possa implementar as práticas recomendadas e tornar sua automação de dados “preparada para o futuro”.
• Adotar uma abordagem incremental para automação: você não precisa automatizar totalmente um pipeline de dados ou processo que atualmente é manual. Você pode começar automatizando apenas alguns estágios do pipeline e avaliando-os. Lembre-se de que a automação de dados exige uma mudança de mentalidade e uma curva de aprendizado para os profissionais. Portanto, a implementação gradual da automação pode ajudar nessa transição. Essa abordagem também reduz o risco de alterar a forma como ocorrem os processos de dados críticos para os negócios. À medida que sua equipe ganha mais experiência e você vê mais benefícios da automação, pode automatizar partes adicionais de um processo ou trabalho para automatizar pipeline e processos adicionais ao longo do tempo.
   

O que são ferramentas de automação de dados?

Ferramentas de automação de dados são tecnologias que podem ser usadas para automatizar processos de dados como ETL. Várias empresas criam ferramentas de automação de dados, mas encontrar a ferramenta certa para suas necessidades pode ser um desafio. Algumas coisas importantes a serem observadas em uma ferramenta de automação de dados incluem: 

• Escalabilidade: a ferramenta de automação de dados deve ser capaz de dimensionar rapidamente para atender às crescentes demandas de processamento de dados
• Observabilidade: a ferramenta deve fornecer recursos de registro e monitoramento para garantir a integridade e a precisão dos dados e ajudar na solução rápida de problemas quando eles surgirem
• Segurança: a ferramenta deve ter recursos de segurança robustos, como criptografia, controles de acesso, autenticação e auditoria.
• Integração: a ferramenta deve se integrar perfeitamente com outras ferramentas e sistemas de dados, como data warehouse, data lake, plataformas de análises e ferramentas de visualização, para permitir a automação do fluxo de trabalho de dados de ponta a ponta. Ela também deve se adaptar a várias fontes de dados, formatos e fluxos de trabalho. 
• Facilidade de uso: a ferramenta deve permitir que os usuários configurem, projetem e gerenciem facilmente o fluxo de trabalho de automação de dados sem exigir muita programação ou habilidades técnicas 

Automação de dados na Plataforma Lakehouse Databricks

A Plataforma Databricks Lakehouse é um conjunto unificado de ferramentas para data engineering, gestão de dados, data science e machine learning. Ela combina os melhores aspectos de um data warehouse, um repositório centralizado para dados estruturados e um data lake usado para hospedar grandes quantidades de dados brutos. 

A Plataforma Databricks Lakehouse inclui Databricks Workflows, uma ferramenta de orquestração unificada para processamento de dados, machine learning e cargas de trabalho de análises dentro da Plataforma Lakehouse do Databricks. O Databricks Workflows ajuda as equipes a automatizar seus processos definindo as tarefas que compõem um job e os grafos acíclicos direcionados (DAGs) que definem a ordem de execução e as dependências entre essas tarefas. O Databricks Workflows permite a programação de jobs, acionando-os ou fazendo com que sejam executados continuamente na criação de pipeline para streaming de dados em tempo real. O Databricks Workflows também oferece recursos avançados de monitoramento e alocação eficiente de recursos para jobs automatizados.

Enquanto isso, o Delta Live Tables (DLT) simplifica o processamento de dados de ETL e streaming e facilita a criação e o gerenciamento de pipelines confiáveis em lotes e streaming que fornecem dados de alta qualidade na Plataforma Databricks Lakehouse. O DLT ajuda as equipes de data engineering a simplificar o desenvolvimento e o gerenciamento de ETL com desenvolvimento de pipeline declarativo, teste de dados automatizado e visibilidade profunda para monitoramento e restauração. O DLT também inclui compatibilidade integrada com interfaces Auto Loader, SQL e Python que aceitam implementação declarativa de transformações de dados.

 

Mais recursos

Demonstração do Databricks Workflows →

Demonstração do Delta Live Tables →

Streaming de dados com Delta Live Tables e Databricks Workflows →