Unificando dados de várias fontes: integração e consolidação de dados na preparação de dados 

Todos os dias, as empresas recebem números de vendas de várias regiões, feedback de clientes de plataformas online e tendências de mercado de relatórios do setor. Sem uma abordagem sistemática para a preparação de dados desses diversos conjuntos de dados, informações valiosas podem facilmente passar despercebidas, prejudicando a capacidade da empresa de tomar decisões informadas. 

É aí que entram a integração e a consolidação de dados. Ambos os processos combinam dados de várias fontes, consolidam-nos em um todo unificado e os preparam para análise. Esse processo abre caminho para uma tomada de decisão perspicaz e uma compreensão abrangente das operações de negócios. 

Os blocos de construção de insights: compreendendo a integração e consolidação de dados 

Noções básicas de integração de dados 

Integração de dados é um processo que envolve a combinação de dados de várias fontes para fornecer uma visão unificada do desempenho de uma organização. Esse processo inclui mover dados de seus locais originais, transformá-los e limpá-los conforme necessário e armazená-los em um repositório central.  

A integração de dados pode ser desafiadora porque os dados podem vir de várias fontes, como diferentes bancos de dados, planilhas e data warehouses. Cada fonte de dados tem sua estrutura e formato únicos, dificultando a compilação e análise dos dados.  

Simplificando a consolidação de dados 

Consolidação de dados é um processo que envolve pegar múltiplas fontes de dados e homogeneizá-las para que possam ser facilmente comparadas e analisadas. Nesse processo, os dados são combinados em um único local e depois reestruturados, geralmente padronizando a estrutura e o formato dos dados para garantir consistência.  

A consolidação de dados visa criar um conjunto de dados unificado que pode ser facilmente analisado, permitindo que as empresas obtenham insights valiosos e tomem decisões informadas.  

Entendendo a diferença entre integração de dados e consolidação de dados 

A integração e a consolidação de dados geralmente são usadas de forma intercambiável, mas esses dois processos têm algumas diferenças importantes. A integração de dados envolve a combinação de dados de diferentes fontes em um único local, enquanto a consolidação de dados é realizada para padronizar a estrutura de dados para garantir a consistência.  

As organizações devem entender as diferenças entre integração e consolidação de dados para escolher a abordagem certa para seus gestão de dados precisa. Ao fazer isso, eles podem garantir que seus dados sejam precisos, consistentes e confiáveis. 

Unindo fontes de informação: explorando diferentes abordagens de integração de dados  

Várias técnicas estão disponíveis para integração de dados, cada uma com seus benefícios exclusivos. Aqui estão algumas das abordagens de integração de dados:  

Processo Extrair, Transformar, Carregar (ETL) 

ETL é uma técnica popular de integração de dados que envolve extrair dados de uma ou mais fontes, transformá-los em um formato adequado e carregá-los em um local de destino, como um data warehouse. Isso permitiria à empresa analisar seus dados em um só lugar e obter informações sobre o comportamento de seus clientes em diferentes canais. Ferramentas de gerenciamento de dados de ponta a ponta, como Astera Pilha de dados facilite esse processo fornecendo uma interface de arrastar e soltar para criar fluxos de trabalho de integração de dados com funcionalidades de limpeza, validação e transformação de dados. 

Virtualização de Dados 

Virtualização de dados é outra técnica de integração de dados que fornece uma visão unificada em tempo real das informações sem consolidar fisicamente os dados. Essa técnica permite que as empresas acessem dados de várias fontes sem problemas. 

Por exemplo, digamos que uma empresa deseja fornecer à sua equipe de vendas uma visão unificada dos dados do cliente de seu sistema de CRM e site. Em vez de consolidar fisicamente os dados em um único banco de dados, eles podem usar uma ferramenta de virtualização de dados para criar um banco de dados virtual que combine os dados de ambas as fontes. Isso permitiria que a equipe de vendas acessasse os dados necessários sem precisar alternar entre sistemas diferentes. 

Integração de aplicativos empresariais (EAI) 

EAI concentra-se na integração de dados e processos em aplicativos diferentes dentro de uma organização. Ele permite a troca de dados em tempo real e facilita a comunicação contínua entre vários sistemas. 

Por exemplo, uma empresa de varejo integra seu sistema de ponto de venda (POS), sistema de gerenciamento de estoque e loja online. Com o EAI, os pedidos dos clientes da loja online atualizam automaticamente o estoque em tempo real, garantindo a disponibilidade precisa do estoque. O EAI também sincroniza os dados do cliente entre os sistemas, eliminando a entrada manual e garantindo a consistência. 

A arte da consolidação de dados: explorando várias abordagens para reunir tudo 

Algumas das abordagens populares para consolidação de dados na preparação de dados são: 

Data warehousing 

Armazenamento de dados envolve a criação de um repositório centralizado que armazena e organiza dados de várias fontes. Ele permite a recuperação, análise e geração de relatórios eficientes de dados. Os data warehouses são projetados para oferecer suporte a consultas complexas e fornecer uma perspectiva de dados históricos, tornando-os ideais para análise de dados consolidados. 

Eles são usados ​​quando as organizações precisam de uma visão consolidada e estruturada de dados para inteligência de negócios, relatórios e análises avançadas. Os armazéns de dados permitem a análise histórica e a identificação de tendências e dão suporte à tomada de decisões estratégicas, fornecendo uma base de dados confiável e consistente. 

lago data 

Um data lake é um sistema de armazenamento não estruturado que armazena grandes volumes de dados brutos. Ao contrário de um data warehouse, um data lake não limita os tipos de dados que podem ser armazenados, tornando-o mais flexível, mas também mais difícil de analisar.  

