Processos de um pipeline de Dados

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O pipeline de dados é um conjunto de processos que são utilizados para coletar, armazenar, processar e distribuir dados de forma eficiente e automatizada. Ele inclui etapas como coleta de dados, limpeza, transformação e carregamento (ETL) em um sistema de armazenamento de dados, como um Data Lake ou Data Warehouse.

O ETL é uma das etapas do pipeline de dados, e se refere às tarefas de extrair, transformar e carregar dados. Durante a etapa de extração, os dados são coletados de diferentes fontes, como bancos de dados, arquivos ou APIs. Na etapa de transformação, os dados são limpados e formatados de forma a serem armazenados de maneira consistente. Por fim, na etapa de carregamento, os dados são armazenados em um sistema de armazenamento de dados, como um Data Lake ou Data Warehouse.

Um Data Lake é um sistema de armazenamento de dados que permite armazenar dados não estruturados e estruturados de forma não processada. Ele é utilizado como uma fonte de dados para o Data Warehouse e permite aos usuários acessar e processar os dados diretamente, sem a necessidade de pré-processamento.

Um Data Warehouse é um sistema de armazenamento de dados que armazena dados de forma estruturada e processada, que é projetado para suportar análises de negócios e relatórios. Ele é alimentado por dados de várias fontes, como bancos de dados, arquivos e APIs, e é utilizado para suportar a tomada de decisão empresarial.

Os Data Marts são subsistemas de um Data Warehouse, que são projetados para atender a necessidades específicas de determinadas áreas ou departamentos de uma empresa. Eles contêm uma porção dos dados do Data Warehouse e são projetados para fornecer dados específicos para uma determinada área de negócios, como vendas, finanças ou recursos humanos.

Em resumo, o pipeline de dados é um conjunto de processos que são utilizados para coletar, armazenar, processar e distribuir dados de forma eficiente e automatizada. Ele inclui etapas como ETL, que é a extração, transformação e carregamento de dados em sistemas de armazenamento de dados como Data Lake, Data Warehouse e Data Marts, que são projetados para suportar análises de negócios e relatórios.

Version:en-us

The data pipeline is a set of processes that are used to collect, store, process and distribute data in an efficient and automated way. It includes steps such as data collection, cleaning, transforming and loading (ETL) into a data storage system such as a Data Lake or Data Warehouse.

ETL is one of the stages of the data pipeline, and refers to the tasks of extracting, transforming and loading data. During the extraction step, data is collected from different sources such as databases, files or APIs. In the transformation step, the data is cleaned and formatted so that it can be stored consistently. Finally, in the loading step, the data is stored in a data storage system, such as a Data Lake or Data Warehouse.

A Data Lake is a data storage system that allows you to store unstructured and structured data in an unprocessed form. It is used as a data source for the Data Warehouse and allows users to access and process the data directly without the need for pre-processing.

A Data Warehouse is a data storage system that stores data in a structured and processed form, which is designed to support business analysis and reporting. It is powered by data from various sources such as databases, files and APIs and is used to support business decision making.

Data Marts are subsystems of a Data Warehouse, which are designed to meet the specific needs of certain areas or departments of a company. They contain a portion of the Data Warehouse data and are designed to provide data specific to a particular area of the business, such as sales, finance or human resources.

In summary, the data pipeline is a set of processes that are used to collect, store, process and distribute data in an efficient and automated way. It includes steps like ETL, which is the extraction, transformation and loading of data into data storage systems like Data Lake, Data Warehouse and Data Marts, which are designed to support business analysis and reporting.