A maioria das equipes precisa de muitos dados, do tipo em que você pode confiar, consultar e usar sem precisar lidar com uma confusão de exportações, incompatibilidades de campos ou painéis parcialmente quebrados. Além de mover dados, um pipeline de extração, transformação e carregamento (ETL) os transforma em algo utilizável em escala e sem surpresas. Em 2024, estima-se que 149 zettabytes de dados foram criados, capturados, copiados e consumidos globalmente, portanto, é importante ter um pipeline que possa simplificar o processamento de dados.

Abaixo está um guia sobre como os pipelines de ETL funcionam, por que eles são úteis e como criar um que se adapte à sua empresa.

O que há neste artigo?

• O que é um pipeline de ETL?
  
• Como funciona um pipeline de ETL?
  
• Por que as empresas usam pipelines de ETL?
  
• Quais são os desafios comuns com o ETL e como você os resolve?
  
• Como você pode projetar um pipeline de ETL que seja dimensionado?
  

O que é um pipeline ETL?

Um pipeline ETL é o sistema que torna os dados brutos utilizáveis e os move de um lugar para outro. A sigla significa:

• Extrair: Extrair dados dos sistemas de origem.
  
• Transformar: Limpar e reformatar esses dados.
  
• Carregar: Entregá-los a um destino centralizado (por exemplo, um data warehouse).
  

Em termos práticos, um pipeline ETL coleta dados de fontes como plataformas de pagamento, bancos de dados de produtos e ferramentas de análise da web. O sistema processa esses dados, limpando-os, unificando formatos e combinando sistemas, e envia o produto final para um local onde ele possa ser usado, como para relatórios, painéis ou modelagem.

E quanto a extrair, carregar e transformar (ELT)?

Tradicionalmente, os pipelines de ETL transformariam os dados antes de carregá-los no warehouse. Mas hoje, com computação mais rápida e armazenamento mais barato, muitas equipes usam o ELT, carregando dados brutos primeiro e depois transformando-os dentro do warehouse.

O ELT é uma ordem diferente de operações, mas tem a mesma finalidade que ETL: mover seus dados para um lugar e em um estado utilizável.

Como funciona um pipeline ETL?

Os pipelines de ETL operam em três estágios principais – extrair, transformar e carregar – mas isso raramente é um processar linear e organizado. Um pipeline bem construído está constantemente em movimento, gerenciando diferentes lotes de dados, coordenando dependências e fornecendo insights antes que o último lote termine.

Aqui está o que acontece em cada estágio:

Extrato

Os métodos de extração variam estabelecido no sistema. A limitação de fluxo e a latência determinam o ritmo para APIs (interfaces de programação de inscrição). Com bancos de dados de produção, as equipes geralmente usam extrações incrementais, extraindo apenas os dados que foram alterados desde a última execução para minimizar a carga. O pipeline começa extraindo dados de onde quer que esteja.

As fontes podem incluir:

• Bancos de dados relacionais (por exemplo, PostgreSQL, MySQL)
  
• Software como serviço (SaaS), por meio de APIs de ferramentas como sistemas de gerenciamento de relacionamento cliente (CRM), software de suporte e provedores de pagamento
  
• Arquivos simples, logs, buckets de nuvem ou servidores de protocolo de transferência de arquivos (FTP)
  

Transformar

Este é o núcleo do pipeline e geralmente a parte mais envolvida. Após a extração, os dados chegam a um ambiente de preparo para serem processados. A fase de transformação pode envolver:

• Limpeza de dados: Remover linhas corrompidas, remover registros duplicados e preencher valores ausentes.
  
• Padronização de dados: Harmonizar formatos e unidades (por exemplo, converter registros de data e hora, corresponder códigos de moeda).
  
• Mesclar dados: Combinar informações entre fontes (por exemplo, comparar registros de usuários de um sistema de CRM com o histórico de transações de um sistema de pagamento).
  
• Derivação de campos: Calcular novas métricas ou aplicar lógica de negócios (por exemplo, marcar clientes com "risco de rotatividade" com base em padrões de comportamento).
  

