Criação de pipelines de dados analíticos com SQL

Se você está tentando criar um pipeline de dados analíticos, o SQL é a ferramenta perfeita para esse trabalho. Ele ajudará sua organização a criar uma base de análise de dados que transforma os dados em valor comercial.

Por que você deve se preocupar em criar pipelines de dados com SQL? Isso pode parecer um desafio técnico, mas um pipeline de dados sólido é uma das ferramentas mais essenciais para transformar dados brutos em insights acionáveis. Sem um pipeline sólido, seus dados permanecem em silos e são difíceis de analisar, o que faz com que insights comerciais valiosos não sejam aproveitados.

Imagine fazer todo o processo de coleta, transformação e carregamento de dados manualmente. Agora pense em automatizar tudo isso, economizando tempo (e dinheiro) e minimizando o risco de erro humano. Isso parece útil e merece sua atenção? Se sim, continue lendo!

A importância dos pipelines de dados

Você provavelmente já ouviu mais de uma vez que os dados são o novo petróleo. Todas as empresas têm processos, ferramentas e funcionários que geram grandes quantidades de informações. Embora na maioria das vezes esses dados sejam díspares, eles podem ajudar a traçar um panorama de como a empresa está sendo administrada, sua eficiência, eficácia dos funcionários etc.

Todos esses dados são gerados por diferentes ferramentas e, portanto, geralmente são armazenados em locais diferentes, específicos para cada aplicativo.

No entanto, suponha que a empresa queira ter uma visão melhor de uma determinada área de seus negócios. Uma ferramenta ou aplicativo pode não ter todos os dados necessários para fazer isso, portanto, eles podem decidir usar dados de diferentes aplicativos. É aí que entram os pipelines de dados. De fato, esse é um dos casos de uso mais comuns dos pipelines de dados.

Se você acha que precisa entender melhor o que é um banco de dados SQL e a função que ele desempenha no gerenciamento de dados, recomendo que leia o artigo O que é um banco de dados SQL. Para uma experiência de aprendizado mais prática, nosso curso interativo sobre Criação de estruturas de banco de dados atenderá às suas necessidades.

Como os pipelines de dados agregam valor

Os pipelines de dados, um componente essencial dos serviços de engenharia de dados, ajudam as organizações a coletar e processar dados para obter valor extra. As situações mais comuns em que os pipelines de dados são usados são

1. Automatização do fluxo de dados: Um pipeline de dados reduzirá a necessidade de intervenção manual, automatizando a coleta de dados de diferentes sistemas. Ele processa e armazena o conjunto de dados novo e aprimorado, que será usado em sistemas e processos downstream.
2. Garantia de consistência: Ter um pipeline de dados garantirá que as mesmas etapas sejam sempre usadas para processar e transformar dados. Isso mantém a integridade dos dados e, essencialmente, reduz os erros manuais a zero.
3. Possibilitar a escalabilidade: À medida que os dados crescem, um pipeline de dados bem construído e escalável pode lidar automaticamente com volumes crescentes de dados sem um aumento proporcional no esforço. Isso é o oposto do que acontece no processamento manual de dados.
4. Melhorar a qualidade dos dados: Um pipeline de dados pode fornecer uma maneira dinâmica e padronizada de limpar os dados para garantir que a saída seja precisa e confiável.
5. Acelerar os insights: Ter um pipeline de dados permitirá que sua organização acelere o cronograma para fornecer insights. À medida que o pipeline obtém novos dados de entrada, ele disponibiliza informações novas e acionáveis; isso permite que as partes interessadas tomem decisões em tempo real.

Por que escolher o SQL para criar pipelines de dados?

SQL, que significa Structured Query Language (Linguagem de Consulta Estruturada), é a principal ferramenta para recuperação e transformação de dados. Esse processo foi chamado de "ETL" (Extract Transform Load) quando os bancos de dados relacionais se tornaram mais populares e o armazenamento de dados começou a se popularizar.

O SQL tem sido uma habilidade essencial para qualquer profissional de banco de dados. Ela se tornou ainda mais importante na atual era orientada por dados; todo engenheiro de dados precisa saber como projetar e criar pipelines de dados SQL.

Como linguagem de programação, o SQL é muito versátil, confiável e poderoso. Quando se trata de criar pipelines de dados, o SQL faz sentido; ele é suportado por quase todos os bancos de dados existentes. E os pipelines de dados com SQL não se referem apenas à movimentação de dados do sistema de origem A para o sistema de destino B; eles se referem à transformação, limpeza e preparação desses dados para análise. Você pode fazer tudo isso de forma eficiente com o SQL.

