A importância do Apache Airflow surgiu pois, um dos principais desafios para as empresas que trabalham com dados hoje em dia é garantir que a execução e manutenção dos fluxos de dados ocorra da forma mais harmônica possível. É essencial que se mantenha dentro dos horários previstos e que todos os usuários responsáveis sejam alertados e tenham visibilidade caso algum problema ocorra. E é exatamente isso que o Apache Airflow veio resolver.

O projeto do Apache Airflow se iniciou como um piloto dentro do Airbnb, em 2015, e desde então vem sendo adotado pelas maiores empresas do mundo todo, se tornando hoje a principal referência em ferramentas de orquestração no universo de dados. No final de 2020, a versão 2.0 foi oficialmente lançada, mostrando a maturidade do projeto e contínua evolução com apoio da comunidade, incluindo diversas melhorias tanto na experiência do usuário (melhorias na UI, Task Flow API, etc.), quanto em segurança e infraestrutura.

Onde utilizar o Airflow?

Uma das maiores dificuldades para os iniciantes do Airflow é definir qual será o ambiente e infraestrutura para rodar sua aplicação. Por se tratar de uma ferramenta open-source, com grande apoio da comunidade, existem muitas alternativas para rodá-la. 

É claro que essa escolha vai depender sempre dos requisitos técnicos e financeiros que você dispõe no momento. Porém, os casos mais comuns hoje são instâncias virtuais, Kubernetes e ambientes gerenciados. Para esse último, existem algumas opções oferecidas por players de cloud, como GCP Cloud Orchestrator, AWS Managed Workflows, e também SaaS, onde destacamos a empresa Astronomer, grande incentivadora da comunidade e uma importante responsável pela divulgação do Airflow no mercado.

Após definir a infraestrutura e rodar seu ambiente de Airflow, podemos iniciar a criação de nossos fluxos de dados. O projeto todo do Airflow foi desenvolvido em Python; logo, sua utilização pelos usuários também será feita dessa maneira. 

Quais as vantagens do Apache Airflow?

Embora existam outras opções concorrentes ao Airflow no mercado (como Luigi, Argo e Prefect), pode-se dizer que ela se tornou a solução mais querida e adotada para orquestração e agendamento de tarefas. Aqui estão algumas características pelas quais o Airflow se destaca:

• Desenvolvimento todo em Python com baixo grau de complexidade
• Integração com as ferramentas mais importantes do universo de dados
• Documentação acessível e muito conteúdo produzido pela comunidade
• Facilidade de criar e alterar fluxos simples e complexos de dados (DAGs, XCom)
• Interface gráfica para acompanhamento dos jobs
• Possibilidade de criação de componentes personalizados
• Disponibilização de logs para auditoria de erros
• Criar sistema de alertas com integração para Slack, E-mail, entre outros

Principais conceitos para entender o Apache Airflow

Para um entendimento rápido de como funciona a arquitetura dos fluxos no Airflow, podemos focar nos principais componentes:

• DAGs: Abreviação de Direct Acyclic Graph, é a estrutura principal que representa um fluxo de dados. Poderia ser equivalente a um pipeline de dados. Geralmente, dentro de uma empresa, teremos várias DAGs, e cada uma terá uma função específica e geralmente independente (ex: Pipeline Dados A, Pipeline Dados B).
  
• Tasks: Tarefas que serão executadas dentro da sua DAG. Uma DAG pode ter uma ou várias tasks atreladas. Alguns exemplos de tarefas são: execuções de scripts em Python, Bash, Spark, entre outras. Para que possamos escolher qual tipo de tarefa a Task irá executar e seus parâmetros, devemos atribuir um Operator para ela. As dependências entre uma task e outra são declaradas via script de maneira prática, formando a lógica do fluxo da DAG.
  
• Operators: São os componentes pré-definidos (template) para executar as Tasks. Os componentes mais comuns são o BashOperator, PythonOperator, EmailOperator, entre outros. Existem de centenas a milhares de componentes das mais diversas tecnologias, prontos para serem utilizados. Porém, é possível desenvolver operadores personalizados caso necessário.
  
• Executor: É o mecanismo que será responsável por executar as Tasks – o motor de execução. O Apache Airflow só poderá ter um executor definido para seu ambiente. Alguns exemplos são: KubernetesExecutor, SequentialExecutor e LocalExecutor
  
• Scheduler: Um dos principais componentes do Airflow, é o responsável por monitorar as execuções das DAGs e iniciar novas tarefas quando elas estiverem disponíveis, nos horários estimados.

Conclusão

O Apache Airflow se tornou quase uma unanimidade no universo de dados hoje em dia, sendo utilizado por empresas como Airbnb, Walmart, Facebook, Adobe, entre outras. A Rox Partner é especializada na implementação de projetos de dados com Airflow, e tem vários clientes que já se beneficiam dessa ferramenta, além de contar com profissionais certificados. 

Se você está interessado em saber mais, entre em contato com nosso time ou consulte o site oficial do projeto aberto.

