Geral
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Radzivon Alkhovik
Entusiasta da automação de baixo código
3 de julho de 2024
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Um pipeline de dados é uma série de etapas que permitem o fluxo automatizado de dados de uma ou mais fontes para um destino de armazenamento, análise ou outros fins. Um pipeline de dados típico consiste em três componentes principais:
O principal objetivo de um pipeline de dados é garantir a movimentação eficiente e confiável dos dados das fontes para os sistemas de destino, onde eles podem ser utilizados para relatórios, análises, aprendizado de máquina e outros aplicativos orientados por dados.
Principais conclusões: Os pipelines de dados automatizam o fluxo de dados das fontes para os destinos, permitindo processamento, armazenamento e análise eficientes. Os pipelines de Big Data lidam com conjuntos de dados maciços e complexos caracterizados por volume, velocidade e variedade, usando tecnologias como armazenamento distribuído, processamento paralelo, ingestão em tempo real e bancos de dados NoSQL. Para projetar e implementar pipelines de dados, é necessário considerar a segurança, o dimensionamento, a tolerância a falhas, a qualidade, o monitoramento, a governança e a integração, enquanto o futuro envolve IA/ML, sem servidor, nativo da nuvem, em tempo real, computação de borda, DataOps e arquiteturas descentralizadas.
Um pipeline de dados típico consiste em três componentes principais:
A fonte de dados é o ponto de partida de um pipeline de dados. É de onde os dados se originam e são extraídos. As fontes de dados podem ser diversas e variar de acordo com os sistemas e requisitos da organização. Alguns exemplos comuns de fontes de dados incluem:
Depois que os dados são extraídos da fonte, eles entram no estágio de processamento de dados. É nesse estágio que várias transformações e manipulações são aplicadas aos dados para prepará-los para o sistema de destino. As etapas específicas de processamento dependem dos requisitos de dados e das expectativas do sistema de destino. Algumas operações comuns de processamento de dados incluem:
O estágio de processamento de dados geralmente envolve o uso de ferramentas e estruturas de transformação de dados, como o Apache Spark, o Apache Flink ou o Apache NiFi, que oferecem recursos avançados para processamento e transformação de dados distribuídos.
Após o processamento dos dados, eles são carregados no sistema de destino, que é o destino final do gerenciamento do pipeline de dados. A escolha do destino dos dados depende do caso de uso pretendido e dos requisitos dos consumidores de dados. Alguns exemplos comuns de destinos de dados incluem:
O destino dos dados é onde os dados são consumidos por vários consumidores de dados, como analistas de negócios, cientistas de dados ou aplicativos downstream, para impulsionar a tomada de decisões, a geração de relatórios ou outros casos de uso orientados por dados.
Um pipeline de big data é um pipeline de dados especializado projetado para lidar com os desafios exclusivos apresentados por conjuntos de dados maciços, complexos e de rápido crescimento, comumente conhecidos como "big data". O Big Data é caracterizado pelos "três Vs":
Para enfrentar esses desafios, os pipelines de Big Data utilizam estruturas de computação distribuída, como o Apache Hadoop ou o Apache Spark. Essas estruturas permitem o processamento paralelo de grandes conjuntos de dados em clusters de computadores, possibilitando um processamento de dados eficiente e dimensionável. Ao distribuir os dados e o processamento em vários nós, os pipelines de Big Data podem lidar com o volume e a velocidade dos dados com mais eficiência.
Os pipelines de Big Data também empregam tecnologias como o Apache Kafka para ingestão e processamento de dados em tempo real. O Apache Kafka é uma plataforma de streaming distribuído que permite a coleta, o armazenamento e o processamento de fluxos de dados em tempo real e de grande volume. Ele atua como uma fila de mensagens e permite a dissociação de produtores e consumidores de dados, possibilitando o processamento de dados dimensionável e tolerante a falhas.
Além disso, os pipelines de Big Data geralmente utilizam bancos de dados NoSQL, como MongoDB ou Cassandra, para armazenar e consultar dados não estruturados ou semiestruturados. Esses bancos de dados são projetados para lidar com grandes volumes de dados e oferecem modelos de dados flexíveis que podem acomodar a variedade de tipos de dados comumente encontrados em cenários de Big Data.
