Pipeline de dados (extração, transformação, carregamento - ETL)
Pipeline de dados é o fluxo que os dados percorrem desde a origem até o consumo. Pode seguir duas abordagens:
| Etapa | ETL (Extração, Transformação, Carregamento ) | ELT (Extração, Carregamento , Transformação) |
|---|---|---|
| Extração (Extract) | Coleta os dados de diversas fontes | Coleta os dados de diversas fontes |
| Transformação (Transform) | Os dados são tratados ANTES de serem enviados ao destino | Os dados são tratados DEPOIS de estarem no destino |
| Carregamento (Load) | Dados já transformados são carregados no destino (ex: Data Warehouse) | Os dados brutos são carregados e transformados no destino (ex: BigQuery, Snowflake) |
🧭 Exemplo real de pipeline:
Uma empresa extrai dados de vendas de seu sistema ERP, transforma os dados para corrigir erros e padronizar formatos (como datas e valores), e carrega tudo em um Data Warehouse, como o Amazon Redshift, onde os analistas vão gerar relatórios no Power BI.
| Papel | Responsabilidades | Ferramentas e Tecnologias |
|---|---|---|
| Data Engineer | Constrói e mantém pipelines de dados, garante escalabilidade, limpeza e integração entre sistemas | Python, Spark, Airflow, Kafka, Hadoop, SQL |
| Data Analyst | Interpreta os dados e gera insights para o negócio usando relatórios e dashboards | Excel, Power BI, Tableau, SQL |
| Data Scientist | Cria modelos preditivos e aplica Machine Learning para gerar previsões e análises mais avançadas | Python, R, Jupyter, TensorFlow, Scikit-learn |
| DBA (Database Administrator) | Gerencia o banco de dados, performance, backups e segurança | Oracle, SQL Server, PostgreSQL |
🧠 Exemplo prático de atuação:
O engenheiro de dados cria o pipeline que coleta dados de sensores de temperatura de uma fábrica.
O analista de dados identifica padrões de falha em determinadas temperaturas.
O cientista de dados desenvolve um modelo para prever falhas com base nos dados históricos.
Ferramentas comuns no ecossistema
| Categoria | Ferramentas | Usos Práticos |
|---|---|---|
| Extração de dados (ETL) | Apache Nifi, Talend, Pentaho | Conectar bancos, APIs e arquivos |
| Orquestração de pipelines | Apache Airflow, Prefect, Luigi | Agendar e monitorar processos ETL |
| Armazenamento de dados | PostgreSQL, BigQuery, Snowflake, Redshift | Guardar dados estruturados e acessá-los via SQL |
| Processamento distribuído | Apache Spark, Databricks, Hadoop | Lidar com grandes volumes de dados |
| Visualização | Power BI, Tableau, Looker | Criar dashboards e relatórios |
| Machine Learning | Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch | Criar modelos preditivos e análises avançadas |
📦 Exemplo real de uso integrado:
Uma fintech pode usar: