À medida que a quantidade e a complexidade dos dados continuam a crescer, o papel do Modern Data Stack (MDS) torna-se cada vez mais significativo no mundo dos dados, evoluindo e adaptando-se continuamente às novas necessidades. Compreender o conceito de Modern Data Stack é importante para qualquer pessoa que deseje se aprofundar no universo dos dados e compreender as ferramentas e tecnologias utilizadas para processar, armazenar e analisar dados de forma eficiente e em tempo real.
Entendendo Modern Data Stack
Modern Data Stack (MDS) é um termo que descreve um conjunto de ferramentas e tecnologias utilizadas para processamento, armazenamento e análise de dados, incluindo softwares de código aberto e proprietários. É importante destacar que não há uma única definição, que seja consenso dentro do universo de dados, para o termo e sua interpretação e aplicação podem variar entre as pessoas e empresas.
O MDS representa uma mudança da arquitetura de dados tradicional para uma arquitetura em nuvem mais flexível e capaz de lidar com a grande quantidade de dados que as empresas recebem atualmente.
Quando uma empresa expressa a intenção de construir um Modern Data Stack, isso pode ser aplicado de maneiras distintas, mas, em geral, implica na criação de um Data Warehouse em nuvem.
Neste artigo, discutiremos os passos comuns para a implementação de um MDS em uma empresa, bem como as ferramentas mais comuns utilizadas.
Passos para implementação do Modern Data Stack (MDS)
A implementação de um MDS geralmente segue as seguintes fases: coleta de dados, integração de dados, data warehousing, business intelligence (BI) e analytics, e ciência de dados e aprendizado de máquina.
Coleta de dados
A coleta de dados representa o ponto de partida da pipeline de dados ou fluxo de dados. Esses dados podem ser provenientes de bancos de dados, data lakes, endpoints de API ou fontes de dados em tempo real, como dispositivos IoT.
A seleção das fontes de dados é um passo importante na construção de um pipeline de dados eficiente e confiável.
Integração de dados
A integração de dados é um processo que envolve a coleta e combinação de dados de diferentes fontes para criar um conjunto de dados unificado. O objetivo da integração de dados é criar um repositório de dados coeso e confiável que possa ser usado para análise, tomada de decisões e outras tarefas relacionadas ao negócio.
Data Warehousing
Depois que os dados são integrados, eles geralmente são armazenados em um Data Warehouse, já falamos sobre Data Warehouse em nosso blog. Um data warehouse é um repositório centralizado e grande que armazena dados estruturados e semiestruturados. Ele fornece uma única fonte para analistas e cientistas de dados.
Business Intelligence e Analytics
As ferramentas de business intelligence (BI) e analytics são usadas para visualizar e analisar dados. Elas permitem que os usuários criem painéis interativos, relatórios e visualizações para entender melhor os dados. Também já falamos sobre essas áreas por aqui.
Ciência de dados e Aprendizado de Máquina
A ciência de dados e o aprendizado de máquina são usados para construir modelos preditivos e identificar padrões nos dados. Isso envolve o uso de algoritmos estatísticos, algoritmos de aprendizado de máquina e técnicas de inteligência artificial para analisar grandes quantidades de dados.
Ferramentas
Existem diversas ferramentas amplamente utilizadas para a aplicação das fases mencionadas acima, e é interessante destacarmos algumas delas.
Apache Kafka
Responsável pelo processamento de dados em tempo real. O Apache Kafka é uma plataforma de código aberto usada para construir fluxos de dados em tempo real e aplicativos de streaming. O Kafka é projetado para lidar com fluxos de dados de alta velocidade, alta taxa de transferência e baixa latência, fornecendo uma infraestrutura distribuída, tolerante a falhas e escalável.
Ele permite que os dados sejam publicados, inscritos e processados em tempo real e pode lidar com uma ampla variedade de formatos de dados, incluindo dados estruturados e não estruturados. O Kafka é amplamente utilizado em aplicações de big data e processamento de dados em tempo real, como agregação de logs, processamento de fluxo e análise em tempo real.
Apache Airflow
Para controle do workflow, o Apache Airflow é uma plataforma de código aberto usada para agendar e gerenciar fluxos de trabalho automaticamente . Ele permite que os usuários criem e gerenciem fluxos de trabalho complexos compostos por várias tarefas, que podem ser executadas em um cronograma ou acionadas por um evento.
O Airflow fornece uma interface gráfica do usuário (GUI) para criar e monitorar fluxos de trabalho. O Airflow suporta vários tipos de tarefas, incluindo scripts Python e consultas SQL, além disso, pode ser estendido e personalizado para suportar tipos de tarefas adicionais.
O Airflow é amplamente usado em engenharia de dados e ciência de dados, particularmente para gerenciar pipelines ETL (Extract, Transform, Load ou Extração, Transformação e Carga, em português).