Vantagens de usar o SQL em pipelines de dados

1. O SQL é uma linguagem universal. O SQL é amplamente usado com sistemas de banco de dados populares como MySQL, PostgreSQL, Oracle e SQL Server. Isso significa que as habilidades em SQL que você desenvolve em uma plataforma de banco de dados são transferíveis (e estão em alta demanda).
2. O SQL é excelente na manipulação de dados. O SQL foi projetado para consultar, filtrar, agregar e unir dados. Todas essas operações são fundamentais para a transformação de dados em um pipeline de dados SQL.
3. O SQL se integra bem. A maioria das ferramentas e plataformas de dados é compatível com SQL, o que facilita a integração de vários componentes de sua pilha de dados. Por exemplo, um dos cenários mais comuns solicitados pelas partes interessadas da empresa é a integração de um banco de dados com uma ferramenta de Business Intelligence para gerar painéis e visualizações de dados. Uma das ferramentas de BI mais populares (e gratuitas) é o Looker, que é facilmente integrado ao SQL.
4. O SQL é amigável à automação. Os scripts SQL podem ser automatizados e executados em uma programação específica (ou seja, com cron jobs ou agendadores de banco de dados). Isso garante que seu pipeline de dados seja executado sem problemas, sem supervisão constante ou dependência excessiva de acionadores manuais.
5. O SQL é econômico. Usar os bancos de dados existentes de sua organização é inteligente e vital; pode ser mais barato do que investir em um software de pipeline de dados especializado.

Ao utilizar as vantagens do SQL, você pode criar pipelines de dados eficientes e dimensionáveis. Você pode projetá-los para lidar com transformações de dados complexas e fornecer resultados confiáveis. E tudo isso pode ser feito com base em sua infraestrutura de dados existente.

O processo de ETL: Extrair, transformar, carregar

No centro da criação de pipelines de dados com SQL está o processo de ETL. Extrair, Transformar e Carregar são as etapas usuais em um pipeline de dados SQL:

1. Extrair é a primeira etapa na maioria dos pipelines de dados SQL. É quando você extrai dados de várias fontes, como bancos de dados, APIs ou arquivos simples.
2. A transformação é normalmente a segunda fase de um pipeline de dados SQL. É nela que os dados são limpos e modificados para se adequarem ao formato ou à estrutura usada em tarefas ou sistemas downstream. A fase de transformação pode conter várias etapas, como filtragem, agregação e outras operações analíticas.
3. O carregamento é a etapa final do processo de ETL. É nela que os dados transformados na fase anterior são salvos em um banco de dados ou data warehouse de destino para análise posterior.

A compreensão de cada etapa desse processo é fundamental para a criação de um pipeline de dados SQL eficaz. Vamos examinar um exemplo de um pipeline de dados SQL implementado em um processo de ETL. Examinaremos cada etapa individualmente.

Etapa 1: Extração - Colocando as mãos nos dados

Antes de mais nada, precisamos coletar nossos dados. No SQL, isso geralmente envolve o uso de instruções SELECT para extrair dados de várias fontes.

Exemplo:

SELECT
  customer_id,
  first_name,
  last_name,
  email,
  purchase_amount,
  purchase_date
FROM raw_sales_data
WHERE purchase_date >= '2024-01-01';

Essa consulta extrairá as informações do cliente e as informações de compra de todas as vendas feitas desde o início de 2024.

Mas e se nossos dados estiverem espalhados em várias tabelas? Não tem problema! Podemos usar operações JOIN para combinar dados de diferentes fontes:

SELECT
  c.customer_id,
  c.first_name,
  c.last_name,
  c.email,
  o.order_id,
  o.purchase_amount,
  o.purchase_date
FROM customers c
JOIN orders o
  ON c.customer_id = o.customer_id
WHERE o.purchase_date >= '2024-01-01';

Essa consulta combina informações de clientes da tabela customers com detalhes de pedidos da tabela orders tabela.

Etapa 2: Transformar - tornar seus dados mais úteis

Agora que temos nossos dados brutos, é hora de limpá-los e prepará-los para análise. Isso pode envolver a combinação de dados de várias fontes, a limpeza de valores confusos ou o cálculo de novas métricas.

Exemplo:

SELECT 
  customer_id,
  UPPER(first_name) || ' ' || UPPER(last_name) AS customer_name,
  LOWER(email) AS email,
  ROUND(SUM(purchase_amount), 2) AS total_spent,
  COUNT(order_id) AS number_of_orders,
  ROUND(AVG(purchase_amount), 2) AS average_order_value,
  MAX(purchase_date) AS last_purchase_date
FROM raw_sales_data
GROUP BY
  customer_id,
  first_name,
  last_name,
  email;

Essa consulta pegará os nomes dos clientes e os padronizará em letras maiúsculas. Ela também garantirá que os endereços de e-mail estejam todos em letras minúsculas. No final, ela calculará algumas métricas úteis, como o valor total gasto, o número de pedidos, o valor médio do pedido e a data da última compra.

