As empresas provavelmente enfrentarão problemas com dados à medida que crescem. Transações, registros de clientes e eventos de receita se acumulam mais rápido do que qualquer equipe consegue processar manualmente. O processamento automático de dados coleta, valida, transforma e direciona os dados sem que ninguém precise extrair exportações manualmente, reformatar planilhas ou monitorar pipelines. Há uma demanda significativa por tomada de decisões baseada em dados e automação, com expectativa de que esse setor cresça a uma taxa anual composta de mais de 30% entre 2023 e 2027.

Abaixo, explicamos o que é o processamento automático de dados, os principais modelos de processamento e como saber se seus pipelines são confiáveis.

Destaques

• O processamento automático de dados coleta, valida, transforma e armazena dados com o mínimo de intervenção humana, substituindo fluxos de trabalho manuais que não conseguem crescer.

• O processamento em lote, fluxo e distribuído atendem a diferentes necessidades de latência e volume. As equipes normalmente usam mais de uma abordagem em suas pilhas.

• Um provedor de pagamento que sincroniza dados diretamente com um data warehouse ou armazenamento em nuvem oferece integridade, atualização e confiabilidade de dados que os conectores de terceiros muitas vezes não conseguem igualar.

O que é processamento automatizado de dados?

O processamento automático de dados significa usar sistemas para lidar com tarefas de dados, como coleta, validação, transformação e armazenamento, com intervenção humana mínima. A entrada pode ser um fluxo de eventos de pagamento, um lote de transações categorizadas ou um feed contínuo de logs do aplicativo. A saída pode fluir para uma tabela limpa em um data warehouse, um relatório preenchido automaticamente ou registros enriquecidos prontos para análise posterior.

Quais problemas o processamento automático de dados resolve?

O processamento automático de dados aborda um conjunto específico de modos de falha no tratamento de números em grande escala. Aqui estão os principais problemas que o processamento automático de dados resolve:

• Esforço manual: os humanos são bons em tomar decisões, mas não em executar o mesmo processo de transformação em 50.000 linhas todas as manhãs sem cometer erros.

• Inconsistência de dados: quando os mesmos dados são processados por pessoas diferentes usando métodos diferentes, os resultados são diferentes. A automação impõe um processo único e consistente.

• Ciclos de relatórios lentos: se os dados levam 48 horas para ir da fonte ao dashboard, sua equipe sempre tomará decisões com base em informações desatualizadas. Pipelines automáticos reduzem esse atraso para horas ou minutos.

• Pipelines frágeis: scripts criados manualmente podem quebrar quando uma fonte de dados altera seu esquema. A automação criada para essa finalidade é mais durável.

• Exposição de segurança: cada etapa manual em um processo de dados é um ponto em que informações confidenciais podem vazar. A automação reduz o risco de ter muitos manipuladores de dados.

Como funciona o processamento automático de dados?

Pipelines de dados automáticos geralmente passam pelas mesmas etapas.

Cobrança

É aqui que os dados entram no pipeline, seja consultando uma interface de programação de aplicativos (API) de forma programada, consumindo um fluxo de eventos à medida que são gerados, lendo de um banco de dados ou recebendo arquivos armazenados na nuvem. O mecanismo de coleta determinará a latência.

Validação e limpeza

Nesta etapa, o pipeline verifica se os dados de entrada correspondem às expectativas, garantindo que os campos obrigatórios estejam presentes, os valores estejam no formato correto e as duplicatas sejam removidas. É aqui que os dados incorretos são identificados antes de corromper os resultados subsequentes.

Transformação e enriquecimento

É aqui que os dados brutos são convertidos em um formato útil para tarefas como análise de churn e relatórios mensais. Isso pode significar a união de registros de várias fontes, cálculo de campos derivados, conversão de moedas ou reestruturação de dados para corresponder ao esquema do warehouse. É geralmente onde reside a maior parte da complexidade do processamento.