Kondado
A Kondado é uma plataforma de integração e modelagem de dados que possibilita a criação de integrações de mais de 80 fontes de forma fácil e rápida, com apenas alguns cliques. Para operar a plataforma Kondado não é necessário conhecimento em programação, e ela envia dados para os principais bancos de dados do mercado sem complicações, na frequência que você configurar. Além disso, a plataforma conta com um período de testes completamente gratuito onde é possível experimentar todas as funcionalidades e tirar todas as dúvidas no suporte via chat disponível.
Snowflake, Amazon Redshift e Google BigQuery
Para criação de Data Warehouse em nuvem, temos Snowflake, Amazon Redshift e Google BigQuery que são todas soluções de data warehousing baseadas, é claro, em nuvem e que permitem às organizações armazenar, gerenciar e analisar grandes volumes de dados.
A Snowflake separa os recursos de armazenamento e computação, permitindo que os usuários dimensionem ambos independentemente. Ele suporta dados estruturados e semiestruturados e fornece recursos como clonagem instantânea e escalonamento automático. O Snowflake também fornece recursos para compartilhamento de dados e troca segura de dados.
Amazon Redshift é fornecido pela Amazon Web Services (AWS). Ele é projetado para aplicativos de data warehousing e análise em grande escala e pode lidar com data warehouses de petabytes. O Redshift usa armazenamento colunar e arquitetura de processamento em paralelo massivo (MPP) para processamento rápido de dados. Ele também fornece recursos para criptografia de dados e troca segura de dados.
O Google BigQuery é fornecido pela Google Cloud Platform. Assim como o Redshift, é projetado para lidar com tarefas de data warehousing e análise em grande escala e pode lidar com data warehouses de petabytes. O BigQuery usa uma arquitetura serverless, permitindo que os usuários se concentrem em analisar dados em vez de gerenciar infraestrutura. Ele também fornece vários recursos, como streaming de dados em tempo real, integração de aprendizado de máquina e criptografia de dados.
As três plataformas são altamente escaláveis e suportam SQL para consulta e análise de dados, além de recursos para segurança e governança de dados, como criptografia de dados e controle de acesso.
Tableau, Looker e Power BI
Para visualização de dados e analytics, temos Tableau, Looker e Power BI que são todas ferramentas populares de Business Intelligence (BI), usadas para visualização e análise de dados.
Tableau é uma ferramenta de visualização de dados que permite aos usuários se conectarem a várias fontes de dados, criarem painéis e visualizações interativas e compartilharem insights com outros. Ele suporta uma ampla variedade de fontes de dados e fornece vários recursos para exploração e análise de dados, como funcionalidade de arrastar e soltar, filtragem e capacidades de drill-down.
Looker permite aos usuários criar modelos de dados personalizados, explorar dados e criar painéis e relatórios. É projetado para simplificar tarefas complexas de modelagem e análise de dados e fornece vários recursos, como controle de versão, governança de dados e ferramentas de colaboração. Looker é particularmente popular entre startups e empresas de médio porte.
Power BI é fornecida pela Microsoft. Ele permite aos usuários se conectarem a várias fontes de dados, criar relatórios e painéis interativos e compartilharem insights com outros. Power BI fornece vários recursos para modelagem e análise de dados, como transformação de dados, modelagem de dados e fórmulas DAX. Ele também se integra a outras ferramentas da Microsoft, como Excel.
Python, R e TensorFlow
São linguagens de programação e framework, usados em ciência de dados e aprendizado de máquina.
Python é uma linguagem de programação amplamente usada em ciência de dados e aprendizado de máquina. Ela fornece várias bibliotecas e frameworks, como NumPy, Pandas e Scikit-learn, que permitem a manipulação, análise e modelagem de dados. Python é particularmente popular na área de dados pela simplicidade de sua linguagem.
R é outra linguagem de programação amplamente usada em ciência de dados e aprendizado de máquina. Ele fornece várias bibliotecas e frameworks, como dplyr, ggplot2 e caret, que permitem a manipulação, visualização e modelagem de dados. R é especialmente popular entre estatísticos.
TensorFlow é um framework de aprendizado de máquina de código aberto desenvolvido pelo Google. Ele fornece uma variedade de ferramentas e bibliotecas para construir e implantar modelos de aprendizado de máquina, incluindo modelos de aprendizado profundo.
Conclusão
Modern Data Stack trata-se de um termo utilizado para definir a modernização da área de arquitetura de dados de uma empresa ou organização. Os passos a serem seguidos podem e costumam variar, mas geralmente seguem os passos e ferramentas mencionados.
Dentro do contexto empresarial, a Modern Data Stack (MDS), por integrar na nuvem a coleta, o armazenamento, a integração e a visualização de dados, permite que os tomadores de decisão tenham acesso a insights valiosos em tempo real. Essa abordagem moderna oferece maior agilidade e eficiência na gestão de dados, proporcionando uma vantagem competitiva para as empresas.
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Publicado em 2023-05-09