Pipeline de Dados: o que é, função e impacto na engenharia de dados

Um pipeline de dados é uma série de etapas interligadas que processam dados desde a sua origem até um destino final para análise ou uso em aplicações. Ele começa com a ingestão dos dados brutos, que podem vir de várias fontes, como bancos de dados, sistemas, arquivos ou APIs, passa por uma sequência de transformações para limpar, organizar, padronizar e modificar esses dados, e termina com o armazenamento em locais como data lakes, data warehouses ou sistemas analíticos.

Além disso, pipelines de dados podem operar de duas formas principais:

• Processamento em lote: dados são coletados e processados em blocos em horários programados.
• Processamento em streaming: dados são processados em tempo real conforme são gerados, ideal para análises rápidas e detecção imediata de eventos (ex.: fraudes financeiras).

Os principais componentes de um pipeline de dados incluem:

• Fontes de dados: onde os dados são coletados (exemplo: APIs, bancos de dados, sensores);
• Processamento e transformação: limpeza, filtragem, agregações, validações e outras alterações para tornar os dados úteis;
• Destino: local onde os dados processados são armazenados, como um data warehouse, data lake ou sistemas de BI.

Como funciona um pipeline de dados?

Um pipeline de dados funciona por meio de uma sequência organizada de etapas automatizadas que garantem que os dados sejam extraídos, transformados, carregados e orquestrados de forma eficiente para uso em análises ou aplicações. Cada etapa tem um papel específico:

Extração (Extract):

Nessa etapa, os dados são coletados de diversas fontes, que podem incluir bancos de dados, APIs, sistemas legados, dispositivos IoT, arquivos, entre outros. A extração pode ocorrer tanto em tempo real (streaming) quanto em lotes programados, dependendo da necessidade do projeto. 

O objetivo é capturar os dados brutos, muitas vezes em formatos diversos e não padronizados, para que possam ser processados a seguir.

Transformação (Transform):

Após a extração, os dados passam por transformações que visam torná-los úteis e consistentes. Isso inclui limpeza (remoção de dados inválidos ou duplicados), filtragem, validação, agregações, normalização, reformatação e enriquecimento dos dados. Essa etapa garante a qualidade, integridade e padronização, preparando os dados para análise e armazenamento apropriado. 

Técnicas comuns de transformação incluem:

• Limpeza de dados: remover dados incorretos ou irrelevantes.
• Normalização: ajustar os dados para um formato padrão.
• Agregação: resumir dados em um formato mais útil, como calcular médias ou totais.

Exemplo de transformação em Python:

import pandas as pd

# Dados mock simplificados
data = pd.DataFrame({
    'valor': ['$1,000.50', '$2,500.75', '$3,000.00']
})

# Limpeza e conversão
data['valor'] = data['valor'].replace({'\$': '', ',': ''}, regex=True).astype(float)

print(data)

import pandas as pd

# Dados mock simplificados
data = pd.DataFrame({
    'valor': ['$1,000.50', '$2,500.75', '$3,000.00']
})

# Limpeza e conversão
data['valor'] = data['valor'].replace({'\$': '', ',': ''}, regex=True).astype(float)

print(data)

Neste exemplo, estamos usando o método replace do Pandas, que aceita expressões regulares (regex=True), para remover o símbolo de dólar ($) e as vírgulas de uma coluna de valores, convertendo-a para tipo numérico (float).

É importante saber que a função replace das strings do Python é diferente e não aceita regex, por isso, esse tipo de substituição só funciona com objetos do Pandas (como uma coluna de um DataFrame).

Saída esperada:

    valor

0  1000.50

1  2500.75

2  3000.00

Carga (Load):

Depois de transformados, os dados são carregados para um destino final, que pode ser um data warehouse, data lake, banco de dados analítico ou sistemas de BI. O carregamento pode ser incremental ou completo, e o destino escolhido vai depender do uso final dos dados.

Esta etapa assegura que os dados estejam disponíveis para consultas, análises e visualizações de forma acessível e eficiente.

Orquestração:

A orquestração é a coordenação e automação das diversas etapas do pipeline, garantindo que cada tarefa ocorra na ordem correta e no momento certo. Ela gerencia dependências (por exemplo, esperar a finalização da extração antes de iniciar a transformação), lida com falhas, escalonamento e monitoramento do processo completo.

Ferramentas de orquestração, como Apache Airflow, são frequentemente utilizadas para automatizar e monitorar esses processos, garantindo que os dados fluam de maneira eficiente e sem interrupções.

Ferramentas mais usadas para criar pipelines de dados

As ferramentas mais usadas para criar pipelines de dados em 2025 podem ser agrupadas conforme as etapas do pipeline: orquestração, transformação, armazenamento e extração. 

Destaco as principais ferramentas recomendadas para cada categoria, com base em análises recentes do mercado:

Orquestração

Apache Airflow, Prefect e Dagster são referências para orquestração de pipelines, automatizando e controlando fluxos de trabalho. Também tem outras plataformas como AWS Glue e Azure Data Factory que oferecem um tipo de orquestração mais robusta.

