Statistics
We looked inside some of the posts by r-cienciadedados and here's what we found interesting.
Average Info
Notes Per Post
0
Likes Per Post
0
Reblog Per Post
0
Reply Per Post
0
Time Between Posts
2 days ago
Number of Posts By Type
Text
17
Last Seen Tumblr Blogs
Fun Fact
Tumblr Inc. is funded by 13 investors.
Text
Olá pessoal, tudo bem? Nos próximos meses estarei postando lá no linkedin o desenvolvimento de um projeto de engenharia de dados chamado "📊 LiftOff Data", aplicando o conhecimento que eu venho aprendendo aqui na Jornada de Dados. (Sou junior então tenha paciencia kkkkk)
🎯 Objetivo: Este projeto apresenta uma arquitetura de pipeline de dados de baixo custo voltada para startups, com foco em integração de dados de vendas a partir de APIs e CRMs, utilizando tecnologias modernas e acessíveis. O objetivo é criar uma solução escalável para ingestão, transformação e visualização de dados, garantindo que tanto engenheiros de dados quanto analistas possam colaborar eficientemente. A arquitetura proposta inclui a divisão do pipeline em múltiplas camadas (Bronze, Silver e Gold) com PostgreSQL com pg_duckdb, integração com APIs, Airbyte para ingestão de dados, Airflow para orquestração e #DBT para transformação de dados. A plataforma colaborativa #Briefer também é integrada, permitindo que analistas de dados acessem e utilizem os dados transformados de forma eficiente.
Além do pipeline de dados, o projeto inclui uma interface de assistente AI no Streamlit, que possibilita interagir com um modelo de IA, como ChatGPT ou Llama3. Essa interface oferece uma experiência prática para análise de vendas e insights, permitindo que analistas façam perguntas e obtenham respostas rápidas e insights relevantes.
Como parte da solução, desenvolvi um dashboard interativo utilizando o Streamlit, que permite visualizar e analisar os dados de vendas e recursos humanos de forma intuitiva e eficiente. O dashboard apresenta métricas-chave, gráficos interativos e tabelas informativas, facilitando a tomada de decisões baseadas em dados.
Sinta-se à vontade para explorar, utilizar, dar sugestões para melhorias e contribuir para este repositório com um pull request!
Link do projeto completo no GitHub (Se puder dar uma estrelinha 🌟 lá no github eu agradeço muito): https://lnkd.in/dF_4TkV7
Link pro post linkedin: https://www.linkedin.com/posts/thiagosilvafarias_postgresql-pgabrduckdb-airflow-activity-7265029605361676289-G89E?utm_source=share&utm_medium=member_desktop
0 notes
Text
Principais Ferramentas para Construir Pipeline de Dados - Real Time Analytics
Leonardo Santos da Mata
Engenheiro de Dados, DBA | SQL, Python para Analise de Dados, Pentaho Data Integration, Cloud AWS, Cloud Azure, Mongodb, Mongodb Compass, Docker e Portainer.io
19 de outubro de 2024
A construção de pipelines de dados para Real Time Analytics envolve a escolha de ferramentas que permitam processar, analisar e visualizar dados em tempo real. Abaixo, listamos algumas das principais ferramentas, com seus prós, contras e os tipos de projetos em que cada uma se destaca.
1. Tableau
Prós:
Interface amigável e intuitiva
Grande capacidade de criação de visualizações interativas
Suporte para integração com diversas fontes de dados
Contras:
Custo elevado para grandes equipes
Limitações no processamento de grandes volumes de dados em tempo real
Aplicação: Projetos que demandam visualização interativa de dados para decisões de negócios, como relatórios e dashboards executivos.
2. Amazon Kinesis
Prós:
Excelente para processar e analisar grandes volumes de dados em tempo real
Integrado com o ecossistema AWS
Altamente escalável e flexível
Contras:
Curva de aprendizado acentuada para iniciantes
Custo pode aumentar conforme o volume de dados processado
Aplicação: Ideal para projetos de IoT, análise de logs de aplicações e monitoramento de eventos em tempo real.
3. Metabase
Prós:
Open-source e de fácil uso
Suporte a várias bases de dados
Boa opção para equipes menores que buscam relatórios simples
Contras:
Funcionalidades limitadas para grandes volumes de dados
Menos opções de personalização de visualizações
Aplicação: Pequenas e médias empresas que precisam de relatórios básicos e acessíveis com rápida implementação.
4. Looker Studio
Prós:
Integração com diversas fontes de dados, incluindo Google Analytics
Interface de fácil uso para criação de relatórios e dashboards interativos
Bom para análises colaborativas em tempo real
Contras:
Funcionalidades limitadas para manipulação avançada de dados
Pode ser mais simples do que necessário para grandes volumes de dados
Aplicação: Ideal para empresas que já estão no ecossistema Google e precisam de dashboards fáceis de usar.
5. Apache Flink
Prós:
Processamento de dados em tempo real com baixa latência
Suporte a análise de grandes volumes de dados distribuídos
Flexível para integração com diferentes pipelines de dados
Contras:
Requer uma curva de aprendizado significativa
Configuração complexa para iniciantes
Aplicação: Processamento de dados em tempo real para casos de uso como análise de fraudes, monitoramento de IoT e sistemas de recomendação.
6. Apache Druid
Prós:
Alta performance no processamento e análise de dados em tempo real
Otimizado para grandes volumes de dados com baixas latências de consulta
Suporte a OLAP (Online Analytical Processing)
Contras:
Configuração e gerenciamento podem ser desafiadores
Requer conhecimento técnico avançado para configuração otimizada
Aplicação: Projetos que exigem ingestão de grandes volumes de dados em tempo real, como análise de streaming de eventos e relatórios analíticos.
7. Apache Superset
Prós:
Open-source e gratuito
Suporte a uma ampla gama de fontes de dados
Flexível para criação de dashboards e visualizações
Contras:
Requer conhecimento técnico para instalação e configuração
Limitado para análise em tempo real em comparação com outras soluções
Aplicação: Empresas que precisam de uma solução open-source para visualização de dados sem custo de licenciamento.
8. Azure Synapse Analytics
Prós:
Totalmente integrado ao ecossistema Azure
Suporta análise em tempo real de grandes volumes de dados
Possui recursos de SQL e big data integrados
Contras:
Curva de aprendizado para quem não está familiarizado com Azure
Pode ter um custo elevado dependendo do uso
Aplicação: Projetos de grande escala que exigem processamento de dados em tempo real com integração total no Azure.
9. Redash
Prós:
Open-source e fácil de usar
Suporte a várias bases de dados
Ótima ferramenta para equipes que precisam de consultas rápidas
Contras:
Funcionalidades limitadas para grandes empresas
Não é ideal para processamento de dados complexos em tempo real
Aplicação: Empresas pequenas a médias que precisam de uma ferramenta simples e acessível para relatórios e dashboards.
10. MicroStrategy
Prós:
Ampla gama de funcionalidades de business intelligence
Suporte a dados em tempo real com alto nível de personalização
Ótimo para projetos corporativos de grande escala
Contras:
Custo elevado
Curva de aprendizado acentuada
Aplicação: Grandes corporações que precisam de uma solução robusta para business intelligence e análise em tempo real.
11. Dataedo
Prós:
Excelente para documentação e governança de dados
Interface simples e fácil de usar
Ajuda na visualização e organização dos metadados
Contras:
Não é projetado para análise de dados em tempo real
Funcionalidades limitadas para grandes volumes de dados
Aplicação: Projetos que exigem documentação e governança de dados clara, como ambientes de big data corporativos.
12. Power BI
Prós:
Fácil de usar e integrado ao ecossistema Microsoft
Boa solução para visualização de dados em tempo real
Grande variedade de conectores e integração com várias fontes de dados
Contras:
Limitações na manipulação de grandes volumes de dados
Custo de licenciamento pode ser alto para grandes equipes
Aplicação: Projetos de relatórios executivos e visualizações interativas para pequenas e médias empresas.
13. Presto
Prós:
Alta performance para consultas distribuídas em grandes volumes de dados
Suporte a SQL, ideal para grandes análises
Integração com vários sistemas de armazenamento de dados
Contras:
Configuração complexa
Requer conhecimento técnico avançado para otimização
Aplicação: Análises distribuídas em ambientes de big data, como consultas em clusters Hadoop.
Essas ferramentas são fundamentais para construir pipelines de dados eficientes para análises em tempo real, cada uma com seu conjunto de vantagens e limitações. A escolha da ferramenta depende do tipo de projeto, dos volumes de dados a serem processados e do nível de personalização e complexidade exigido.
0 notes
