Um pipeline de dados é um sistema automatizado que move dados de sistemas de origem para um destino destinado à análise. Ele resolve um problema comum para empresas orientadas por dados: como processar e analisar informações úteis que estão dispersas em diversos sistemas. O pipeline permite movimentar esses dados de forma confiável e repetível.

A seguir, explicaremos o que é um pipeline de dados, como ele funciona, as diferenças entre abordagens em lote e em fluxo contínuo e como os dados de pagamento se encaixam em uma arquitetura de pipeline.

Destaques

• Um pipeline de dados substitui exportações manuais e processos improvisados que deixam de funcionar quando a operação cresce.

• A escolha entre pipelines em lote e em fluxo contínuo depende do nível de atualização necessário para seus dados. Processos financeiros e de análise geralmente funcionam muito bem com processamento em lote.

• Dados de pagamento exigem cuidados especiais em uma arquitetura de pipeline. Uma sincronização nativa com seu provedor de pagamentos melhora a segurança e a confiabilidade.

O que é um pipeline de dados?

Um pipeline de dados é uma sequência automatizada de etapas que extrai dados de uma ou mais origens, opcionalmente os transforma e os carrega em um destino onde poderão ser analisados ou utilizados em operações. Esse destino normalmente é um data warehouse, um data lake ou um armazenamento em nuvem.

Por que os pipelines de dados são importantes para relatórios e tomada de decisões?

O valor de um pipeline de dados está no que se torna possível quando seus dados estão disponíveis em um local onde podem ser utilizados. Os pipelines de dados proporcionam os seguintes benefícios:

• Redução de silos de dados: quando os dados estão distribuídos entre diferentes sistemas — por exemplo, dados de receita no provedor de pagamentos, dados de clientes no sistema de CRM e dados de suporte na central de atendimento — torna-se difícil responder a perguntas que cruzam essas fronteiras. Um pipeline que centraliza essas fontes torna possível a análise entre diferentes áreas da empresa.

• Definições consistentes: os pipelines impõem estrutura. Se todas as equipes utilizarem as mesmas tabelas do data warehouse, calculadas da mesma forma, métricas como receita mensal recorrente (MRR) terão definições consistentes em todos os relatórios, eliminando discussões sobre quais números estão corretos.

• Processos repetíveis e auditáveis: os pipelines produzem resultados comparáveis de forma contínua. Essa repetibilidade permite acompanhar métricas ao longo do tempo e investigar anomalias quando elas surgem.

• Ciclos de relatórios mais rápidos: equipes financeiras que antes passavam dias extraindo e realizando reconciliação de dados podem reduzir significativamente esse tempo quando os dados já estão no data warehouse, limpos e estruturados.

Quais são os componentes principais de um pipeline de dados?

Muitos pipelines, independentemente da complexidade, são construídos a partir do mesmo conjunto de componentes básicos. Estes são os elementos que importam:

• Origens: local onde os dados são gerados, incluindo bancos de dados, interfaces de programação de aplicações (APIs) de software como serviço (SaaS), fluxos de eventos e arquivos simples. Quanto mais origens um pipeline utilizar, mais importante será acompanhar o esquema e a confiabilidade de cada uma delas, bem como a frequência com que essas origens sofrem alterações.

• Ingestão: o mecanismo responsável por extrair dados das origens para o pipeline. Isso pode significar consultas programadas a bancos de dados, assinatura de fluxos de webhooks ou conectores de terceiros. A ingestão costuma ser o ponto em que os pipelines falham, por exemplo, quando APIs mudam, credenciais expiram ou fontes deixam de responder. Por isso, boas camadas de ingestão são projetadas para detectar e recuperar falhas.

• Transformações: a etapa que converte dados brutos em um formato útil para análise. Por exemplo, as transformações limpam registros, removem duplicidades, combinam dados de múltiplas origens, calculam campos derivados ou aplicam um esquema consistente entre sistemas que não compartilham essa estrutura nativamente.

• Orquestração: a camada que gerencia dependências e agendamentos. Se a Tabela B depende do carregamento completo da Tabela A, a camada de orquestração precisa conhecer essa dependência e garantir a ordem correta de execução. Ferramentas como Apache Airflow, Prefect e dbt podem lidar com esse tipo de gerenciamento.

• Destinos: onde os dados processados são armazenados. Os destinos mais comuns são data warehouses em nuvem, como Snowflake ou Redshift, e armazenamentos em nuvem, como Amazon S3 ou Google Cloud Storage (GCS). A escolha do destino influencia os tipos de análise que poderão ser realizados posteriormente.

Qual é a diferença entre pipelines em lote e pipelines em fluxo contínuo?