Ao aproveitar essas tecnologias e arquiteturas, os pipelines de Big Data permitem que as organizações processem e analisem conjuntos de dados maciços com eficiência, obtenham insights valiosos em tempo real ou quase real e lidem com os diversos tipos e estruturas de dados presentes nos ambientes de Big Data. Isso permite que as organizações tomem decisões orientadas por dados, otimizem as operações e obtenham uma vantagem competitiva na era do Big Data.
A implementação de um exemplo de pipeline de dados bem projetado oferece vários benefícios importantes para as organizações:
Os pipelines de dados automatizam todo o fluxo de trabalho de dados, eliminando a necessidade de intervenções manuais e reduzindo o risco de erros. Essa automação agiliza o processamento de dados, permite o fornecimento mais rápido de dados e melhora a eficiência operacional geral.
Com a capacidade de processar dados em tempo real ou quase em tempo real, os pipelines de banco de dados permitem que as organizações obtenham insights acionáveis rapidamente. Isso é particularmente valioso em cenários como detecção de fraudes, recomendações em tempo real ou monitoramento de IoT, em que a tomada de decisão instantânea é crucial.
O pipeline de dados foi projetado para ser dimensionado horizontalmente (adicionando mais nós a um cluster) ou verticalmente (aumentando os recursos de nós individuais) para acomodar volumes de dados e requisitos de processamento crescentes. Essa escalabilidade garante que o pipeline possa lidar com cargas de dados cada vez maiores sem comprometer o desempenho.
Os pipelines de dados geralmente incluem etapas de limpeza, validação e enriquecimento de dados, que ajudam a manter altos padrões de qualidade de dados. Ao detectar e corrigir anomalias, inconsistências e erros de dados no início do pipeline, as organizações podem garantir a precisão e a confiabilidade dos dados que chegam aos sistemas de destino.
Ao automatizar os fluxos de trabalho de dados e otimizar a utilização de recursos, os pipelines de dados podem reduzir significativamente os custos associados ao processamento manual de dados. Além disso, a capacidade de processar dados em tempo real pode levar a uma tomada de decisão mais rápida, o que pode se traduzir em economia de custos e aumento das oportunidades de receita.
Os pipelines de dados podem ser categorizados com base em vários fatores, como o modo de processamento, a abordagem de integração de dados ou o ambiente de implantação. Aqui estão alguns tipos comuns de pipelines de dados:
Os pipelines de processamento em lote processam dados em blocos grandes e discretos em intervalos programados, como por exemplo, a cada hora, diariamente ou semanalmente. Essa abordagem é adequada para cenários em que o processamento em tempo real não é necessário e o foco está no manuseio eficiente de grandes volumes de dados. Os pipelines de processamento em lote são comumente usados para tarefas como armazenamento de dados, operações de ETL (Extrair, Transformar, Carregar) e treinamento de modelos de aprendizado de máquina off-line.
Os pipelines de dados de streaming processam continuamente os dados à medida que são gerados, permitindo insights em tempo real ou quase em tempo real. Esses pipelines são projetados para lidar com fluxos de dados de alta velocidade de fontes como dispositivos de IoT, feeds de mídia social ou dados de fluxo de cliques. Os pipelines de streaming são ideais para casos de uso que exigem processamento imediato de dados, como detecção de fraudes em tempo real, recomendações em tempo real ou monitoramento e alertas em tempo real.
Os pipelines de integração de dados concentram-se na combinação de dados de várias fontes heterogêneas em uma exibição unificada. Esses pipelines geralmente envolvem processos de ETL ou ELT (Extract, Load, Transform) para extrair dados de várias fontes, transformá-los para que se ajustem a um esquema ou formato comum e carregá-los em um repositório de dados centralizado, como um data warehouse ou data lake. Os pipelines de integração de dados permitem que as organizações eliminem os silos de dados e criem uma única fonte de verdade para análise e geração de relatórios.
Os pipelines de dados nativos da nuvem são projetados para aproveitar os recursos e serviços oferecidos pelas plataformas de computação em nuvem, como Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) ou Microsoft Azure. Esses pipelines aproveitam as vantagens das tecnologias nativas da nuvem, como computação sem servidor, armazenamento de dados gerenciado e ferramentas de análise baseadas na nuvem para criar soluções de processamento de dados dimensionáveis, flexíveis e econômicas. Os pipelines de dados nativos da nuvem oferecem benefícios como dimensionamento automático, preços de pagamento por uso e redução da sobrecarga operacional.