Transformação

O dbt (data build tool) é usado para transformações declarativas focadas em modelagem e testes de dados. Bibliotecas como Pandas continuam populares para manipulação de dados em Python, especialmente em pipelines personalizados e análises exploratórias. 

Armazenamento

Bancos de dados relacionais como PostgreSQL são comuns para armazenar dados estruturados. Para escalabilidade e análise de grandes volumes, soluções na nuvem como Google BigQuery, Amazon S3 e Azure Data Lake são as melhores adotadas por sua performance e integração com outras ferramentas.

Extração

A extração de dados pode acontecer por meio de APIs, que permitem o acesso a dados de aplicações externas, ou por meio de consultas SQL, usadas em bancos de dados relacionais — ambas são abordagens fundamentais em pipelines de dados modernos.

Tipos de pipeline: ETL x ELT

Por que pipelines de dados são fundamentais para a engenharia de dados?

Pipelines de dados são fundamentais porque automatizam o caminho que os dados percorrem — desde a coleta até a entrega final. 

Eles ajudam o engenheiro de dados a economizar tempo com tarefas repetitivas e a focar no que realmente importa: gerar insights e soluções para o negócio.

Com os pipelines, os dados passam por validações que garantem qualidade, corrigem erros e evitam informações duplicadas ou fora do padrão.

Também são essenciais para juntar dados de várias fontes, acabando com os chamados “silos de dados”, e garantindo que tudo fique centralizado e padronizado.

Além disso, permitem que os dados cheguem com mais velocidade para análises, decisões em tempo real e uso em modelos de machine learning.

No fim das contas, os pipelines tornam as operações mais eficientes, reduzem erros e transformam dados em um recurso estratégico que ajuda a empresa a crescer e inovar e por isso que ela é fundamental para a engenharia de dados.

6 desafios na criação de pipelines de dados

Com o crescimento acelerado dos dados e a pressão por decisões rápidas e precisas, manter um pipeline de dados eficiente virou uma necessidade em muitas empresas. No entanto, esse processo ainda enfrenta vários desafios técnicos, operacionais e organizacionais. 

Alguns dos principais pontos que exigem atenção são:

1. Falta de integração entre fontes diferentes

Um dos primeiros desafios é reunir dados que vêm de sistemas distintos, cada um com seu próprio formato. Por exemplo, um sistema pode usar “dd/mm/aaaa” para datas, outro pode usar “mm-dd-aaaa”, e isso já bagunça tudo.
Sem um processo de padronização automática dentro do pipeline, é impossível consolidar os dados corretamente.

2. Pipeline sem validação de dados

Se os dados entram com erro e não há uma etapa de verificação, o resultado final será incorreto. Um pipeline eficiente precisa ter uma validação constante, senão você pode tomar decisões com base em informações quebradas, como um valor de venda negativo ou um campo de e-mail vazio.

3. Escalabilidade limitada

Com o volume de dados alto, o pipeline precisa ser capaz de escalar.
Quando ele não é estruturado para rodar na nuvem, por exemplo, pode travar ou ficar lento. Isso acontece quando a arquitetura não foi pensada para ambientes distribuídos, o que pode ser um entrave para empresas que ainda operam com sistemas locais.

4. Falta de um bom gerenciamento de metadados

Sem um gerenciador de metadados, não dá pra saber de onde vieram os dados, quais transformações eles sofreram e quem acessou o quê.
Isso dificulta auditorias e coloca em risco o compliance com leis como a LGPD. Um pipeline robusto precisa de rastreabilidade clara. 

LGPD e Inteligência Artificial: o que programadores precisam saber

5. Dados desatualizados

Muitos pipelines não foram construídos para processar dados em tempo real, eles só funcionam em lotes.
Isso é um problema para áreas como logística ou finanças, que precisam de decisões na hora, com base em dados que acabaram de chegar.

6. Pouco controle de regras de negócio

Quando o pipeline não possui uma camada clara para aplicar regras de negócio (como limites de crédito, por exemplo), tudo fica descentralizado e sujeito a erro.
O resultado? Gera inconsistência nos relatórios e nas análises, já que cada etapa pode aplicar regras diferentes sem padrão.

Como aprender a construir pipelines de dados com Python do zero

Se você chegou até aqui, já entendeu a importância dos pipelines de dados na Engenharia de Dados. Agora, é hora de aprender a construir os seus, do zero. Pensando nisso, criamos uma trilha completa e prática para quem quer entrar de verdade nesse universo e começar a atuar com dados de forma profissional.

O que é a Trilha Engenharia de Dados da Asimov?

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Tudo com foco na prática e na aplicação no dia a dia de quem trabalha com dados.

Para quem é essa trilha?

• Para quem está começando do zero;
  
• Para quem vem de outra área e quer migrar para dados;
  
• Para quem já programa, mas quer aprender a montar pipelines de verdade.

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Perguntas frequentes sobre pipelines de dados