Tanto o processamento em fluxo contínuo quanto o processamento em lote possuem aplicações legítimas. A escolha adequada depende de quanto tempo seus dados podem ficar desatualizados antes de causar um problema real.

Pipelines em lote

Esses pipelines movimentam dados em intervalos programados, como de hora em hora, diariamente ou semanalmente. Eles são adequados para cargas de trabalho em que a latência não é crítica, como relatórios financeiros mensais, análise semanal de coortes de clientes e sincronizações noturnas para um data warehouse. O processamento em lote geralmente é mais simples de construir e operar. Para muitos casos de uso analíticos, ele atende perfeitamente às necessidades.

Pipelines em fluxo contínuo

Esses pipelines processam dados continuamente, à medida que os eventos acontecem, com latência medida em segundos ou milissegundos, em vez de horas. Eles são desenvolvidos para casos de uso em que agir com base em dados desatualizados gera custos reais, como prevenção a fraudes, monitoramento de estoque em tempo real e painéis em tempo real.

Antes de optar por essa abordagem, avalie a capacidade da sua equipe. Infraestruturas de fluxo contínuo são mais caras e mais difíceis de depurar. Se sua equipe de dados for pequena, o custo operacional adicional pode superar os benefícios da menor latência.

Como pipelines de dados, ETL e ELT se relacionam?

Embora um pipeline de dados seja qualquer sistema automatizado que mova dados de uma origem para um destino, ETL (extração, transformação e carregamento) e ELT (extração, carregamento e transformação) são dois padrões que estruturam essa movimentação. Veja como funcionam.

ETL

ETL significa que os dados são transformados antes de serem carregados no destino. A transformação ocorre em uma camada intermediária, de modo que apenas os dados limpos e estruturados chegam ao data warehouse. Esse era o padrão predominante quando o armazenamento era caro e os data warehouses não eram adequados para lidar com grandes volumes de dados brutos.

ELT

No ELT, as etapas finais são invertidas. Os dados brutos são extraídos e carregados no data warehouse, e a transformação acontece lá, utilizando SQL ou uma ferramenta como o dbt. Os data warehouses modernos em nuvem são suficientemente baratos para armazenar dados brutos e suficientemente poderosos para transformá-los durante consultas ou em tarefas programadas. O ELT tornou-se o padrão mais comum para cargas de trabalho analíticas, em parte porque preserva os dados brutos para reprocessamento e torna as transformações mais fáceis de auditar, versionar e modificar.

Nem todo pipeline se encaixa perfeitamente em uma dessas categorias. Alguns movimentam dados com pouca ou nenhuma transformação, sincronizando logs brutos de eventos de uma API para armazenamento em nuvem para processamento posterior. A terminologia é útil como uma forma de descrever a intenção arquitetural, e não como uma classificação rígida.

Como um provedor de pagamentos se encaixa em uma arquitetura de pipeline de dados?

Os dados de pagamento tendem a estar entre os dados mais valiosos e complexos em um data warehouse corporativo. As equipes geralmente seguem a mesma trajetória ao tentar gerenciá-los.

Exportações de CSV

Muitas equipes começam com exportações de arquivos CSV. Elas baixam relatórios, fazem os ajustes necessários e os carregam no data warehouse. Mas exportações falham, esquemas mudam ou alguém esquece de executar o processo. Como resultado, dados históricos frequentemente ficam ausentes ou inconsistentes.

Conectores ETL de terceiros

Em seguida, as equipes recorrem a ferramentas que extraem dados de uma API de pagamentos e os carregam em um data warehouse de forma programada. Essas soluções são razoavelmente confiáveis, mas introduzem um fornecedor adicional em um fluxo de dados sensíveis. Quando dados financeiros passam por um sistema de terceiros, a superfície de ataque aumenta, surgem considerações de conformidade e os dados podem acabar ficando ligeiramente diferentes daqueles mantidos pelo provedor de pagamentos.

Sincronização nativa via Stripe Data Pipeline

O Stripe Data Pipeline permite uma sincronização direta com a Stripe, transferindo dados para um data warehouse ou destino de armazenamento em nuvem sem a necessidade de conectores de terceiros. A configuração exige apenas alguns cliques, no-code e o pipeline inclui dados históricos da conta Stripe do usuário. Ele também inclui determinados relatórios sintetizados e conjuntos de dados selecionados, como resumos financeiros estruturados e tabelas prontas para análise de receita mensal recorrente (MRR), fraudes e muito mais. Esses dados são gerados pelos próprios sistemas da Stripe e não podem ser reproduzidos por um conector genérico.