O mapeamento de dados é uma etapa principal em uma ampla gama de processos de gerenciamento de dados, como conversão de dados, integração, virtualização de armazenamento, etc. Ele converte dados do formato de origem para o formato compatível com o destino, estabelecendo conexão entre dois conjuntos de dados distintos para atingir um intervalo de trabalhos de transformação e integração. A complexidade das tarefas de mapeamento de dados varia dependendo da estrutura dos sistemas de origem e destino e dos dados que estão sendo mapeados.
Usando o mapeamento de dados, as empresas podem coletar informações de diversas fontes e transformá-las para obter insights acionáveis.
A extração de dados é o processo de recuperar dados de fontes estruturadas, semiestruturadas ou não estruturadas, como e-mails, PDFs, arquivos de texto etc. Ele permite que as empresas usem os dados para processamento adicional, para que possam ser agregados, analisados e migrados para um repositório central ou usado para gerar relatórios.
A extração é a primeira etapa do processo ETL, após a qual os dados são limpos, transformados e carregados no sistema de destino relevante.
O processo de modificar a estrutura ou o formato dos dados de origem para torná-los compatíveis com o sistema de destino é chamado de transformação de dados. É usado em vários processos de gerenciamento de dados, incluindo integração, migração, limpeza, replicação de dados, etc.
A transformação de dados oferece aos usuários vários benefícios, como:
- Torna os dados mais organizados, tornando-os legíveis para computadores e humanos.
- Dados estruturados e formatados adequadamente melhoram a qualidade dos dados e garantem resultados precisos quando integrados ou analisados.
- Os dados transformados garantem que os aplicativos possam se comunicar, apesar da diferença no formato de armazenamento dos sistemas de origem e destino.
ETL é a abreviação de extrair, transformar e carregar. Um processo ETL:
- Recupera dados de um sistema de origem, como arquivo, banco de dados, etc. - Processo de
- Alterações em um formato compatível com o destino - Transformação
- Armazena em um banco de dados ou data warehouse de destino - Carregando
A otimização de empilhamento, também conhecida como ELT, é uma técnica de balanceamento de carga do servidor que maximiza o desempenho dos processos de integração. Extrai, carrega e transforma dados - permitindo que os usuários escolham se o processamento de dados ocorre no banco de dados de origem ou destino.
Ao colocar a tabela intermediária no banco de dados, elimina a movimentação desnecessária de dados e reduz a latência da rede, reduzindo o tempo geral de execução.
Os modos de otimização de empilhamento podem ser classificados em dois tipos:
1- Empilhamento parcial: Nesse modo, a lógica de transformação é parcialmente transferida para o banco de dados de origem ou destino, dependendo do provedor de banco de dados.
2- Pushdown completo: Envia a lógica de transformação completamente para o banco de dados, executando a tarefa no modo pushdown do começo ao fim.
ETL (extrair, transformar e carregar) extrai dados de várias fontes, transforma os dados de um formato para outro e os carrega no banco de dados de destino ou no armazém de dados.
O ELT (extrair, carregar e transformar), por outro lado, extrai dados de uma fonte, carrega-os em um banco de dados de destino e transforma os dados nesse banco de dados. No entanto, para que o ELT funcione, os sistemas de origem e destino devem ser bancos de dados.
A principal diferença entre essas duas técnicas de processamento é onde o transformação ocorre.
- No ELT, o servidor de integração manipula a carga da transformação, enquanto no ELT, a transformação ocorre no banco de dados de origem ou destino.
O processo de combinar dados de fontes heterogêneas e apresentá-los em um formato unificado é conhecido como integração de dados. Isso inclui:
- Consolidar dados de uma ampla variedade de sistemas de origem com formatos diferentes, como sistemas de arquivos, APIs, bancos de dados, etc.
- Limpar dados removendo duplicatas, erros, etc.
- categorizando dados com base em regras de negócios
- Transformando-o no formato necessário para que possa ser usado para relatório ou análise
A integração de dados é usada em vários processos de gerenciamento de dados, como migração de dados, integração de aplicativos, gerenciamento de dados mestre e muito mais.
A migração de dados é o procedimento de mover dados entre sistemas diferentes, incluindo bancos de dados e arquivos. No entanto, 'transferência' não é o único passo na migração. Por exemplo:
- Se os dados estiverem em formatos diferentes, o processo de migração incluirá mapeamentos e transformações entre os sistemas de origem e de destino.