Você pode executar essas etapas em linguagens de programação, como SQL (Structured Query Language) e Python, ou por meio de um mecanismo de transformação, como o Apache Spark, o que se adequar ao tamanho e ao escopo dos dados. O resultado são conjuntos de dados organizados e estruturados que atendem ao modelo de dados e às metas de análise da empresa.

Carregar

Depois que os dados são transformados, eles estão prontos para serem movidos para seu destino final, que pode ser:

• Data warehouse em nuvem (por exemplo, Amazon, BigQuery)
  
• Data lake
  
• Banco de dados de relatórios
  

A maneira como os dados são carregados depende de seus objetivos. Algumas equipes acrescentam novos registros continuamente, enquanto outras inserem linhas ou as atualizam para manter as tabelas atualizadas. Trocas completas de tabela ou substituição de partição são comuns para revisão de dados.

Pipelines eficientes lidam com o carregamento em lotes ou em massa, especialmente em escala. Isso ajuda a reduzir a contenção de gravação, evitar limite de desempenho e fornecer aos sistemas downstream dados utilizáveis em um formato previsível.

Paralelismo

Em um pipeline maduro, esses estágios não acontecem em sincronia. Em vez disso, eles são escalonados e paralelizados: por exemplo, enquanto os dados extraídos de segunda-feira estão sendo transformados, a extração de terça-feira pode começar.

Esse pipeline mantém a taxa de transferência alta. Mas também apresenta possíveis complicações: se algo falhar parcialmente, você precisa de visibilidade de qual estágio foi interrompido e como retomar sem corromper seu fluxo de dados.

Orquestração

Programas de orquestração, como Apache Airflow, Prefect e serviços nativos da nuvem (por exemplo, AWS Glue) gerenciam esses estágios. Eles coordenam:

• Dependências de tarefas: Determinam o que é executado primeiro e o que vem em seguida.
  
• Agendamento: É quando cada estágio começa (por exemplo, por hora, diariamente, com base em eventos acionados).
  
• Tratamento de falhas: O tratamento de falhas fornece as próximas etapas quando uma tarefa para ou é interrompida.
  
• Gerenciamento de recursos: Determina quais tarefas de computação são executadas onde e quantas por vez.
  

Sem orquestração, o ETL se torna frágil e requer esforço manual. Com ela, sua infraestrutura de dados se torna mais previsível e confiável.

Por que as empresas usam pipelines de ETL?

Muitas empresas dizem que são movidas por dados. Mas o verdadeiro desafio é obter os dados certos em um só lugar e em um estado que as empresas possam usar. Os pipelines de ETL oferecem às equipes uma maneira confiável de recolher, limpar e combinar dados de toda a empresa para que possam ser usados para análise, relatórios, previsões, IA e auditorias ou atualizações do investidor.

Veja por que as empresas investem em pipelines de ETL:

Para criar uma visão unificada entre os sistemas

Os dados são fragmentados por padrão. Os dados de vendas podem estar no seu sistema de CRM. As transações fluem através de sua plataforma de pagamentos. O uso do produto é encontrado em um arquivo de log. Cada um desses sistemas conta parte da história.

Os pipelines de ETL extraem dados brutos dessas fontes, reconciliam campos sobrepostos (por exemplo, IDs de cliente) e carregam uma versão limpa e unificada em um depósito central. Por exemplo, uma empresa SaaS pode usar um pipeline ETL para combinar uso de produtos, tíquetes de suporte e dados faturamento para que possa monitorar a integridade conta em um só lugar.

Essa visão consolidada permite uma melhor tomada de decisão e, muitas vezes, é a única maneira de responder a perguntas de várias fontes, como: "Quais campanhas de marketing atraíram nossos clientes mais valiosos?"

Para melhorar a qualidade dos dados

Os dados brutos podem ser confusos. Sistemas diferentes usam formatos diferentes, aplicam rótulos inconsistentes ou contêm duplicatas e lacunas.

