As equipes de dados passam muito tempo movendo dados, os limpando, verificando se o pipeline da noite anterior foi executado e corrigindo dashboards. A automação na análise de dados substitui essas etapas repetíveis e baseadas em regras no ciclo de vida da análise por sistemas que lidam com elas de forma consistente e em escala. Ela cobre tudo, desde movimentação e limpeza de dados até transformação, atualização de relatórios e monitoramento. A automação da análise de dados pode reduzir o tempo de geração de relatórios em 80% e economizar tempo e dinheiro para as empresas.

Abaixo, abordaremos o que significa automação de análise, quais partes do fluxo de trabalho automatizar primeiro e o que acertar antes de você crescer.

Destaques

• A automação agrega valor quando aplicada à ingestão e à movimentação de dados primeiro, já que nenhum processo downstream funciona de forma confiável até que os dados de origem cheguem de forma consistente.

• Falhas silenciosas, mudanças de esquema e desvios de governança são maneiras comuns pelas quais a automação de análise falha em produção.

• Provedores de pagamentos com ferramentas de pipeline de dados criadas para essa finalidade que automatizam a camada de ingestão de dados de transação dão às equipes uma base limpa para análises downstream.

O que significa automação na análise de dados?

A automação na análise de dados substitui as etapas repetíveis e baseadas em regras no ciclo de vida da análise por sistemas que as executam de forma consistente. Em vez de os analistas exportarem arquivos manualmente, limparem dados, atualizarem dashboards ou verificarem pipelines, esses processos são executados automaticamente em programações e configurações definidas.

Na prática, a automação geralmente cobre ingestão, limpeza, transformação de dados, atualização de relatórios e monitoramento.

O que automatizar primeiro em um fluxo de trabalho de análise de dados

Comece automatizando o trabalho que é frequente e propenso a erros. Para equipes de análise, esses trabalhos costumam se enquadrar nas cinco áreas a seguir:

Ingestão e movimentação de dados

Exportar valores separados por vírgula (CSVs) manualmente de sistemas de origem e carregá-los em um warehouse é lento, frágil e difícil de crescer. A ingestão automatizada move dados em um cronograma previsível para que novos registros cheguem sem a necessidade de alguém gerenciar o processo.

Limpeza e validação de dados

Dados brutos raramente estão prontos para análise. Verificações de validação automatizadas detectam problemas com antecedência; por exemplo, confirmando se os valores de receita são positivos, se os IDs de clientes correspondem nas tabelas e se os campos obrigatórios não são nulos. Detectar problemas como esses durante a ingestão impede que analistas criem modelos com dados ruins.

Transformações e modelagem

A lógica de consulta estruturada (SQL) que transforma dados brutos em modelos prontos para análise pode ter controle de versão e agendamento. Ela garante que analistas trabalhem com as mesmas definições em vez de planilhas ad hoc, em que os resultados dependem de quem executou o cálculo.

Relatórios agendados e recarregamentos do Dashboard

Os dashboards conectados diretamente a tabelas de warehouse podem recarregar automaticamente em vez de depender de relatórios exportados manualmente. O cronograma de recarregamento deve corresponder à cadência dos dados subjacentes. É por hora para métricas da empresa e geralmente noturno para relatórios da empresa.

Detecção e monitoramento de anomalias

Sistemas de monitoramento automatizados procuram alterações incomuns em métricas ou falhas no pipeline e alertam a equipe quando algo precisa de atenção. Quando os pipelines operam de maneira confiável, é nessa camada de monitoramento que a automação começa a gerar retornos.

Como a automação na análise de dados funciona?

Um agendador instiga uma tarefa, a tarefa é executada em uma configuração definida e a saída é gravada em algum lugar para a próxima etapa continuar. Para funcionarem corretamente, os pipelines de análise de produção geralmente empilham três camadas:

• Ingestão: Os conectores se autenticam em sistemas de origem, fazem pull de registros novos ou atualizados e os carregam em um data warehouse em nuvem, como BigQuery, Snowflake ou Redshift. Os dados geralmente são buscados de forma incremental usando carimbos de data/hora ou cursores, portanto, apenas dados novos se movem a cada execução.

• Transformação: As ferramentas de transformação compilam modelos SQL que remodelam tabelas brutas em conjuntos de dados prontos para análise. Dependências entre modelos são tratadas automaticamente, portanto, se um modelo depender de outro, o modelo upstream será executado primeiro. Testes validam a saída e sinalizam problemas antes de os dados chegarem aos dashboards ou sistemas downstream.

• Orchestration: A Orchestration coordena o pipeline. Em vez de executar a ingestão e as transformações independentemente, ela garante que cada etapa instigue a próxima na ordem correta e alerte a equipe se algo falhar.

Quais são os benefícios de automatizar seu pipeline de análise?

A automação economiza tempo e muda a forma como as equipes de dados operam. Estes são alguns dos principais benefícios:

Realocação de tempo

Quando tarefas repetitivas são executadas automaticamente, os analistas passam menos tempo preparando dados e mais tempo os interpretando. A preparação de dados consome a maior parte das horas de trabalho de uma equipe de dados: às vezes, até 60% a 80% do tempo é gasto preparando e limpando dados.

