As organizações têm dados de sobra, mas nem sempre à disposição. em muitos casos eles estão espalhados em diferentes sistemas. Porém, em tempos de analytics, inteligência artificial e automação, quem tem dados imediatamente disponíveis para consumo é rei. É isso, portanto, o que as empresas têm buscado – e por meio de várias soluções. Uma delas é a ingestão de dados.
A ingestão de dados é o primeiro passo para que os dados se tornem aproveitáveis em uma estratégia data-driven. Ela vai permitir a correlação de dados de múltiplas fontes, pela simples razão de que estarão disponíveis em um único lugar.
Mas, para isso, a ingestão precisa ser eficiente e precisa, de modo a garantir a integridade e a utilidade dos dados ao longo de sua jornada desde a fonte até o uso final.
Neste artigo, você compreende mais sobre o conceito de ingestão e seus tipos, conhece como o iPaaS pode ajudar você a fazer isso e outras ferramentas, e para fechar identifica os desafios e benefícios de usá-la.
O que é ingestão de dados
A ingestão de dados é o processo de levar ou replicar dados de uma fonte qualquer para um novo destino, como um data warehouse, data mart ou data lake.
Trata-se de uma tecnologia para movimentar massas volumosas de dados com rapidez e eficiência, de maneira automatizada, sem esforço manual da TI.
Isso envolve várias etapas:
- Coleta: dados podem vir de diferentes fontes, como bancos de dados, arquivos, aplicativos, dispositivos IoT, serviços web, feeds de dados em tempo real e muito mais.
- Transformação: embora não seja o core da ingestão de dados, normalmente a ingestão de dados vem combinada com alguma ferramenta de edição e formatação de dados. Como dados podem ser estruturados, semiestruturados ou não estruturados, estando em vários formatos, como texto, números, imagens, vídeos, áudio etc., é muito comum haver uma transformação para garantir a qualidade e a compatibilidade para o consumo.
- Armazenamento: repositório de destino dos dados, como data lakes e data warehouses, onde eles se tornam disponíveis para consumo em análises, processamentos e outros casos.
Ingestão de dados vs. ETL vs. ELT: a diferença com integração de dados
ETL e ELT são duas abordagens de integração de dados.
Integração de dados e ingestão de dados soam familiares – e são mesmo. Mas com diferentes enfoques. A ingestão de dados não se preocupa, inicialmente, com a qualidade dos dados. A integração de dados sim.
Com a ingestão, você tem a facilidade de mover o dado como ele é na fonte para seu repositório. Claro, depois você vai trabalhar em cima dele para prepará-lo para o consumo.
Com o ETL, você faz a mesma coisa. Mas ele é mais lento porque já transforma dados em formatos adequados para acesso no repositório onde serão hospedados. Então, temos a sequência do acrônimo: Extract, Transform e Load.
O ELT é mais próximo do conceito de ingestão, porque primeiro extrai e carrega o dado no local em que será armazenado e depois o transforma. Isso torna o ELT mais rápido e mais flexível, porque você transforma o que é necessário apenas.
Então optar pela ingestão ou pela integração de dados é uma decisão baseada na consideração do volume e da complexidade dos dados, mas também da qualidade e da velocidade em que você precisa dispor dos dados.
Tipos de ingestão de dados
Lote
Os dados são coletados em intervalos periódicos preestabelecidos, em um modelo assincrônico de coleta. É o método de ingestão de dados mais comum, usado principalmente quando a disponibilidade não é imediata.
A ingestão em lotes é muito simples, eficiente e escalável, ainda que possa levar à exigência de maior uso de recursos.
A latência também pode ser reduzida, já que os dados já foram ingeridos antes do processamento. Também é flexível.
Tempo real ou streaming
Nesse caso, pingou um dado novo na fonte, ele é captado. Não há uma espera ou coleta periódica. Essa é uma ingestão de dados sincrônica, fundamental quando há necessidade de processamento imediato, com garantia de que seja na ordem de recebimento e com feedback imediato.
Porém, tem limitações como maior latência, dificuldade de escalabilidade e maior complexidade na implementação e manutenção, em relação à coleta em lote.
Puxada
O dado é buscado e conduzido para o repositório.
Empurrada
A aplicação empurra o dado para o repositório.
A ingestão de dados com o iPaaS da APIPASS
O iPaaS, como uma plataforma de integração, também funciona como uma ferramenta de ingestão de dados, além de ter uma série de outros casos de uso.
Então, além das integrações entre as informações dos sistemas, o iPaaS permite que as empresas transfiram grandes volumes de dados as is ou já transformados.
Com APIPASS você também faz isso. Dentro da arquitetura do APIPASS há uma série de recursos para ingestão de dados em lote ou em tempo real, além de recursos adicionais para puxar ou empurrar dados, como scheduler, webhooks e polling.
Sem necessidade de muito código, a APIPASS facilmente se conecta às suas fontes de dados, para coletá-las e movê-las. Desde o APIPASS, você também pode criar regras para a transformação de dados, caso necessário.
Por fim, dentro da APIPASS o usuário tem visibilidade sobre o caminho feito pelos dados na transferência e emite alertas de falha quando ocorrem falhas, facilitando a localização do problema.
Outras ferramentas para ingestão de dados
- APIPASS
- Apache Kafka
- Apache Nifi
- Apache Pulsar
- Wavefront
- Amazon Kinesis
- Google Cloud Dataflow.
Benefícios da ingestão de dados
- Disponibilidade: a ingestão de dados permite que as empresas imediatamente movam dados para seu repositório central sem o risco de deixar qualquer dado valioso em fontes que podem não ser acessíveis no futuro, por exemplo.
- Uniformidade: a ingestão de dados torna o dado manipulável pela organização.
- Consolidação dos dados: você tem uma base estável e unificada de dados, sem ficar na dependência de buscar os dados em fontes, o que torna a gestão mais fácil.
- Trabalho na qualidade mais focado: em um repositório, você facilita a higienização e padronização dos dados.
Desafios e cuidados com a ingestão de dados
- Complexidade: o processo de ingestão de dados é difícil pela velocidade com que dados podem ser produzidos, mas também pelo volume e variedade dos dados.
- Segurança dos dados: a transferência de dados precisa ser bem documentada, sobretudo no caso de dados sensíveis, para não correr riscos de compliance e segurança.
- Perda de confiabilidade: os dados não podem ser comprometidos durante a migração, sob pena de se tornarem inúteis ou, pior, levar a análises e decisões incorretas.
APIPASS: use também na ingestão de dados
A necessidade de dados está posta nas empresas. O desafio é garantir a transferência de grandes massas de dados de um ponto a outro com eficiência, segurança e sem falhas.
As ferramentas de ingestão de dados são promissoras, claro. Mas, como vimos, elas vão entregar o seu melhor em cenários específicos.
Com o iPaaS APIPASS você tem uma ferramenta resiliente, segura e escalável com inúmeros casos de uso além da pura ingestão de dados.
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