Pipeline de Dados é a saída para melhorar a sua estratégia de negócios?

Para ter uma informação “limpa”, o recurso é fundamental para o sucesso

Hoje em dia, o fluxo de informações gerados na internet é quase infinito e trabalhar tudo isso requer muito mais do que um bom programa de computador. Para que os dados sejam melhor aproveitados, as empresas resolveram adotar o pipeline de dados, que bem estruturado será um grande diferencial para o sucesso de seus projetos. A sua funcionalidade transforma o ambiente de negócios e por isso vamos entender as etapas de trabalho e o impacto para a sua companhia na tomada de decisão. 

Falando em funcionalidade, os pipelines de dados consistem em três elementos principais: uma fonte, uma ou mais etapas de processamento e um destino. Através deles, os dados são transferidos para as áreas de interesse do seu negócio e numa série de etapas de seu  processamento transforma a matéria bruta em algo que pode ser analisado pela equipe de trabalho.  

Pode-se entender o conceito de pipeline de dados como um conjunto de ações que muda os dados brutos de várias fontes (pesquisas, feedbacks, lista de compras, votos, etc.) para um formato compreensível para que possamos armazená-los e usá-los para análise.

Vejam como são as etapas do Pipeline de Dados: 

1) Dados chegam de múltiplas fontes através de processo de ingestão para uma zona de pouso no data lake. A ingestão de dados pode ser feita via streaming ou batch. Essa camada também é chamada de RAW Data ou camada Bronze.

2) Após a ingestão dos dados passamos para a camada de processamento e treinamento dos dados para processos de machine learning. Esta camada também é chamada de Silver ou Processing Zone.

3) Depois de fase de limpeza, tratamento, correlacionamento, processos de machine learning e enriquecimento dos dados é hora de gravar essas tabelas na zona curada . Esta camada também é chamada de tabela Gold ou Trusted Data. E essa camada serve de base para todos os relatórios e aplicações que precisam consumir os dados limpos e tratados.

4) Serving Zone ou Modern Data Warehouse (MDW). É a camada que serve os dados confiáveis e otimizados para consulta das unidades de negócio da empresa. 

A utilização dos dados para a tomada de decisões acontece também numa evolução gradual da arquitetura e ferramentas de apoio necessárias para que esses dados sejam organizados e disponibilizados nos formatos corretos para cada área envolvida.  

Afinal, tudo isso exige funcionalidades confiáveis, incluindo processo, pessoas e tecnologia que serão implementadas em todo o pipeline de dados para valor. 

A seguir, vou mostrar um exemplo bem resumido em um processo dentro de uma empresa de como os dados são importantes, o tráfego das informações até chegar a equipe que vai, a partir de tudo que foi colhido, formar um planejamento assertivo pensando em ganhos pensando no Natal. Portanto, com base no software de pipeline de dados ou métodos que você está usando, as informações podem ser alteradas antes de chegarem ao seu destino.

Como a empresa adota o pipeline como recurso para suas estratégias de vendas 

Na nova atual arquitetura econômica, as empresas estão começando a considerar os dados como o “novo petróleo”, não apenas um ativo valioso, mas um ingrediente essencial para a sobrevivência. Nessa linha de raciocínio, usaremos um exemplo (vale destacar que qualquer semelhança é mera coincidência!) de como o uso do Pipeline de Dados pode contribuir para reverter perdas e transformá-las em ganhos financeiros e operacionais.

Uma empresa que produz refrigerantes tem visto seu faturamento declinar de fevereiro a outubro e precisa reverter o quadro pensando no final do ano obter uma compensação pela falta de entrada de recursos, como nos anos anteriores. Os gestores de cada setor são chamados para apresentarem soluções e o que pode ser feito. A presidência da companhia acelerou o programa digital e trouxe, entre as novidades, o pipeline de dados para ajudar os tomadores de decisão a planejarem uma estratégia de vendas em dezembro.

Foi sugerido uma campanha de marketing digital para conquistar mais consumidores. Isso, aliás, seria o óbvio em qualquer empresa que queira se expandir. Pois bem, era necessário ter um mapa completo da situação da companhia nos últimos três anos e diferentes setores tinham armazenado os dados de seus resultados nos anos requeridos, o que foi trabalhado no Pipeline de Dados. O que foi apurado, em grande maioria, eram informações não estruturadas de forma organizada. Assim, o software conseguiu organizar tudo, etapa após etapa, até chegar aos tomadores de decisão.

O feedback trazido por eles, após a conclusão do planejamento, foi o seguinte: com dados estruturados, pôde-se perceber a oscilação nas vendas e em determinados pontos entre os clientes. Isto abriu os olhos nos gestores que, a partir das informações corretas, resolveram tomar medidas internas e externas: melhorou o quadro de funcionários e ao mesmo tempo deu um novo direcionamento na relação com os colaboradores de vendas. O resultado: 15 por cento no percentual de compradores de refrigerantes. 

Moral da história: o uso do Big Data como canalizador dos dados que foram estruturados em Pipeline, deu aos tomadores de decisão informações cruciais para fazer um planejamento, com vistas à ganhos em um período que o país atravessa uma crise econômica. Ou seja, definindo as etapas em formato de Pipeline comercial, é possível ter uma ideia de qual venda precisa de um foco maior e estimar o resultado das vendas do mês de Natal. 

Quando estamos trabalhando com dados, é muito comum precisarmos executar vários processos para chegar em um resultado desejado. O processo é bem intenso, com resultados comprováveis, até porque quando se tem um Data Science, por exemplo, não é apenas pegar o dado e rodar um algoritmo de Machine Learning… Mas a tecnologia vai muito adiante, simplifica sua vida em um mundo cada vez mais conectado. Com Pipeline de Dados, você estará em “boas mãos”. 

Saiba mais: https://medium.com/data-hackers/construindo-um-pipeline-de-dados-com-nifi-kafka-e-s3-parte-1-2-d7e4a9aeb136 https://datahackers.com.br/newsletter/vamos-falar-de-pipeline-de-dados-entenda-como-ele-e-importante-para-o-sucesso-dos-projetos-de-data-science  

%d blogueiros gostam disto: