Integre dados web abrangentes e em tempo real diretamente em seus fluxos de trabalho ETL/ELT. Potencialize suas análises, modelos de aprendizado de máquina e inteligência de negócios com uma fonte de dados escalável e confiável.
Aproveite nossa API de Pesquisa Web para construir e aprimorar pipelines de dados para uma variedade de funções de negócios críticas, desde BI até análises em tempo real.
O caso de uso mais comum é a criação de uma única fonte de verdade para relatórios. Um pipeline de dados automatizado realiza processos ETL (Extração, Transformação, Carregamento) ou ELT para integração de dados contínua. Ele move dados de fontes díspares (como CRM, ERP e logs) para um data warehouse central (por exemplo, Snowflake, BigQuery) ou data lake, permitindo que analistas construam dashboards confiáveis e derivem insights acionáveis.
Pipelines de dados confiáveis são a base de MLOps e aplicações de IA. Eles lidam com a preparação crítica de dados, limpeza e engenharia de recursos em escala. Essa orquestração de dados automatiza o fluxo de dados transformados de alta qualidade para treinar, validar e implantar modelos de ML, garantindo previsões consistentes e precisas em ambientes de produção.
Pipelines modernos se destacam na ingestão de dados de alta velocidade de fontes como sensores IoT, clickstreams e transações financeiras. Usando tecnologias de dados de streaming como Apache Kafka e motores de processamento como Apache Spark, eles permitem análises em tempo real. Isso é crucial para casos de uso imediatos, como detecção de fraude, gerenciamento de estoque em tempo real e experiências de usuário personalizadas.
Quando as empresas migram para uma plataforma de dados em nuvem ou adotam uma pilha de dados moderna, os pipelines de dados são essenciais. Eles fornecem um mecanismo escalável e confiável para a migração de dados de sistemas legados on-premise para a nuvem. Este processo suporta a consolidação de dados, melhora a governança de dados e garante a integridade dos dados durante a transição.
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