Um fluxo de trabalho típico de pipeline de dados envolve as seguintes etapas:
A integração de pipelines de dados aos seus processos de negócios pode melhorar muito os recursos de gerenciamento e análise de dados. Latenode Se você quiser usar o , uma plataforma avançada de automação e integração, simplifica esses processos, facilitando o gerenciamento eficiente das tarefas de pipeline de dados. Este guia explora como integrar pipelines de dados com o Latenode e fornece uma abordagem abrangente para você aproveitar seus recursos.
As organizações escolhem o Latenode por seus recursos robustos, que incluem:
Latenode simplifica as conexões de API com sua biblioteca abrangente de conectores e adaptadores pré-construídos, permitindo que os usuários:
Latenode oferece ferramentas intuitivas para mapeamento e transformação de dados:
O projeto de fluxos de trabalho de integração é simples com a interface de arrastar e soltar do Latenode:
Depois de criar fluxos de integração, implemente e monitore-os diretamente da interface do Latenode:
Como exemplo, automatizaremos o processo de extração de dados brutos de uma fonte, convertendo-os em um formato utilizável e carregando-os no sistema de destino usando Latenode.
Ao aproveitar o Latenode, as organizações podem superar os desafios associados à transformação de dados, garantindo dados de alta qualidade, compatíveis e prontos para uso para análise e tomada de decisões.
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A arquitetura de um pipeline de dados pode variar de acordo com os requisitos específicos, as tecnologias e a escala do fluxo de trabalho de processamento de dados. Entretanto, uma arquitetura típica de pipeline de dados inclui os seguintes componentes:
Essas são as origens dos dados que fluem pelo pipeline. As fontes de dados podem ser diversas, variando de bancos de dados relacionais e bancos de dados NoSQL a APIs, arquivos de log e plataformas de streaming como o Apache Kafka.
Essa camada é responsável por coletar dados de várias fontes e trazê-los para o pipeline. Ela pode envolver o uso de conectores, APIs ou estruturas de processamento de fluxo para extrair dados em tempo real ou em lotes.
O mecanismo de processamento de dados é o componente central do pipeline, responsável por executar as transformações e os cálculos de dados. Os mecanismos populares de processamento de dados incluem o Apache Spark, o Apache Flink e o Apache Beam. Esses mecanismos oferecem recursos de computação distribuída para processar dados em grande escala de forma eficiente.
A camada de armazenamento de dados é onde os dados processados são mantidos para análise ou consumo posterior. Pode ser um data warehouse, como o Amazon Redshift ou o Google BigQuery, um data lake, como o Amazon S3 ou o Azure Data Lake Storage, ou um banco de dados NoSQL, como o MongoDB ou o Cassandra. A escolha do armazenamento depende de fatores como volume de dados, desempenho da consulta e padrões de acesso aos dados.
A camada de orquestração de dados é responsável por programar, coordenar e monitorar a execução das várias tarefas e dependências dentro do pipeline. Ela garante que os dados fluam sem problemas de um estágio para outro e lida com a recuperação de erros e os mecanismos de repetição. Ferramentas como Apache Airflow, Luigi ou Argo Workflows são comumente usadas para orquestração de dados.
A camada de consumo de dados é onde os dados processados são acessados e utilizados por vários consumidores de dados. Isso pode incluir ferramentas de business intelligence para geração de relatórios e visualização, modelos de aprendizado de máquina para análise preditiva ou aplicativos downstream que dependem dos dados processados.
Os componentes de monitoramento e registro são essenciais para garantir a integridade e a confiabilidade do pipeline de ingestão de dados. Eles ajudam a rastrear métricas como taxa de transferência de dados, latência de processamento e taxas de erro, além de fornecer visibilidade do desempenho do pipeline. Ferramentas como Prometheus, Grafana e ELK stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) são comumente usadas para monitoramento e registro.
