O que é ingestão de dados? Guia completo 2025
Conheça melhor o que é ingestão de dados, incluindo processo, tipos, arquitetura e principais ferramentas para coletar, preparar e analisar dados com eficiência em 2025.
- Visão geral
- O que é ingestão de dados?
- Por que a ingestão de dados é importante?
- Tipos de ingestão de dados com casos de uso
- Ingestão de dados vs. ETL
- Entendendo o pipeline de ingestão de dados
- Benefícios de otimizar o processo de ingestão de dados
- Desafios na ingestão de dados
- Melhores ferramentas e soluções de ingestão de dados em 2025
- Escolhendo o software de ingestão de dados certo para a sua empresa
- Recursos de ingestão de dados
Visão geral
Os dados estão ao nosso redor, armazenados nos mais variados formatos, em uma gama impressionante de sistemas. Isso inclui desde seu histórico de postagens nas redes sociais até o banco de dados de clientes de uma empresa e bancos de dados de sequenciamento genético. Todos muito diferentes entre si. Agrupar informações como essas em um só lugar e torná-las facilmente acessíveis é fundamental para as decisões baseadas em dados. No entanto, esses dados precisam primeiro ser identificados e ingeridos.
A ingestão de dados é uma etapa fundamental na criação de pipelines de dados modernos para dar suporte a análises de dados em tempo real, projetos de big data e iniciativas de inteligência artificial (IA). No entanto, a forma como as organizações coletam e importam dados varia de acordo com os objetivos de negócios e a estratégia de dados da empresa. Neste artigo, vamos analisar em detalhes os diferentes métodos de ingestão de dados e como você pode usá-los para realizar as iniciativas de dados de sua empresa.
O que é ingestão de dados?
Em seu nível mais básico, a ingestão de dados é o processo de coletar, manipular e armazenar informações de várias fontes para uso em análises e tomadas de decisão. A ingestão é a parte mais fundamental de uma estratégia mais ampla de gestão de dados. Sem a capacidade de importar dados para um sistema de destino e executar consultas sobre eles, os dados têm pouco ou nenhum valor.
A ingestão eficiente de dados é fundamental para organizações que desejam usar dados para gerar insights, prever resultados, antecipar desafios e planejar os melhores e piores cenários possíveis. Entender esse processo pode ajudá-las a otimizar os fluxos de trabalho de dados e reduzir os custos operacionais.
Por que a ingestão de dados é importante?
Globalmente e independente do tipo, o volume de dados criados, capturados, copiados e consumidos vem crescendo a uma taxa anual de 19,2%, e não mostra sinais de desaceleração. Empresas modernas precisam de acesso às informações mais atuais disponíveis e precisam ter certeza de que os dados são precisos, relevantes e completos.
As organizações que gerenciam o processo de ingestão de dados de forma eficiente possuem uma vantagem competitiva distinta. Elas podem reagir mais rapidamente às mudanças de comportamento do cliente, lançar produtos no mercado com mais rapidez, desenvolver novos fluxos de receita, cumprir as restrições regulatórias e estar menos expostas a mudanças repentinas de circunstâncias.
As empresas que não conseguem ingerir dados de modo adequado criam pontos cegos, o que resulta em perda de oportunidades e maior risco. Práticas inadequadas de ingestão também podem levar à perda de registros, duplicação de dados, inconsistências, falhas de conformidade, violações de segurança e erros de transformação que se propagam por todo o ecossistema, minando a confiança do usuário e a precisão das decisões.
Tipos de ingestão de dados com casos de uso
Dependendo de como as informações são usadas e do tempo necessário para isso, o processo de ingestão de dados pode assumir diferentes formas. Há três principais tipos de ingestão de dados:
Ingestão de dados em lote
Na forma mais comum de ingestão, as plataformas coletam dados em intervalos programados (por hora, dia ou semana) e, em seguida, processam tudo de uma vez. A ingestão em lote é simples e confiável e, como pode ser programada para horas de menor movimento, tem um impacto mínimo no desempenho do sistema. No entanto, ela não é indicada para aplicações que requerem informações imediatas e decisões rápidas. Um caso de uso típico seriam os sistemas de folha de pagamento que precisam processar dados de planilhas de horas trabalhadas semanalmente ou quinzenalmente, ou instituições financeiras que precisam agregar dados de transações durante a noite.
