A gestão eficaz de dados tornou-se crucial para a competitividade e inovação organizacional. A adoção de estratégias sofisticadas para o gerenciamento de dados, como a arquitetura de dados em camadas, conhecida como arquitetura "medalhão", e a Automação Robótica de Processos (RPA), permite não apenas o armazenamento e processamento eficientes de grandes volumes de dados, mas também a transformação desses dados em inteligência estratégica para suportar decisões empresariais.

Arquitetura de Dados em Camadas: O Modelo Medalhão

A arquitetura de dados em camadas é estruturada em 3 níveis principais: Bronze, Silver e Gold. Este modelo proporciona uma base sólida para o tratamento de dados, garantindo uma abordagem eficiente e escalável ao longo do ciclo de vida dos dados.

Camada Bronze: Armazenamento Bruto e Consolidado

A camada Bronze atua como a fundação do Data Lake, onde os dados brutos provenientes de diversas fontes são armazenados sem transformação. Utiliza um banco de dados PostgreSQL (por exemplo) dedicado para garantir a integridade dos dados originais, preservando-os exatamente como foram coletados. A ênfase nesta etapa é a centralização e a integridade dos dados, proporcionando uma base confiável para o processamento subsequente.

Camada Silver: Transformação e Padronização

Na camada Silver, os dados armazenados na camada Bronze são processados e transformados. Este estágio inclui a padronização de dados, ajuste de tipos e outras transformações necessárias para assegurar a qualidade e uniformidade dos dados. Utiliza-se, por exemplo, a biblioteca PySpark para executar operações de limpeza, remoçõo de caracteres especiais e correções de tipos, preparando os dados para análises mais avançadas.

Camada Gold: Processamento de Negócios e Preparação para Análise

Na camada Gold, os dados são refinados e preparados para uso analítico. Correções e aprimoramentos específicos são aplicados conforme as necessidades de negócios, resultando em um conjunto de dados pronto para a geração de insights estratégicos. As operações de mapeamento de IDs e outras personalizações são realizadas utilizando, por exemplo o Spark com Python, garantindo que os dados estejam alinhados com as nomenclaturas e requisitos definidos.

Automação Robótica de Processos (RPA): Otimizando o Fluxo de Dados

A Automação Robótica de Processos (RPA) é incorporada para melhorar a eficiência e precisão no tratamento de dados. A RPA automatiza tarefas repetitivas e processos de coleta e movimentação de dados entre as camadas da arquitetura medalhão, incluindo a extração de dados, transformação e carga (ETL) automatizadas. Isso reduz a necessidade de intervenção manual e acelera o fluxo de dados.

Integração com a Arquitetura em Camadas

A RPA se integra de maneira coesa com a arquitetura de dados em camadas. Scripts automatizados, integrados ao Apache Airflow, gerenciam a execução sequencial das tarefas e a movimentação dos dados entre as camadas Bronze, Silver e Gold. A automação garante que o pipeline de dados seja executado de forma eficiente, com a criação de Directed Acyclic Graphs (DAGs) no Airflow que definem as dependências e fluxos de execução das tasks.

Métricas de Comparação: RPA vs. Processamento em Tempo Real

A escolha entre diferentes métodos de processamento de dados, como RPA e processamento em tempo real (streaming), é uma decisão crítica que impacta diretamente a eficiência e a eficácia dos projetos de dados. A comparação entre RPA e processamento em tempo real pode ser feita com base em várias métricas:

Latência

A latência mede o tempo necessário para que o sistema processe dados após a entrada de um evento. Em sistemas de RPA, a latência pode ser menor para tarefas repetitivas e programadas, enquanto o processamento em tempo real é ideal para dados que requerem uma resposta imediata.

Taxa de Transferência

A taxa de transferência refere-se à quantidade de dados processados por unidade de tempo. O RPA é eficiente para processar grandes volumes de dados em lotes, enquanto o processamento em tempo real é mais adequado para cenários que demandam alta velocidade de processamento contínuo.

Requisitos de Hardware

O uso de RPA pode demandar menos recursos de hardware comparado ao processamento em tempo real, que frequentemente requer infraestrutura robusta para lidar com fluxos contínuos de dados.

Transformando Dados em Inteligência Estratégica

A combinação da arquitetura medalhão com a RPA permite a transformação de dados brutos em inteligência estratégica de maneira eficiente e escalável. A integração entre as camadas de armazenamento e processamento de dados, aliada à automação de processos, facilita a geração de insights valiosos que suportam decisões informadas e impulsionam a inovação. Os dashboards e relatórios desenvolvidos a partir dos dados processados na camada Gold exemplificam como essas tecnologias promovem a excelência operacional e entregam valor real para as organizações.