Embora os pipelines de dados e os pipelines de ETL (Extrair, Transformar, Carregar) compartilhem algumas semelhanças, há diferenças importantes entre eles:
Os pipelines de dados têm um escopo mais amplo em comparação com os pipelines de ETL. Enquanto os pipelines de ETL se concentram especificamente na extração, transformação e carregamento de dados, os pipelines de dados podem abranger vários tipos de fluxos de trabalho de processamento de dados, inclusive streaming em tempo real, processamento de eventos complexos e fluxos de trabalho de aprendizado de máquina.
Tradicionalmente, os pipelines de ETL operam em modo de lote, em que os dados são processados em intervalos programados, como diariamente ou semanalmente. Isso resulta em maior latência entre a ingestão de dados e a disponibilidade dos dados no sistema de destino. Os pipelines de dados, por outro lado, podem oferecer suporte ao processamento em lote e em tempo real, permitindo o processamento de dados com baixa latência quando necessário.
Os pipelines de dados oferecem mais flexibilidade em termos de requisitos de processamento de dados e podem se adaptar a diversas fontes e destinos de dados. Eles podem lidar com dados estruturados, semiestruturados e não estruturados e podem se integrar a vários armazenamentos de dados e estruturas de processamento. Os pipelines de ETL, por outro lado, geralmente seguem uma estrutura mais rígida e são projetados principalmente para dados estruturados e cenários tradicionais de armazenamento de dados.
Normalmente, os pipelines de ETL envolvem transformações complexas e mapeamentos de dados para adequar os dados de origem ao esquema de destino. Essas transformações geralmente são realizadas em uma área de preparação antes de os dados serem carregados no sistema de destino. Os pipelines de dados, embora ainda ofereçam suporte a transformações de dados, podem ter requisitos de transformação mais simples e podem aproveitar transformações no local ou abordagens de esquema na leitura.
Ao projetar e implementar pipelines de dados, várias considerações importantes devem ser levadas em conta para garantir a eficácia, a confiabilidade e a escalabilidade do pipeline:
É fundamental garantir a segurança e a privacidade dos dados confidenciais em todo o pipeline. Isso inclui a implementação de criptografia para dados em trânsito e em repouso, a aplicação de controles de acesso e mecanismos de autenticação e a adesão a normas relevantes de proteção de dados, como GDPR ou HIPAA. Técnicas de mascaramento, tokenização ou anonimização de dados podem ser empregadas para proteger informações confidenciais.
O pipeline de dados deve ser projetado para ser escalonado de forma adequada para lidar com volumes de dados e requisitos de processamento cada vez maiores. Isso envolve a seleção de tecnologias e arquiteturas que possam ser dimensionadas horizontalmente (adicionando mais nós a um cluster) ou verticalmente (aumentando os recursos de nós individuais). Técnicas de otimização de desempenho, como particionamento, indexação e armazenamento em cache, devem ser aplicadas para garantir o processamento eficiente dos dados e o desempenho das consultas.
Criar tolerância a falhas e resiliência no pipeline de dados é essencial para lidar com falhas e garantir a integridade dos dados. Isso inclui a implementação de mecanismos para reprocessamento de dados, tratamento de erros e recuperação. Técnicas como checkpointing, replicação de dados e operações idempotentes podem ajudar a reduzir o impacto das falhas e garantir a consistência dos dados.
A manutenção da qualidade dos dados em todo o pipeline é fundamental para a análise e a tomada de decisões precisas. A implementação de verificações de validação de dados, rotinas de limpeza de dados e processos de reconciliação de dados ajuda a garantir a integridade e a confiabilidade dos dados. As regras de qualidade de dados, como verificações de intervalo, verificações de formato e verificações de consistência, devem ser definidas e aplicadas em vários estágios do pipeline.
Mecanismos abrangentes de monitoramento e alerta devem ser implementados para identificar e resolver proativamente os problemas no pipeline de engenharia de dados. Isso inclui o monitoramento do fluxo de dados, da latência de processamento, das taxas de erro e da utilização de recursos. A definição de métricas adequadas e a configuração de alertas com base em limites predefinidos ajudam a detectar anomalias e acionam ações de correção em tempo hábil.