Ingestão de dados em tempo real
Nesse cenário, os dados são processados em um fluxo contínuo das fontes para seus destinos. Esse método é essencial em situações em que as decisões precisam ser tomadas em tempo real, como detecção de fraudes durante transações com cartão de crédito ou monitoramento de sensores para falhas de equipamentos em um ambiente industrial, mas também requer um investimento mais substancial em infraestrutura e tem custos operacionais mais elevados.
Ingestão de dados em microlotes
Uma terceira forma de ingestão de dados é um híbrido das duas anteriores. Ela envolve a coleta contínua de dados, mas com processamento em pequenos lotes a intervalos regulares, de minutos ou até segundos. Esse método exige menos da infraestrutura do sistema do que o processamento em tempo real e, além disso, reduz o intervalo entre a coleta de dados e a implementação de medidas. Por exemplo, um site de comércio eletrônico pode empregar a ingestão em microlotes para fazer recomendações aos visitantes com base no conteúdo do carrinho de compras, ou um centro médico regional pode usá-la para determinar a disponibilidade de leitos hospitalares durante uma crise de saúde pública.
Uma única organização pode empregar formas diferentes de ingestão de dados para aplicações distintas, como o processamento em lote para relatórios diários, em tempo real para detecção de fraudes, ou uma forma híbrida para a comunicação com clientes, via web ou dispositivos móveis, por exemplo. A escolha do método de ingestão depende de fatores como volume de dados, requisitos de latência, custos de infraestrutura, complexidade técnica e importância dos dados para a empresa.
Ingestão de dados vs. ETL
A ingestão de dados realiza uma etapa essencial no processo de criação de data warehouses e data lakes, fornecendo informações para uma área de testes (staging), onde podem ser extraídas, transformadas e carregadas (extracted, transformed and loaded, ETL) no warehouse ou lake. Assim, a ingestão de dados é complementar ao processo de ETL ou de ELT (extração, carga e transformação).
É possível entender esse processo fazendo uma analogia ao funcionamento de um restaurante. As plataformas de ingestão de dados são como caminhões que entregam os ingredientes (dados) ainda sem preparo para a cozinha. As operações de ETL/ELT limpam, cortam e temperam esses ingredientes, e então os passam para o "chef" (o data warehouse ou o data lake). Os clientes enviam suas consultas (pedidos) ao "chef", que responde combinando esses ingredientes para fornecer as respostas que procuram (a refeição).
Em alguns casos, os data warehouses e data lakes podem receber dados diretamente, sem a necessidade de ETL ou ELT. Nesse contexto, a plataforma de ingestão de dados funciona como o balcão de atendimento de um drive-thru em um restaurante fast-food. Alguns exemplos são sistemas de ponto de venda ou de negociação, nos quais os formatos nunca variam e os dados não precisam ser transformados, ou sensores de equipamentos, cujos dados são consistentes e precisam ser processados rapidamente.
Entendendo o pipeline de ingestão de dados
Um pipeline de dados consiste em uma série de processos sequenciais, que começam com a identificação de fontes de informação apropriadas e terminam com uma série de dados limpos e consistentes prontos para análise. A seguir estão os principais estágios:
- Descoberta: o pipeline começa estabelecendo conexões com fontes de dados confiáveis, que podem incluir bancos de dados, plataformas de streaming, dispositivos de Internet das Coisas (IoT), APIs e outros.
- Extração: o pipeline extrai dados usando os protocolos apropriados de cada fonte ou estabelece conexões persistentes com feeds em tempo real. Os pipelines devem oferecer suporte a uma ampla variedade de formatos de dados, estruturas e protocolos.