Um dos principais benefícios de um data lake é que ele também pode armazenar dados não estruturados, como postagens em mídias sociais, e-mails e documentos. Isso o torna um recurso valioso para organizações que precisam analisar uma ampla gama de tipos de dados. 

Gerenciamento de dados mestre (MDM) 

O gerenciamento de dados mestre é um processo de criação de uma única fonte autorizada de dados para informações críticas de negócios, como dados de clientes ou produtos. O MDM garante a consistência dos dados, reduz a duplicação e aprimora a qualidade dos dados nos sistemas. 

 É particularmente útil em cenários onde a integridade de dados, governança de dados e qualidade de dados são de extrema importância, como gerenciamento de dados de clientes, gerenciamento de informações de produtos e conformidade regulatória. 

Um dos principais benefícios do MDM é que ele pode ajudar a melhorar a qualidade dos dados e reduzir erros. As organizações podem evitar inconsistências e discrepâncias quando os dados são armazenados em vários locais, criando uma única fonte de verdade para dados críticos. 

Preparação eficiente de dados: permitindo a entrega de valor por meio de integração e consolidação 

Garantir qualidade, consistência e compatibilidade é crucial para integrar e consolidar os dados de forma eficaz. A preparação dos dados envolve: 

• Criação de perfil e limpeza de dados: Para estabelecer as bases para uma integração de dados confiável, é imperativo analisar minuciosamente as características e a qualidade dos dados por meio da criação de perfis. Ao identificar e resolver inconsistências, erros e redundâncias, a limpeza de dados aumenta ainda mais a integridade dos dados. 
• Mapeamento e transformação de dados: O mapeamento de dados conecta elementos de dados de diversas fontes. As organizações podem moldar os dados para alinhá-los perfeitamente com o modelo ou formato de dados de destino por meio da transformação de dados. Essa etapa crítica garante a compatibilidade, permitindo uma visão unificada e coerente das informações. 
• Avaliação da qualidade dos dados: Avalie regularmente a qualidade dos dados definindo métricas de qualidade de dados, como integridade, precisão e consistência. Ao melhorar e abordar consistentemente quaisquer problemas de qualidade, as organizações podem aumentar a confiabilidade geral de seus ativos de dados. 
• Segurança de dados, governança e privacidade: As organizações devem aderir às políticas de governança de dados, garantindo a conformidade e estabelecendo controles de acesso adequados. Ao proteger a privacidade dos dados e aderir aos regulamentos de proteção de dados, as organizações podem criar confiança com seus stakeholders e proteger seus valiosos ativos de dados. 
• Normalização, Padronização e Desduplicação de Dados: Organize os dados em tabelas bem estruturadas por meio de normalização, eliminando informações redundantes. A padronização de dados de diversas fontes, incluindo formatos, unidades e convenções, promove consistência e integração. Identificar e remover registros duplicados também mantém a integridade dos dados e promove insights precisos. 

Unificação de dados: práticas recomendadas para integração e consolidação contínuas de dados 

• Desenvolvendo um Blueprint de Dados Estratégicos: As organizações devem criar uma estratégia de dados robusta que se alinhe com seus objetivos de negócios. Esse projeto abrange elementos-chave, como objetivos de integração e consolidação de dados, políticas de governança de dados bem definidas e um roteiro claro para uma implementação bem-sucedida. 
• Estabelecendo uma estrutura sólida de governança de dados: Uma estrutura robusta de governança de dados garante a qualidade, a privacidade e a conformidade dos dados. Envolve definir a propriedade dos dados, esclarecer funções e responsabilidades, estabelecer padrões de dados e implementar práticas eficazes de administração de dados. 
• Garantindo a precisão e a qualidade dos dados: Monitorar e melhorar continuamente a qualidade dos dados é essencial para a integração e consolidação perfeitas dos dados. Implementar verificações de qualidade de dados, automatizar processos de validação de dados e configurar métricas de qualidade de dados ajudam a manter dados precisos e de alta qualidade. 

• Selecionando a Ferramenta de Preparação de Dados Correta: A escolha de ferramentas de preparação de dados adequadas é fundamental. Considere o volume de dados, a complexidade, os requisitos de tempo real e a escalabilidade ao selecionar ferramentas ETL, plataformas de virtualização de dados ou soluções de consolidação de dados. 
• Teste e validação completos de dados integrados: Testes e validações rigorosos são vitais para garantir a confiabilidade e precisão dos dados integrados e consolidados. Conduza a reconciliação de dados, valide as transformações de dados e realize testes de ponta a ponta para identificar possíveis problemas ou discrepâncias. 

Impulsionando a excelência em dados: revelando insights com preparação avançada de dados 

No domínio da preparação de dados, a integração e a consolidação de dados são essenciais para revelar insights valiosos e tomar decisões informadas. No entanto, o verdadeiro poder da preparação de dados está em aproveitar os recursos da inteligência artificial (IA).  

Ferramentas de preparação de dados com tecnologia de IA, como Astera Pilha de dados oferecem funcionalidades avançadas que agilizam a integração e a consolidação.  

Com a IA, as organizações podem automatizar várias tarefas envolvidas na preparação de dados, como criação de perfil de dados automatizada, limpeza inteligente de dados, mapeamento baseado em aprendizado de máquina e transformação. Ao adotar a IA na preparação de dados, as organizações podem liberar todo o potencial de seus ativos de dados e abrir caminho para o sucesso orientado por dados na era digital. 

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