Práticas eficazes de governança de dados devem ser estabelecidas para garantir o gerenciamento adequado dos dados, o controle de acesso e a conformidade. A linhagem de dados, que rastreia a origem, o movimento e a transformação dos dados em todo o pipeline, deve ser mantida para proporcionar transparência e rastreabilidade. As ferramentas de gerenciamento de metadados podem ajudar a capturar e documentar a linhagem de dados, facilitando a compreensão da procedência e da qualidade dos dados.
Os pipelines de dados geralmente precisam se integrar a várias fontes de dados, estruturas de processamento e sistemas de armazenamento. Garantir a integração e a interoperabilidade perfeitas entre esses componentes é fundamental para que o fluxo de dados seja suave e o atrito entre os dados seja mínimo. O uso de interfaces, conectores e formatos de dados padronizados pode ajudar a obter a integração e facilitar a troca de dados entre sistemas diferentes.
Os pipelines de dados encontram aplicações em vários setores e domínios, ajudando as organizações a aproveitar o poder dos dados para diversos casos de uso. Algumas aplicações comuns dos pipelines de dados incluem:
Como os volumes de dados continuam a crescer exponencialmente e novas tecnologias surgem, o futuro dos pipelines de dados parece promissor e empolgante. Aqui estão algumas das principais tendências e desenvolvimentos que estão moldando a evolução dos exemplos de pipelines de dados:
A integração dos recursos de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) aos pipelines de dados está se tornando cada vez mais predominante. A IA e o ML podem aprimorar vários aspectos dos pipelines de dados, como:
A adoção de modelos de computação sem servidor e arquiteturas nativas da nuvem está transformando a maneira como os dados de pipeline são criados e implantados. As plataformas sem servidor, como o AWS Lambda, o Google Cloud Functions ou o Azure Functions, permitem que os desenvolvedores se concentrem em escrever a lógica de processamento de dados sem se preocupar com o gerenciamento da infraestrutura. Essa abordagem permite maior escalabilidade, flexibilidade e economia, pois os recursos são provisionados e dimensionados automaticamente com base na carga de trabalho.
As tecnologias nativas da nuvem, como o Kubernetes e a conteinerização, também estão ganhando força nas arquiteturas de pipeline de dados. Essas tecnologias permitem a criação de fluxos de trabalho de processamento de dados portáteis, dimensionáveis e resilientes que podem ser executados sem problemas em diferentes ambientes de nuvem ou na infraestrutura local.
A crescente demanda por insights em tempo real e a proliferação de fontes de dados de streaming estão impulsionando a adoção de pipelines de dados em tempo real e de streaming. Tecnologias como o Apache Kafka, o Apache Flink e o Apache Beam oferecem estruturas robustas para a criação de pipelines de dados de baixa latência e alta taxa de transferência que podem processar dados em tempo real ou quase em tempo real.
Os pipelines de dados em tempo real permitem que as organizações respondam rapidamente às mudanças nas condições de negócios, detectem anomalias à medida que elas ocorrem e tomem decisões orientadas por dados em tempo real. Isso é particularmente relevante em domínios como detecção de fraudes, recomendações em tempo real, monitoramento de IoT e manutenção preditiva.
A proliferação de dispositivos da Internet das Coisas (IoT) e a necessidade de processamento em tempo real na borda estão impulsionando a integração da computação de borda com pipelines de dados. A computação de borda envolve o processamento de dados mais próximo da fonte, reduzindo a latência e os requisitos de largura de banda.
Os pipelines de dados que incorporam recursos de computação de borda podem processar e analisar dados de sensores, dados de máquinas e outros fluxos de dados de IoT diretamente na borda, permitindo tempos de resposta mais rápidos e reduzindo a quantidade de dados que precisam ser transmitidos aos sistemas centrais. Isso é particularmente valioso em cenários como automação industrial, cidades inteligentes e veículos conectados.
O DataOps, uma metodologia que combina desenvolvimento ágil, automação e colaboração, está ganhando força no ecossistema de pipeline de dados. O objetivo do DataOps é simplificar o ciclo de vida do pipeline de dados, do desenvolvimento à implantação e ao monitoramento, aplicando os princípios do DevOps aos fluxos de trabalho de dados.