- Validação: por meio de algoritmos, o pipeline inspeciona e valida os dados brutos para confirmar se eles atendem aos padrões esperados de precisão e consistência.
- Transformação: o pipeline converte os dados validados para um formato consistente, adequado ao uso no sistema de destino, corrigindo erros, removendo entradas duplicadas e sinalizando quaisquer dados ausentes para revisão posterior. Nesse estágio, também é possível adicionar metadados que descrevem a linhagem e a qualidade dos dados.
- Carga: na etapa final, os dados transformados são movidos para o sistema de destino, em geral um data warehouse ou data lake, sendo preparados para análises e relatórios.
Benefícios de otimizar o processo de ingestão de dados
Otimizar e simplificar o processo de ingestão de dados pode trazer benefícios a longo prazo. A capacidade de coletar dados de forma rápida e precisa oferece às empresas várias vantagens competitivas:
Maior precisão na tomada de decisões
Ao eliminar inconsistências e reduzir erros, um pipeline bem projetado melhora a qualidade dos dados e, por consequência, as decisões orientadas por esses dados.
Acesso mais rápido a novos insights
Processos de ingestão simplificados podem reduzir significativamente o intervalo entre a coleta de dados e sua utilização. A redução dos tempos de processamento de horas para minutos, ou até menos, permite que as empresas respondam mais rápido às condições de mercado em constante mudança.
Redução dos gargalos operacionais
Pipelines bem projetados têm menos interrupções e tempos de recuperação mais rápidos, reduzindo a necessidade de resolução de problemas e diminuindo os custos.
Melhor escalabilidade e flexibilidade
A escala de um processo simplificado de ingestão de dados pode ser ajustada à medida que o volume de dados cresce, sem exigir grandes atualizações ou recompilações.
A automação pode melhorar o fluxo de trabalho de ingestão de dados ao organizar o momento em que os dados são ingeridos, acionar processos subsequentes após a validação dos dados e ajustar a escala dos recursos dinamicamente conforme a demanda aumenta. Seguir as práticas recomendadas, tais como adotar formatos de dados consistentes e dividir os pipelines de ingestão em componentes discretos, pode ajudar a criar sistemas autogerenciáveis que funcionam com o mínimo de intervenção humana.
Desafios na ingestão de dados
Levando em conta o aumento do volume de dados e a imensa variedade de formatos e protocolos envolvidos, a ingestão de dados apresenta vários obstáculos que as organizações precisarão superar. Por exemplo:
Diversos formatos de origem
Provavelmente, a complexidade da fonte de dados é o maior problema enfrentado pelas empresas. Cada fonte pode usar seus próprios métodos de autenticação, impor limites de taxa diferentes e fornecer dados em formatos incompatíveis. Talvez as organizações precisem criar conectores específicos e padrões de integração para cada fonte, o que aumenta muito o tempo de desenvolvimento.
Dados inconsistentes ou incompletos
Registros de dados ausentes, incorretos ou duplicados continuam sendo desafios importantes, à medida que as organizações tentam equilibrar a necessidade de dados confiáveis com a demanda por ingestão mais rápida.
Garantia de desempenho em tempo real em grande escala
As organizações desejam cada vez mais poder agir com base em dados em tempo real, mas reduzir a latência e, ao mesmo tempo, manter a precisão e a consistência continua sendo um enorme desafio. Os dados podem chegar em momentos diferentes, de diversas fontes, e o tempo de processamento e de tratamento de erros pode variar, gerando gargalos.
Riscos de conformidade e segurança
Manter as informações seguras e protegidas é fundamental para as organizações. Pode ser preciso criptografar dados confidenciais em trânsito e em repouso, implementar controles de acesso rigorosos em todas as etapas e manter trilhas de auditoria. Empresas de capital aberto e empresas que lidam com dados financeiros, de saúde ou pessoais altamente regulamentados devem seguir regras específicas para armazená-los e protegê-los, o que aumenta a complexidade geral.