Vivemos em uma época em que, com o avanço rápido da tecnologia de um modo geral – e especialmente da tecnologia de coleta de dados -, muito se fala sobre o uso de dados por parte dos mais diversos tipos de empresas. Todos os dias aparecem novas informações, reportagens, eventos e pesquisas sobre esse tema; às vezes, é tanta coisa que fica difícil de acompanhar. Você provavelmente já ouviu falar sobre a importância do uso de dados para o desenvolvimento do seu negócio, mas pode ser que não tenha nem ideia de como começar a utilizá-los como uma ferramenta para o sucesso da tomada de decisões e desenvolvimento de novas estratégias. Para compreender o valor da inteligência de dados, primeiro, é preciso compreender o valor que essas informações podem agregar.

Por que dados são tão importantes?

Ainda há pouco tempo, a tomada de decisões de negócios nas empresas era muito mais realizada pelo feeling, pelo achismo. Confiar no achismo pura e simplesmente, mesmo tendo um montante de informações disponíveis, faz com que as resoluções de quaisquer questões sejam realizadas de maneira ineficiente; resultando em tomadas de decisões importantes baseadas em dados imprecisos. As coisas mudaram quando concluiu-se que os dados conseguem dar respostas muito mais precisas para os problemas que a empresa pode ter com seus produtos, atendimento e estratégia, indicando possíveis rumos a serem seguidos. Se muito bem trabalhados e interpretados, os dados conseguem trazer valor para qualquer organização, independente do segmento e porte.

O trabalho de análise, qualificação e seleção  dos dados extraídos pela sua empresa pode fazê-lo encontrar a informação que você precisa para solucionar um problema em seus mais diversos aspectos. Por exemplo, por meio da interação dos clientes por redes como o WhatsApp, LinkedIn, Instagram ou qualquer outro meio de comunicação, é possível aplicar técnicas de mineração de dados; melhorando assim produtos, serviços e, consequentemente, a experiência do cliente. “Por isso que os dados são tão valiosos, principalmente quando respondem perguntas de negócios”, afirmou o Roxpert, Romerito Morais, engenheiro de dados e análise.

A Cultura Data Driven

De forma sucinta, a Cultura Data Driven é quando uma empresa incorpora o uso de dados para realizar tomadas de decisões em seus negócios. Baseia-se em uma longa jornada, desde a compreensão do seu negócio, captura dos dados, sua aquisição, integração, aperfeiçoamento e análise completa por parte das mais diversas áreas da empresa. Trata-se de um extenso processo  de transformação cultural de qualquer organização, para que os dados obtidos no dia a dia sejam convertidos  em informações de alta relevância e utilizados estrategicamente. Dessa forma, todas as divisões da sua empresa conseguirão responder às perguntas e tomar as melhores decisões.

Porém, para que a Jornada Data Driven possa agregar os resultados esperados, é preciso compreender suas necessidades para traçar objetivos a serem atingidos e, quando falamos de empresas, inevitavelmente estamos falando de compreender pessoas, processos e tecnologia. É preciso haver um investimento massivo em cada setor para que as pessoas recebam treinamento especializado para saberem lidar com dados em seus mais diferentes aspectos.
Saber identificar esses pontos de melhoria e encontrar as respostas por meio do big data analytics pode ser um grande desafio, devido ao enorme montante de informações que são produzidas diariamente por meio dos mais diversos canais. Portanto, contratar mão de obra especializada o suficiente para extrair os insights necessários é uma operação demorada e de alto custo. Em contrapartida, fazer com que uma ou mais pessoas inexperientes efetuem todo o trabalho de coleta, armazenamento e análise sem ter conhecimento a fundo de processamento de dados, controle de qualidade e business pode levar a empresa a ter prejuízos irreversíveis.

E é aí que a Rox entra!

A Rox Partner tem como propósito transformar todos os dados das empresas em ativos. Para isso, é garantida a construção de arquiteturas em nuvem ou on-premises com  governança de dados, para que todo o processo de engenharia e ciência de dados sejam suportados. O processo da Jornada Data Driven da Rox é 100% realizado por  especialistas em Big Data e Analytics, divididos em diversas equipes de trabalho específico, para que seus dados sejam perfeitamente transformados nas informações que seu negócio precisa.
De acordo com o Roxpert Romerito Morais, o processo consiste, primeiramente, em um trabalho de investigação. “Estamos sempre falando muito de dados, mas geralmente o maior problema das empresas não é a ausência de dados. O problema é  que esses dados estão todos espalhados pela empresa, sejam em planilhas eletrônicas, ERPs, CRMs, sistemas de e-commerce etc.”, explica. “Por isso, mapeamos os processos, identificamos as métricas de avaliação, quais os principais problemas que ela tem enfrentado e o que ela espera como resultado”.

Após todo o mapeamento dos negócios, é iniciado o trabalho de mapeamento das fontes de dados, conversa com pessoas chave de dentro da organização e definição de quem será o responsável pelo projeto. A equipe de engenharia de dados vai coletar os dados mapeados de todos os locais em que a empresa os consome e os mesmos serão armazenados em data lakes. Então, estes dados são submetidos a um rigoroso processo de controle de qualidade, em que são filtrados, enriquecidos, refinados e catalogados.
Após esse controle, os dados são armazenados em data warehouse e separados por data marts que, por sua vez, são dados organizados pelos setores da empresa na qual vão ser usados para responder às perguntas em questão. Substancialmente, a Rox se dispõe a realizar todo o processo da jornada: aquisição e transformação dos dados até deixá-los ideais para que o cliente possa tomar decisões e encontrar as melhores soluções.

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