A automação é um dos principais facilitadores do DataOps e envolve o uso de ferramentas e estruturas para automatizar vários aspectos do desenvolvimento, teste, implantação e monitoramento do pipeline de dados. A automação ajuda a reduzir erros manuais, melhora a produtividade e permite iteração e experimentação mais rápidas.
O paradigma da arquitetura de malha de dados está surgindo como uma nova abordagem para gerenciar e processar dados em ambientes distribuídos e de grande escala. A malha de dados defende uma arquitetura de dados descentralizada, em que os dados são tratados como um produto e pertencem às equipes que os criam e consomem.
Em uma arquitetura de malha de dados, os pipelines de dados são projetados como produtos de dados independentes e orientados por domínio que podem ser desenvolvidos, implantados e mantidos de forma independente por equipes autônomas. Essa abordagem promove a democratização dos dados, possibilita um time-to-value mais rápido e permite que as organizações dimensionem seus recursos de processamento de dados com mais eficiência.
Os pipelines de dados tornaram-se um componente indispensável das arquiteturas de dados modernas, permitindo que as organizações aproveitem o poder dos dados para a tomada de decisões informadas, a eficiência operacional e a inovação. Como os volumes de dados continuam a crescer e novas fontes de dados surgem, a importância de pipelines de dados robustos, dimensionáveis e flexíveis só aumentará.
Ao compreender os principais conceitos, benefícios e considerações dos pipelines de dados, as organizações podem projetar e implementar fluxos de trabalho de processamento de dados eficazes que atendam aos seus requisitos comerciais específicos. Quer se trate de processamento em lote, streaming em tempo real ou cenários complexos de integração de dados, os pipelines de dados fornecem a base para transformar dados brutos em insights acionáveis.
À medida que a tecnologia continua a evoluir, o futuro dos pipelines de dados parece promissor, com os avanços em inteligência artificial, arquiteturas sem servidor, computação de ponta e paradigmas de malha de dados abrindo caminho para recursos de processamento de dados mais inteligentes, autônomos e descentralizados.
Mantendo-se na vanguarda desses desenvolvimentos e adotando as práticas recomendadas no projeto e na implementação do pipeline de dados, as organizações podem se posicionar para obter o máximo de valor de seus ativos de dados e impulsionar o sucesso orientado por dados na era digital.
ETL (Extract, Transform, Load) e ELT (Extract, Load, Transform) são duas abordagens para a integração de dados. No ETL, os dados são extraídos da fonte, transformados para se adequarem ao esquema de destino e, em seguida, carregados no sistema de destino. No ELT, os dados são extraídos da fonte e carregados no sistema de destino em sua forma bruta e, em seguida, as transformações são aplicadas no sistema de destino. A ELT está se tornando mais popular com o advento de data warehouses e data lakes baseados em nuvem, pois permite mais flexibilidade e escalabilidade no processamento de dados.
A escolha entre pipelines de dados em lote e de streaming depende do caso de uso e dos requisitos específicos que você tem. O processamento em lote é adequado quando você tem grandes volumes de dados que podem ser processados periodicamente, e os insights em tempo real não são essenciais. Os pipelines em lote geralmente são usados para tarefas como armazenamento de dados, análise de dados históricos e aprendizado de máquina off-line. Os pipelines de dados em fluxo contínuo, por outro lado, são ideais quando você precisa processar e analisar dados em tempo real ou quase em tempo real. Os pipelines de streaming são usados em casos de uso como detecção de fraudes, recomendações em tempo real, monitoramento de IoT e análise em tempo real.
Existem várias ferramentas e estruturas populares para a criação de pipelines de dados, cada uma com seus próprios pontos fortes e casos de uso. Algumas opções amplamente utilizadas incluem:
Garantir a qualidade dos dados em um significado de pipelining de dados envolve a implementação de várias técnicas e práticas recomendadas:
O desenvolvimento e a manutenção do pipeline de dados apresentam vários desafios que as organizações precisam enfrentar:
Para enfrentar esses desafios, é necessário combinar um projeto cuidadoso, uma arquitetura robusta e o uso de ferramentas e estruturas adequadas. Isso também envolve o estabelecimento de práticas recomendadas, a implementação de testes e monitoramento automatizados e a promoção da colaboração entre engenheiros de dados, cientistas de dados e outras partes interessadas envolvidas no ciclo de vida do pipeline de dados.
