Arquitetura de Dados Explicada com Chopp e Cachaça
Você já pensou como a arquitetura de dados se parece com a produção de chopp e cachaça? 🌾➡️📊
Olá! Sou alguém que vive pensando em soluções para negócios, mas hoje eu fui consumidor de uma dessas soluções. Quer saber como? Vamos explorar isso de uma forma bem interessante: através desta foto do artigo tirada em new real-time que dependendo da sua leitura não tão real-time assim, mas há muito mais por trás dessa imagem. Vou explicar tudo o que você precisa saber.
Zona de Consumo (Data Viz)
Nesta foto, o chopp e a cachaça representam diferentes usuários:
Usuário da Cachaça: Outra BU, como operações.
Assim como nas empresas, onde temos diferentes BUs (marketing, financeiro, operações), as regras de acesso são essenciais. No caso das bebidas alcoólicas, essas regras podem ser “maiores de 18 anos e com saldo para utilizar o recurso”. Mas, para chegarmos a esse ponto, vamos começar do início.
Coleta de Dados (Data Source)
Para criar um produto final, precisamos saber o que oferecer. Com base nos dados das pessoas, criamos nossos produtos. No caso do chopp e da cachaça, temos diversos ingredientes, que representam nossas fontes geradoras de dados. Essas fontes são as fazendas onde são plantados esses ingredientes.
Exemplos Práticos
Chopp: O malte, lúpulo, água e levedura são coletados de diferentes fazendas, representando a variedade de dados que uma empresa pode obter de diversas fontes como redes sociais, CRM e sistemas de ERP.
Cachaça: A cana-de-açúcar, plantada em diferentes regiões, representa dados coletados de diferentes departamentos ou filiais de uma empresa.
Extração e Movimentação (ETL)
A extração desses ingredientes é o momento em que movemos os dados para uma camada de armazenamento. Após a extração, vem o processamento e refinamento dos ingredientes, semelhante ao processamento de dados.
Exemplos de ETL na Produção de Bebidas
Extração: Coleta dos grãos de malte ou da cana-de-açúcar.
Transformação: Moagem do malte, fermentação e destilação da cana.
Carga: Transporte das bebidas para os bares ou pontos de venda.
Processamento e Armazenamento
Após o processamento, os ingredientes são embalados de várias formas. Podemos entregar uma bebida em uma garrafa, copo, lata ou barril. Da mesma forma, os dados podem ser consumidos em Excel, Power BI, .csv, entre outros formatos. O principal é o produto final.
Diversificação dos Formatos de Consumo
Garrafa: Relatórios detalhados e extensivos em PDF.
Copo: Dashboards interativos no Power BI.
Lata: Dados em .csv para análises rápidas e específicas.
Barril: Data lakes que armazenam grandes volumes de dados para análise profunda.
Consumo de Dados: Batch e Streaming
Vamos usar o exemplo da bebida para entender o consumo de dados:
Batch: Imagine que você prepara uma grande quantidade de chopp e serve todos os clientes de uma vez. Este é o processamento em lote, onde os dados são coletados e processados em abundância em intervalos regulares.
Streaming: Agora, imagine que cada vez que um cliente pede um chopp, você o serve imediatamente, diretamente da fábrica. Este é o processamento em tempo real, onde os dados são processados continuamente à medida que chegam.
Comparando com Situações do Cotidiano Empresarial
Batch: Processamento de folha de pagamento mensal, onde todos os dados são processados de uma vez no fim do mês.
Streaming: Monitoramento de transações de cartão de crédito em tempo real para detectar fraudes.
Governança e Qualidade dos Dados
Assim como é necessário garantir que as bebidas atendam aos padrões de qualidade e regulamentações, é crucial que os dados sejam governados e mantidos com alta qualidade. Isso envolve políticas de acesso, integridade dos dados e conformidade com regulamentações como GDPR.
Aplicações Práticas
Políticas de Acesso: Garantir que apenas pessoas autorizadas possam acessar certos tipos de dados.
Integridade dos Dados: Implementar mecanismos para detectar e corrigir erros nos dados.
Conformidade: Garantir que os dados sejam armazenados e utilizados em conformidade com leis e regulamentações.
Um Momento para Celebrar
Não sou um consumidor diário, mas sim quando há algo para comemorar. E quando consumo, há um leve relaxamento, onde as ideias mais brotam! Esse é o momento em que todas as partes do sistema de dados se juntam e funcionam perfeitamente, permitindo insights valiosos que podem impulsionar o negócio.
Resumindo
Cada etapa da produção e consumo de bebidas pode ser comparada a uma parte da arquitetura de dados:
Fazendas: Input de dados, representando os ingredientes das fazendas.
Storage: Onde armazenamos nossos ingredientes.
Extração, Transformação e Carga (ETL):
Extração: Máquina que coleta os ingredientes da fazenda.
Transformação: Fábrica que faz a seleção, limpeza e aplicação da receita (regra de negócio).
Carga: Delivery para consumo.
Pensando assim, vemos como uma arquitetura de dados funciona, ilustrada por algo tão simples e prazeroso quanto um copo de chopp e uma garrafa de cachaça. Vamos transformar nossos dados brutos em informações valiosas e acessíveis, assim como transformamos ingredientes em deliciosas bebidas!
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