Modern Data Stack - Potencializando a Análise de Dados para Decisões Estratégicas

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Modern data stack Potencializando a análise de dados para decisões estratégias

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“Data is the new oil”

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Quem é esse? ● 26 anos ● 4 anos de engenharia de dados ● Google cloud certiﬁed ● Dono de gato Cadu Magalhães @1cadumagalhaes cadumagalhaes.dev datacareer.guide

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Contexto análises

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Alguns conceitos

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Pipeline? “Uma série de ações que manipulam e combinam dados de múltiplas fontes para análise ou visualização”

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ETL?

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Modern data stack

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O que é? “A modern data stack é uma abordagem de arquitetura de dados composta por um conjunto de ferramentas e tecnologias integradas, que permitem às empresas coletar, armazenar, processar e analisar dados de forma ágil e escalável, facilitando a tomada de decisões baseadas em dados.” - Chat GPT

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● Estrutura escalável ● Manutenção simples ● Foco no desenvolvimento Por que?

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O problema

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Uma pipeline de dados

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Ingestão Decidir quais são as fontes de dados, e qual exatamente será o processo de ingestão. Podemos baixar dados via API, utilizando alguma biblioteca pronta, uma ferramenta especializada.

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Armazenamento Decidir qual será o formato, ferramenta e local onde armazenaremos os dados (tanto brutos quanto transformados, de preferência). Aqui podemos discutir algumas formas de arquitetura, como data lake, data warehouse, data mesh.

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Transformação Além de deﬁnir qual será a estratégia de transformação (ETL x ELT), decidir como e onde será feita.

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Orquestração Tendo nossas transformações mapeadas, precisamos deﬁnir quando e onde serão executadas. E mais importante, garantir que as dependências estejam mapeadas.

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Monitoramento Garantir que teremos notiﬁcações e alertas caso alguma etapa falhe.

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Qualidade de dados Depois que o processo tiver ﬁnalizado, podemos acrescentar validações nos dados em si.

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E outras etapas Visualizações, análises, etc

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As soluções

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Ingestão de dados Airbyte - Open Source Meltano - Open Source Supermetrics, Fivetran, Adverity, Funnel, Stich

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Armazenamento de dados

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Transformação de dados

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Orquestração de dados

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Monitoramento de dados

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Qualidade de dados

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E qual o impacto de tudo isso?

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- contato@cadumagalhaes.dev - @1cadumagalhaes - datacareer.guide Obrigade!

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