Os pipelines de ETL estabelecem um padrão mínimo de qualidade. Eles limpam registros sujos, normalizam categorias e formatos e aplicam regras de empresa antes de enviar os dados para o software usado por analistas ou executivos. Isso pode significar menos correções ad hoc, menos perguntas sobre campos incompatíveis e mais confiança no que os dados estão dizendo.

Para automatizar fluxos de trabalho manuais

Sem o ETL, as equipes frequentemente dependem de exportações, planilhas e scripts, que podem falhar se alguém alterar o nome de um campo. Essa abordagem é lenta e não escalável.

Os pipelines de ETL automatizam esses fluxos de trabalho. Eles são executados em cronogramas ou eventos, movem dados de maneira repetível e eliminam a necessidade de humanos vigiarem todo o processo.

Para apoiar a escala e a complexidade

À medida que sua empresa cresce, seus dados também crescem. Isso significa mais clientes, eventos e sistemas. A combinação manual desses dados torna-se insustentável.

Os pipelines de ETL são criados para crescer. Eles podem processar grandes volumes de dados, executar em paralelo e se adaptar à medida que surgem novas fontes e casos de uso.

Para potencializar melhores análises e decisões

Painéis e modelos de IA são tão bons quanto os dados que os alimentam. Se o pipeline estiver quebrado, sua análise também estará.

Os pipelines de ETL garantem que os tomadores de decisão tenham dados oportunos e confiáveis. Isso inclui:

• Receita semanal
  
• Tendências de rotatividade de clientes
  
• Desempenho do produto em todos os segmentos
  
• Sinais de fraude em tempo real
  

O Stripe Data Pipeline permite que as empresas enviem automaticamente dados de pagamento e financeiros para plataformas, sem precisar criar e manter a pipeline por conta própria.

Para gerenciar riscos e manter a conformidade

Quando dados, especialmente dados confidenciais, são transferidos entre sistemas, há riscos: violações de segurança, violações regulatórias e controles de acesso inconsistentes.

Com pipelines de ETL, as empresas têm mais controle. Eles podem:

• Mascarar ou criptografar campos confidenciais durante o processamento
  
• Acessar e transformar logs para auditorias
  
• Centralizar os dados em ambientes com controles de segurança mais fortes
  

Estas tarefas facilitam o cumprimento das regras de proteção de dados, como o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR) e a Lei de Portabilidade e Responsabilidade de Seguros de Saúde (HIPAA) e dificultam a perda de dados confidenciais.

Quais são os desafios comuns com ETL e como você os resolve?

Os pipelines de ETL são importantes, mas raramente são simples. Sua complexidade vem dos dados reais, sistemas e lógica de negócios envolvidos. Mas você pode resolver a maioria dos problemas com a arquitetura e os hábitos certos.

Aqui estão os problemas mais comuns com ETL e como superá-los:

Problemas de qualidade de dados

O pipeline pode funcionar perfeitamente e ainda fornecer resultados de baixa qualidade se os dados de origem forem inconsistentes ou falhos.

Por que isso acontece

• Conflito de formatos ou códigos entre sistemas (por exemplo, "CA" vs. "Califórnia").
  
• Há duplicatas, valores ausentes ou entradas malformadas.
  
• Campos posteriores são calculados a partir de erros anteriores.
  

O que ajuda

• Crie a validação de dados em seu pipeline (não como uma última etapa).
  
• Defina limites e alertas para valores discrepantes ou nulos inesperados.
  
• Defina regras para o que conta como "limpo" e documente-as.
  
• Coloque em quarentena as linhas ruins em vez de descartá-las.
  

Transformações complexas

Algumas transformações são fáceis. Outros se complicam rapidamente, especialmente quando mesclam fontes ou aplicam lógica de várias etapas.

Por que isso acontece

• As regras de negócios mudam, ficam em camadas ou não estão bem documentadas.
  
• Junções entre sistemas exigem muito manuseio de casos extremos.
  
• O desempenho cai quando as transformações não são refinadas.
  

O que ajuda

• Divida as transformações em etapas modulares que você pode testar, depurar e reutilizar.
  
• Use o controle de versão para categoria as alterações lógicas ao longo do tempo.
  
• Mova cálculos pesados para mecanismos distribuídos ou push-os para seu data warehouse, se possível.
  
• Trate o código de transformação como código de produção: revise por pares, teste e monitore-o.
  

Limites de desempenho e escalabilidade

Um pipeline que funciona bem com 1 milhão de registros pode parar em 10 milhões ou começar a demorar muito para ser concluído.

Por que isso acontece

• Os processos são executados em série quando podem ser executados em paralelo.
  
• Os sistemas atingem os limites de entrada/saída (E/S), unidade central de processamento (CPU) ou memória.
  
• O código processa dados linha por linha em vez de em massa.
  
• Extrações completas repetidas sobrecarregam os sistemas de origem.
  

O que ajuda

• Crie um paralelismo que faça sentido para você: particione por data, região e ID do cliente.
  
• Use cargas incrementais em vez de atualizações completas sempre que possível.
  
• Descarregue o trabalho pesado para sistemas flexíveis (por exemplo, computação distribuída, armazéns de dimensionamento automático).
  
• Crie o perfil do seu pipeline regularmente e aprimore as etapas mais lentas.
  

Muitos sistemas de origem e falta de padronização

Cada nova fonte aumenta dificuldade: as APIs são diferentes, os nomes dos campos são conflitantes e algumas fontes enviam dados uma vez por minuto, enquanto outras o fazem uma vez por semana.

Por que isso acontece

• Muitos sistemas de empresa não foram projetados para integração.
  
• Os formatos de Source são inconsistentes (por exemplo, exportações CSV, APIs, bancos de dados legados).
  
• As equipes extraem dados de maneiras diferentes sem coordenação.
  

O que ajuda

• Padronize os métodos de extração sempre que possível: use conectores compartilhados ou ferramentas de ingestão centralizadas.
  
• Isole a lógica de cada fonte (módulos ou scripts separados) para facilitar a manutenção.
  
• Normalize a nomenclatura de campo e os metadados no início do pipeline.
  
• Use a captura de dados de alteração (CDC) sempre que possível para sincronizar apenas as atualizações.
  

Riscos de segurança e conformidade

A movimentação de dados confidenciais, especialmente informações financeiras ou de clientes, cria riscos. Seu pipeline precisa levar em conta criptografia, regras de privacidade e trilhas de auditoria.

Por que isso acontece

• Os sistemas extraem campos sensíveis desnecessariamente.
  
• O armazenamento temporário não é protegido.
  
• Não há logs sobre quem acessou o quê e quando.
  

O que ajuda

• Mascare ou criptografe dados confidenciais durante a transformação.
  
• Restrinja o acesso a áreas de preparação e aplique controles estabelecidos em funções.
  
• Use protocolos seguros para extração e transferência.
  
• Mantenha logs de auditoria e dê suporte à exclusão ou supressão mediante solicitação.
  

Dívida de manutenção e desvio de oleoduto

Os pipelines exigem atenção contínua à medida que os esquemas de origem e as definições de empresa mudam e os trabalhos falham silenciosamente.

Por que isso acontece

• Os pipelines não têm observabilidade, portanto, os problemas passam despercebidos.
  
• Ninguém é dono do oleoduto no dia-a-dia.
  
• A lógica é codificada e não documentada.
  

O que ajuda

• Trate os pipelines como infraestrutura dinâmica: versionada, monitorada e testável.
  
• Adicione registros, métricas e verificações de integridade.
  
• Use o software de orquestração para categoria dependências e novas tentativas.
  
• Crie runbooks para falhas comuns, não confie na memória.
  

As práticas corretas podem mitigar esses desafios e evitar que se tornem emergências recorrentes. E eles ajudarão você a criar pipelines transparentes, sustentáveis e resilientes o suficiente para crescer com sua empresa.

Como você pode projetar um pipeline ETL que seja dimensionado?