Consistência

Modelos automatizados executam a mesma lógica sempre. As definições de métricas são documentadas no código, o que facilita explicar por que os números mudam. Isso também pode evitar discrepâncias causadas por cálculos manuais.

Atualização dos dados

Exportações manuais geralmente acontecem uma vez por dia. Pipelines automatizados podem atualizar dados quase em tempo real e revelar problemas rapidamente quando eles surgem.

Escalabilidade

À medida que os volumes de dados crescem, os processos manuais quebram. Pipelines automatizados podem lidar com conjuntos de dados maiores e atualizações mais frequentes sem precisar adicionar carga de trabalho proporcional para os analistas.

Confiança organizacional

Dashboards confiáveis e atualizados de forma consistente reduzem a necessidade de as partes interessadas manterem suas próprias planilhas. Com o tempo, as equipes convergem para uma fonte de verdade governada e compartilhada, o que geralmente é o maior impacto de longo prazo da automação.

O que considerar antes de automatizar a análise de dados

A automação multiplica a confiabilidade e os erros. Um pipeline com falhas pode entregar dados incorretos com a mesma eficiência que dados corretos. De modo geral, os modos de falha se enquadram em alguns padrões consistentes:

• Falhas silenciosas: se um trabalho automatizado falhar sem alertar ninguém, os dashboards poderão exibir dados obsoletos por dias. Todas as etapas do pipeline precisam de um tratamento de falhas claro, o que inclui novas tentativas, alertas e um proprietário definido responsável por responder.

• Alterações de esquema: sistemas de origem mudam. Quando colunas ou tipos de dados mudam, pipelines que dependem de esquemas fixos podem falhar. Monitorar alterações de esquema e estabelecer contratos de dados claros entre produtores e consumidores ajuda a reduzir o risco.

• Desvio de governança: à medida que a automação em uma empresa cresce, fica mais difícil acompanhar onde as métricas são definidas e qual versão é oficial. Os catálogos de dados e a documentação de linhagem se tornam importantes quando as equipes mantêm dezenas de modelos automatizados.

• Alterações de função na equipe de dados: A automação muda a forma como as equipes de dados trabalham. Engenheiros de dados passam mais tempo criando e mantendo pipelines, enquanto analistas se concentram mais na modelagem e interpretação. Ambas as funções dependem de práticas de engenharia de software, como controle de versão e revisão de código.

Quais são as práticas recomendadas para a implementação da automação de análise?

Alguns princípios sempre tornam projetos de automação mais bem-sucedidos. Acertá-los logo no início economiza retrabalho mais tarde.

Aqui estão as práticas recomendadas para a implementação da automação de análise:

• Automatize incrementalmente: Comece com uma camada (geralmente ingestão) e a torne confiável antes de automatizar a próxima. Tentar automatizar toda a pilha de análise de uma vez costuma produzir sistemas frágeis.

• Padronize as definições de métricas primeiro: Antes de agendar um modelo, confirme se a lógica de negócios por trás dele está documentada e aceita pelas pessoas que usarão a saída. Automatizar um cálculo com o qual ninguém concorda simplesmente espalha confusão.

• Incorpore a observabilidade aos pipelines: Pipelines de produção precisam de registro, alertas e verificações de qualidade dos dados. Sem isso, as falhas costumam passar despercebidas até que alguém identifique números incorretos em um dashboard.

• Faça versão de tudo: Configuração de pipeline, lógica de transformação e definições de esquema devem estar no controle de versão. Quando algo quebra, as equipes precisam saber exatamente o que mudou e poder reverter isso.

• Documente a linhagem e a propriedade: Todo conjunto de dados ou relatório automatizado deve mostrar claramente de onde vêm os dados, como eles foram transformados e quem os mantém. Essa documentação é necessária quando os sistemas crescem ou as equipes mudam.

Como o Stripe Data Pipeline pode ajudar

Uma das tarefas de ingestão mais tediosas é mover dados de pagamento para o warehouse para que eles possam se juntar ao restante dos dados da empresa. O Stripe Data Pipeline resolve esse problema específico.

• O que ele sincroniza: Transações, contestações, clientes, repasses e outros objetos da Stripe são entregues diretamente no seu warehouse em um esquema estruturado criado para análises e relatórios.

• O que ele substitui: Em vez de escrever a lógica de paginação da API (interface de programação de aplicativo), gerenciar cargas incrementais e lidar com limites de taxa, a camada de ingestão de dados da Stripe é gerenciada automaticamente.

• Onde ele se encaixa na pilha: O Data Pipeline cobre especificamente a ingestão de dados da Stripe e se integra à mesma infraestrutura de warehouse na qual o restante do seu pipeline automatizado já é executado.

O Stripe Data Pipeline move e estrutura os dados, mas não substitui o restante da sua pilha de análises. Você ainda cria transformações, modelos e dashboards sobre os dados do warehouse.

Saiba mais sobre como o Stripe Data Pipeline pode ajudar você a centralizar seus dados para obter melhores insights de negócios ou comece já hoje.