O Google Cloud Platform (GCP) se destaca como uma das principais plataformas em nuvem, oferecendo uma vasta gama de serviços voltados para data analytics.
Esses serviços permitem desde o processamento em tempo real e integração de dados até a análise profunda de grandes volumes de informações, suportando a tomada de decisões estratégicas em negócios de todos os tamanhos.
Neste artigo, veremos como esses recursos podem ser usadas para construir pipelines de dados robustos, realizar análises avançadas e gerar insights valiosos, seja para pequenas empresas que desejam automatizar suas análises, ou para grandes corporações que lidam com volumes massivos de dados.
DataProc Link da documentação
Objetivo
Executar clusters de processamento de dados com Hadoop, Spark e outras ferramentas de Big Data. Permite processar grandes volumes de dados rapidamente.
Usabilidade
Pode ser usado para processamento em massa de dados não estruturados, como logs e cliques em sites. Por exemplo, um pipeline pode consumir esses dados, processá-los com Spark e armazenar resultados no BigQuery.
Cloud Pub/Sub Link da documentação
Objetivo
Um serviço de mensageria em tempo real que permite a comunicação entre sistemas por meio da publicação e assinatura de mensagens.
Usabilidade
Pode ser usado para integrar sistemas. Um exemplo seria o envio de eventos de vendas de um site para um sistema de analytics em tempo real.
Cloud Composer Link da documentação
Objetivo
Orquestrar e gerenciar fluxos de trabalho complexos usando Apache Airflow. Ideal para automatizar pipelines de dados.
Usabilidade:
Pode orquestrar um fluxo que extrai dados de várias APIs, processa com Dataflow e armazena no BigQuery para análise.
Dataflow Link da documentação
Objetivo
Processamento e transformação de dados em tempo real ou em lote. Suporta pipelines Apache Beam.
Usabilidade
Pode ser usado para processar dados de streaming (ex: sensores IoT), aplicar transformações em tempo real e alimentar dashboards no BigQuery.
BigQuery Link da documentação
Objetivo
Um data warehouse totalmente gerenciado, usado para armazenar e consultar grandes volumes de dados de forma escalável.
Usabilidade
Pode ser o destino final de dados processados. Um pipeline pode extrair dados de ERP, processá-los com Dataflow e armazenar no BigQuery para visualizações em tempo real.
Data Fusion Link da documentação
Objetivo
Plataforma de integração de dados, que permite combinar dados de várias fontes de forma fácil, com uma interface gráfica.
Usabilidade
Usado para integrar dados de diferentes sistemas (CRM, ERP) e transformá-los antes de carregar no BigQuery para análise.
Modelos de Pipeline de Dados
Pipeline de integração de dados de vendas de um e-commerce
Cloud Pub/Sub: Recebe eventos de vendas em tempo real.
Data Fusion: Combina com dados de inventário e CRM.
BigQuery: Armazena para consultas e relatórios de vendas.
Dataprep: Limpeza e transformação de dados brutos.
Pipeline de automação de análise de marketing digital
Cloud Composer: Orquestra a coleta de dados de campanhas de marketing.
Dataflow: Processa dados de cliques e conversões em tempo real.
BigQuery: Armazena os resultados para dashboards.
Data Fusion: Integra dados de CRM e sistema de e-mail marketing.
Pipeline de processamento em tempo real de dados de IoT
Pub/Sub: Recebe dados de sensores IoT em tempo real.
Dataflow: Processa e aplica transformações nos dados.
DataProc: Processa dados em batch para análises históricas.
BigQuery: Armazena os dados para análises de longo prazo.
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