O verdadeiro teste de um pipeline ETL é o quão bem ele pode funcionar quando seus dados aumentam em 10 vezes, seu modelo de negócio muda ou três novos sistemas entram em operação. Um pipeline flexível pode absorver essa mudança sem quebrar, ficar lento ou se tornar muito complexo.

Veja como criar escalabilidade em seu pipeline:

Comece com o crescimento em mente

Escalabilidade é estar pronto para mais:

• Fontes:
  
• Volume
  
• Equipes que precisam de acesso
  
• Sobrecarga regulatória
  

Considere o que pode falhar primeiro se esse pipeline precisar suportar 10 vezes mais dados ou preencher 5 novos painéis. Construa com capacidade suficiente para que você não seja forçado a fazer uma reconstrução custosa daqui a seis meses.

Use uma arquitetura que suporte escalabilidade

Alguns pipelines já começam condenados porque dependem de sistemas ou processos que não escalam horizontalmente. Para evitar isso:

• Escolha motores de processamento que executem tarefas em paralelo em várias máquinas
  
• Use bancos de dados ou data warehouses que separem armazenamento e processamento, permitindo escalar cada um de forma independente
  
• Prefira cargas em lote ou escritas particionadas, em vez de operações linha por linha
  

Se qualquer parte do seu pipeline atingir o limite de uma única máquina, esse será o seu ponto de limitação.

Design para paralelismo

O paralelismo é como você minimiza o tempo de execução e aumenta a capacidade. Os pipelines em série podem parecer seguros, mas são lentos. Se você estiver processando um arquivo, cliente ou região por vez, sua taxa de transferência será limitada, não importa o quão poderosa seja sua infraestrutura. Em vez disso, você deve:

• Particionar os dados por unidades lógicas (por exemplo, data, região, ID do cliente)
  
• Executar etapas de extração, transformação e carregamento simultaneamente quando as dependências permitirem
  
• Tornar cada estágio sem estado para que várias instâncias possam ser executadas em paralelo
  

Aproveite a capacidade de adaptação da nuvem

A infraestrutura em nuvem facilita o dimensionamento de ETL sem provisionamento excessivo. Você pode:

• Escalar a computação automaticamente quando a demanda atinge o pico
  
• Usar serviços de armazenamento de objetos para preparação sem se preocupar com a capacidade
  
• Deixar que os serviços de ETL gerenciados lidarem com o trabalho pesado de alocação de recursos
  

Melhore os problemas menores antes que eles se tornem urgentes

Em termos de dimensionamento, pequenas escolhas causam um grande impacto. Algumas ações que ajudam incluem:

• Usar formatos de arquivo em colunas (por exemplo, Parquet) para preparação, a fim de acelerar leituras e gravações.
  
• Compactar arquivos grandes para reduzir o tempo de E/S.
  
• Escrever consultas SQL eficientes e evitar transformações desnecessárias.
  
• Criar perfis de seus trabalhos para encontrar gargalos antecipadamente.
  

Mantenha o pipeline modular

Os pipelines modulares são mais fáceis de desenvolver, testar e solucionar problemas. Eles escalam tanto organizacional quanto tecnicamente. Quando você precisa adicionar uma nova fonte de dados ou alterar uma regra de transformação, você não quer desvendar um monólito de 2.000 linhas. Em vez disso, você deve:

• Dividir seu pipeline em estágios lógicos (por exemplo, ingestão, processamento, carregamento)
  
• Encapsular transformações para que possam ser atualizadas ou reutilizadas de forma independente
  
• Documentar entradas, saídas e dependências com clareza
  

Crie para visibilidade

À medida que o pipeline cresce, também aumenta a necessidade de entender o que está acontecendo dentro dele. Você não pode consertar ou dimensionar o que você não pode ver. Certifique-se de:

• Monitorar tempos de execução de trabalhos, contagens de linhas, taxas de erro e atualização
  
• Definir alertas para falhas e limites
  
• Rastrear a linhagem de dados para que as equipes saibam de onde vieram os dados e como eles mudaram
  
• Registrar eventos em cada etapa com contexto suficiente para depurar problemas rapidamente
  

Boa visibilidade é o que lhe permite escalar com confiança.