Aqui está outra transformação que categorizará os clientes com base em seus gastos (supondo que a coluna total_spent já esteja disponível):

SELECT 
  customer_id,
  customer_name,
  email,
  total_spent,
  CASE
    WHEN total_spent >= 1000 THEN 'High Value'
    WHEN total_spent >= 500 THEN 'Medium Value'
    ELSE 'Low Value'
  END AS customer_category
FROM raw_sales_data;

Essa consulta adiciona uma nova coluna que categoriza os clientes com base em seus gastos totais.

Etapa 3: Carregar - Armazenar os dados processados

Agora que temos os dados no formato desejado, a etapa final é carregar os dados transformados em seu destino, geralmente um data warehouse separado ou um banco de dados analítico.

Exemplo:

INSERT INTO customer_analytics (
  customer_id,
  customer_name,
  email,
  total_spent,
  number_of_orders,
  average_order_value,
  last_purchase_date,
  customer_category
)
SELECT *,
  CASE
    WHEN total_spent >= 1000 THEN 'High Spending’
    WHEN total_spent >= 500 THEN 'Medium Spending’
    ELSE 'Low Spending'
  END AS customer_category
FROM (
  SELECT
    customer_id,
    UPPER(first_name) || ' ' || UPPER(last_name) AS customer_name,
    LOWER(email) AS email,
    ROUND(SUM(purchase_amount), 2) AS total_spent,
    COUNT(order_id) AS number_of_orders,
    ROUND(AVG(purchase_amount), 2) AS average_order_value,
    MAX(purchase_date) AS last_purchase_date
  FROM raw_sales_data
  GROUP BY
    customer_id,
    first_name,
    last_name,
    email
) AS temp;

E é isso! Você limpou, agregou e enriqueceu seus dados originais. Em seguida, transferiu-os para um novo conjunto de dados que agora está pronto para análise. Você fez tudo isso usando o poder do SQL e, no processo, também criou um pipeline de dados SQL.

Automatizando seu pipeline de dados SQL

A criação de um pipeline de dados SQL já oferece um grande valor, mas a verdadeira mágica acontece quando você o automatiza. A maioria dos sistemas de bancos de dados e soluções de armazenamento de dados modernos oferece esses recursos de agendamento integrados. Você pode configurar facilmente um trabalho para executar o pipeline de dados SQL todas as noites, garantindo que dados novos estejam prontos para análise pela manhã.

Exemplo:

Aqui está um exemplo de pseudocódigo de como você pode programar seu pipeline:

CREATE JOB daily_customer_pipeline
SCHEDULE = EVERY DAY STARTING AT '00:00'
AS
BEGIN
  EXECUTE extract_raw_data;
  EXECUTE transform_customer_data;
  EXECUTE load_customer_analytics;
END;

Esse trabalho executa todo o pipeline diariamente, mantendo seus dados atualizados sem intervenção manual.

Técnicas avançadas para pipelines de dados SQL

Depois de dominar os conceitos básicos, você pode explorar técnicas mais avançadas. Essas oportunidades de aprimorar seus pipelines de dados SQL incluem:

1. Carregamento incremental

Em vez de processar todos os dados durante cada execução do pipeline, o carregamento incremental permite processar apenas dados novos ou atualizados. Supondo que os dados em seu banco de dados cresçam, seus pipelines de dados começarão a ficar mais lentos ou a consumir mais recursos. É por isso que o carregamento incremental é um conceito essencial na criação de pipelines de dados. Você precisa ter certeza de que manterá seus custos baixos e seus pipelines funcionando rapidamente!

Exemplo:

INSERT INTO customer_analytics
SELECT *
FROM transformed_customer_data
WHERE last_update_date > (
  SELECT MAX(last_update_date)
  FROM customer_analytics
);

Essa consulta de carregamento incremental processará e inserirá somente as linhas que foram atualizadas desde a última execução do pipeline.

2. Tratamento de erros e registro em log

Os pipelines robustos devem ter um bom tratamento de erros. Isso garante que os problemas sejam detectados e resolvidos prontamente durante a execução do pipeline e exijam o mínimo possível de intervenção manual.

Exemplo:

BEGIN TRY
  -- Your pipeline code here
END TRY
BEGIN CATCH
  INSERT INTO error_log (error_message, error_timestamp)
  VALUES (ERROR_MESSAGE(), GETDATE());
END CATCH;

Essa configuração captura todos os erros durante a execução do pipeline e os registra para análise posterior.