Carregamento

Nesta etapa, os dados processados vão para o seu destino: um bucket de armazenamento em nuvem, uma ferramenta de relatórios ou um data warehouse como BigQuery, Snowflake ou Redshift. Dependendo da arquitetura do pipeline, isso pode acontecer em grandes lotes ou como um fluxo de gravações menores.

Quais são os principais tipos de processamento automático de dados?

O modelo de processamento correto depende da rapidez com que você precisa dos dados e da quantidade que está movimentando. As equipes geralmente acabam usando mais de um.

Esses são os principais tipos de processamento automático de dados.

Processamento em lote

O processamento em lote lida com dados em blocos programados, seja de hora em hora, todas as noites ou semanalmente. É o modelo mais antigo e ainda o mais comum para cargas de trabalho em que informações em tempo real não são necessárias, como relatórios financeiros de fim de mês, análise de coorte semanal e trabalhos noturnos de extração, transformação e carregamento (ETL). É mais barato de executar e mais fácil de analisar do que o processamento em fluxo.

Processamento em fluxo

O processamento em fluxo lida com os dados à medida que são gerados, o que significa que a latência cai para segundos ou milissegundos. Isso é necessário para a detecção de fraude antes que uma transação seja concluída ou para dashboards em tempo real. No entanto, os pipelines de fluxo são mais difíceis de criar, testar e operar do que os equivalentes em lote.

Processamento distribuído

O processamento distribuído é uma escolha arquitetônica que se aplica tanto ao lote quanto ao fluxo em grande escala. Quando os volumes de dados excedem o que uma única máquina pode processar, as estruturas distribuídas dividem o trabalho em vários nós paralelamente. A maioria das equipes não precisa disso até estar trabalhando com conjuntos de dados muito grandes.

Como saber se o seu processamento automático de dados está funcionando?

A automação que produz o resultado errado é pior do que um processo manual. Veja como garantir que seu processamento automático de dados esteja funcionando:

• Atualização: os dados estão chegando no prazo? Um pipeline que deveria ser executado às 6h, mas não foi, deve alertar alguém antes que essa lacuna afete uma decisão da empresa.

• Abrangência: todos os registros esperados chegaram? Uma carga diária de transações que produz 500 linhas quando geralmente produz 50.000 é um sinal de que algo quebrou no início do processo.

• Precisão: os valores na saída correspondem às expectativas? Implemente verificações estatísticas que sinalizem quando as médias ou os totais se desviarem notavelmente das normas históricas.

• Linhagem: você consegue rastrear de onde veio um dado específico e quais transformações ele sofreu? Quando um número em um dashboard parece errado, a linhagem é o que permite diagnosticar a causa raiz.

Como o Stripe Data Pipeline oferece suporte ao processamento automático de dados?

O Stripe Data Pipeline é o conector nativo da Stripe para mover dados da Stripe diretamente para seu data warehouse ou armazenamento em nuvem. Isso inclui transações, repasses, contestações, clientes, reembolsos e conjuntos de dados adicionais. Não é necessário usar código: você pode conectar seu destino, configurar quais dados deseja sincronizar e o pipeline cuida do resto.

Aqui estão os principais motivos para usar o pipeline nativo da Stripe para dados da Stripe em vez de direcioná-los por um intermediário:

• Integridade de dados: o Stripe Data Pipeline inclui dados históricos desde a criação da conta, em vez de apenas a partir do momento em que o conector foi ativado. Ele também inclui relatórios financeiros pré-criados e conjuntos de dados selecionados que os conectores de terceiros não revelam.

• Confiabilidade: como o pipeline é criado e mantido pela Stripe, as alterações de esquema no modelo de dados subjacente não interromperão sua conexão. Conectores de terceiros precisam fazer engenharia reversa da API da Stripe e acompanhar as alterações.

• Exposição de segurança reduzida: com uma ferramenta de ETL de terceiros, seus dados da Stripe passam pela infraestrutura de outro fornecedor. É outro conjunto de credenciais para gerenciar, outros termos de serviço para avaliar e outro possível ponto de falha.