Melhores ferramentas e soluções de ingestão de dados em 2025
Há dezenas de plataformas de ingestão de dados disponíveis no mercado. A seguir, apresentamos cinco que merecem atenção especial:
Snowflake Openflow
Esse serviço de ingestão de dados totalmente gerenciado foi criado para mover dados continuamente de qualquer fonte para qualquer destino dentro do Snowflake AI Data Cloud. Construído com base na plataforma de código aberto Apache NiFi, o Openflow permite a unificação de dados estruturados e não estruturados em uma única solução, sendo especialmente valioso para organizações que precisam lidar com diversos tipos e fontes de dados.
Apache NiFi
É uma ferramenta de código aberto que automatiza o fluxo de dados entre sistemas, com foco na facilidade de uso e no gerenciamento visual do fluxo de trabalho. Sua característica mais marcante é uma interface visual de web que permite projetar fluxos de dados arrastando e soltando. O Apache NiFi é uma boa opção para organizações que precisam transferir dados entre muitos sistemas diferentes ou preferem o design visual do fluxo de trabalho em vez de soluções baseadas em código.
AWS Glue
Um serviço totalmente gerenciado de integração de dados que faz parte do ecossistema mais amplo de análise de dados da Amazon. De modo automático, o Glue fornece e dimensiona a escala dos recursos de processamento com base nas necessidades de cada tarefa, sendo indicado para cenários que exigem gerenciamento automático de metadados. Ele funciona melhor para organizações que querem evitar o gerenciamento de infraestrutura e precisam de uma integração estreita com outros serviços de análise de dados da AWS.
Fivetran
Essa plataforma de integração baseada na nuvem foi criada para a replicação automatizada de dados com manutenção contínua mínima. Ela se destaca ao reduzir a sobrecarga operacional e oferecer replicação confiável de dados, além de ser indicada para organizações com recursos de engenharia limitados ou que precisam integrar dados de várias aplicações SaaS.
Informatica
A plataforma de ingestão de dados da Informatica se concentra em serviços inteligentes na nuvem, que permitem às empresas trocar dados entre aplicações locais e baseadas na nuvem. Ela foi projetada para implementações em escala empresarial, com sólidos recursos de governança, segurança e conformidade, sendo comumente utilizada em data warehouses corporativos, gerenciamento de dados mestre e projetos de migração de dados em larga escala.
Escolhendo o software de ingestão de dados certo para a sua empresa
A ingestão de dados não pode ser feita manualmente. As empresas precisam de uma plataforma de ingestão sólida, flexível, segura e econômica.
Compatibilidade: a plataforma deve operar de forma contínua com o seu ecossistema de dados existente e se conectar facilmente às suas fontes de dados e às plataformas de análise de dados subsequentes.
Qualidade dos dados: é essencial oferecer recursos eficazes de validação de dados, tratamento de erros e monitoramento. Procure por recursos como rastreamento da linhagem dos dados e logs detalhados para garantir a integridade dos dados durante todo o processo de ingestão.
Facilidade de uso: uma plataforma difícil de configurar pode exigir conhecimento especializado, atrasando seus projetos de dados em semanas ou meses. Uma interface intuitiva e fluxos de trabalho simples podem reduzir a sobrecarga operacional e reduzir a curva de aprendizado.
Flexibilidade: a plataforma deve ser capaz de gerenciar, com facilidade, picos de carga sem sacrificar o desempenho e ter capacidade de ajuste elástico da escala à medida que o volume de dados da sua empresa aumenta.
Segurança e conformidade: recursos de criptografia, controles de acesso, logs de auditoria e certificações de conformidade devem atender ou superar os requisitos do setor.
Custo total de propriedade: verifique se os modelos de preços da plataforma (com base em consumo ou taxa fixa) correspondem aos padrões de uso ideais, e não se esqueça de levar em conta os custos de infraestrutura, pessoal e despesas gerais de operação.
A ingestão de dados pode ser um processo complexo e demorado. Por isso, recomenda-se escolher um fornecedor de plataforma capaz de oferecer suporte técnico, treinamento e tutoriais, além de amplos recursos para a comunidade.