3. Verificações da qualidade dos dados

A implementação de verificações da qualidade dos dados ajuda a manter a integridade do pipeline.

Exemplo:

SELECT 
  COUNT(*) AS total_rows,
  COUNT(DISTINCT customer_id) AS unique_customers,
  AVG(total_spent) AS avg_total_spent,
  MIN(last_purchase_date) AS earliest_purchase,
  MAX(last_purchase_date) AS latest_purchase
FROM customer_analytics;

A execução dessa consulta após a conclusão do pipeline fornece um instantâneo dos dados recém-gerados, ajudando você a identificar possíveis problemas.

Práticas recomendadas para pipelines de dados SQL

1. Comece pequeno e aumente a escala. Sempre comece com um pipeline de dados SQL simples. Você pode aumentar a complexidade à medida que ganha confiança de que a saída em cada etapa está correta.
2. Monitore o desempenho do banco de dados: Fique de olho nos tempos de execução da consulta, nos tempos de execução do pipeline e no uso de recursos; otimize conforme necessário. Use o comando EXPLAIN ao executar suas consultas para entender como elas são executadas. Esse é um tópico mais avançado, mas você precisa estar ciente dele ao criar seus pipelines.
3. Trate os erros com elegância: Conforme mostrado anteriormente, é importante implementar o registro de erros e as notificações em seus pipelines de dados. Não deixe que um único erro interrompa todo o pipeline.
4. Use o controle de versão: Este item raramente é mencionado, mas ainda vale a pena. Trate seus scripts SQL como código, ou seja, use o controle de versão para acompanhar as alterações no código e colaborar com seus colegas.
5. Documentetudo: certifique-se de adicionar comentários ao seu código e manter uma documentação externa. Seu futuro eu (e seus colegas) apreciarão isso.
6. Faça testes completos: Desenvolva testes para seu pipeline. Inclua testes de unidade para transformações individuais e testes de integração para todo o pipeline.
7. Mantenha-se em conformidade: Certifique-se de que, ao trabalhar com dados PII (pessoalmente identificáveis ou confidenciais), você siga as normas de privacidade de dados, como GDPR ou CCPA.

Aplicativos do mundo real de pipelines de dados SQL

Os pipelines de dados SQL são usados em inúmeros cenários do mundo real, como, por exemplo

1. Comércio eletrônico: Acompanhamento do comportamento do cliente, gerenciamento de estoque e geração de relatórios de vendas, acompanhamento do desempenho de vendas de diferentes itens etc.
2. Finanças: Quase todos os pipelines no mundo financeiro são pipelines de dados. Normalmente, eles envolvem a agregação de dados de transações, o cálculo de métricas de risco de empréstimos, a geração de relatórios regulatórios etc.
3. Saúde: É importante ter uma visão abrangente do estado de um paciente. Os pipelines de dados SQL combinam dados de pacientes de vários sistemas para análises e relatórios abrangentes.
4. Marketing: No setor de marketing, os pipelines são usados para analisar o desempenho de campanhas, a segmentação de clientes e a personalização de recomendações.

Saiba mais sobre SQL e pipelines de dados

A criação de pipelines de dados analíticos com SQL pode transformar a maneira como sua organização lida com os dados. Ao dominar essas técnicas, você não está apenas movendo os dados; está criando uma estrutura robusta para obter insights valiosos. Você está fornecendo informações que podem ajudar sua empresa a tomar decisões melhores e mais rápidas.

Lembre-se de que a chave para criar pipelines de dados eficazes com SQL é a prática. Comece aos poucos. Experimente diferentes técnicas e abordagens de transformação enquanto gerencia o desempenho da consulta e do pipeline. Em seguida, crie gradualmente pipelines mais complexos à medida que você se sentir mais confortável com o processo. Por fim, certifique-se de levar em consideração o equilíbrio entre desempenho e custo. Não tenha medo de cometer erros - eles costumam ser os melhores professores!

À medida que prosseguir em seu caminho, continue explorando novos recursos e práticas recomendadas de SQL. O mundo dos dados está sempre evoluindo e o futuro de um engenheiro de dados é brilhante. Manter-se atualizado com as tecnologias atuais o ajudará a criar pipelines mais eficientes e eficazes.

Está pronto para levar suas habilidades em SQL para o próximo nível? Então dê uma olhada nos cursos da LearnSQL.com.br especialmente o pacoteIlimitado Vitalício , para se aprofundar na criação de pipelines SQL e em tópicos relacionados. Seus dados não se transformarão sozinhos, portanto, vá em frente e comece a aprender e a criar!