- Também envolve a avaliação da qualidade dos dados de origem antes de carregá-los no sistema de destino.
A eficiência de qualquer projeto de migração de dados depende da diversidade, volume e qualidade dos dados que estão sendo movidos.
A validação de dados é o método de remover valores inválidos, duplicatas e outros erros para garantir a precisão e a qualidade dos dados antes do processamento. o processo garante que os dados sejam:
- Abrangente e consistente
- Único e livre de erros
- Compatível com os requisitos de negócios
Validar dados é essencial para todos os processos de dados, incluindo integração, migração, armazenamento, etc., pois o objetivo final é ajudar a garantir a precisão dos resultados. Trabalhar com dados confiáveis dá às empresas a confiança para tomar decisões oportunas sem hesitação.
A limpeza de dados, também chamada de limpeza de dados, é uma etapa principal no processo de preparação de dados. Ele consiste em encontrar e corrigir erros, duplicações, problemas de formato e outras imprecisões em um conjunto de dados para garantir a qualidade dos dados. A necessidade de limpeza de dados aumenta quando os dados são provenientes de fontes diferentes, com formatos e estruturas variados, pois precisam ser padronizados para análise e geração de relatórios.
A qualidade dos dados avalia a precisão e a confiabilidade dos dados com base em regras comerciais personalizadas. Ele inclui um conjunto de atributos que garante que dados de alta qualidade sejam usados na tomada de decisões, relatórios e outros processos de negócios.
Algumas dimensões críticas da qualidade dos dados incluem o seguinte:
- plenitude garante que nenhuma informação seja perdida ou ausente de qualquer conjunto de dados.
- Consistência indica que os dados em diferentes sistemas estão sincronizados e mostram informações semelhantes.
- Precisão garante se os dados estão mostrando corretamente o que deveriam. Ele pode ser avaliado com base nos dados de origem e autenticado por meio de regras de negócios definidas pelo usuário.
- Singularidade garante que a informação está livre de duplicações.
- Validade verifica que os dados estão em conformidade com os critérios e padrões definidos pelo usuário comercial.
A criação de perfil de dados é usada para avaliar os dados, apresentando um detalhamento completo de suas características estatísticas, como contagem de erros, taxa de duplicação, contagem de avisos, valor mínimo e máximo e muito mais. Facilita uma inspeção detalhada, ajudando os usuários a reconhecer riscos, problemas de qualidade e tendências gerais de dados.
A criação de perfil de dados é usada em vários processos de gerenciamento de dados, incluindo:
1- Migração de dados
2- Integração de dados
3- Armazenamento de dados
4- Sincronização de dados
O Change Data Capture (CDC) facilita a integração de dados em tempo real, capturando alterações individuais feitas nos dados de origem e propagando-as para o sistema de destino. O processo é usado principalmente para sincronização de dados. Como ele replica os dados quase em tempo real e lida apenas com as alterações, ele é uma opção escalável e econômica e de tempo e custo.
A integração de banco de dados combina informações de várias fontes, incluindo bancos de dados, nuvem, arquivos e muito mais, e as armazena em um banco de dados unificado para uma visão consolidada e limpa.
O armazenamento de informações em um banco de dados centralizado garante a disponibilidade de dados em toda a empresa para as partes interessadas e parceiros. Além disso, melhora a experiência do usuário e reduz o tempo de entrega das informações.
A integração de API permite que os aplicativos se conectem aos sistemas corporativos de back-end por meio de APIs. As APIs incluem um conjunto de protocolos, rotinas ou ferramentas que ajudam os aplicativos a interagirem entre si, além de bancos de dados e dispositivos.
Usando uma plataforma de integração de API, as empresas podem criar e adicionar novas APIs ao ecossistema da empresa para:
- Conecte-se a aplicativos na nuvem
- Extrair valor de fontes de dados herdadas
- Automatize os processos de integração
A consolidação de dados é o processo de coleta e integração de dados de fontes diferentes em um sistema unificado, como um data warehouse ou banco de dados. O processo pode ser implementado usando diferentes técnicas, como integração de dados, armazenamento ou virtualização.
A consolidação de dados oferece vários benefícios, como:
- A consolidação de dados corporativos fornece aos usuários uma visão de 360 graus de seus ativos de negócios.
- Ele permite que as empresas planejem e implementem processos de negócios e soluções de recuperação de desastres com base nessas informações.
- Acelera a execução do processo e simplifica o acesso às informações.