CDC para otimização de processos ETL no setor financeiro

Todos os dias, os clientes produzem um imenso volume de dados através de centenas de milhares, senão milhões, de transações individuais. Desde a gestão de transações de clientes e registos financeiros até ao tratamento de requisitos regulamentares e gestão de riscos, os dados desempenham um papel crucial em todos os aspetos das operações bancárias. Esses dados são categorizados como big data, um termo que denota “grandes e diversos conjuntos de informações que crescem a taxas cada vez maiores”. Para colocar isso em perspectiva, um surpreendente 2.5 quintilhões de bytes de dados são gerados diariamente.

Os bancos contam com processos de extração, transformação e carregamento (ETL) para dar sentido aos dados e extrair insights valiosos. Estes processos são essenciais para que os bancos possam gerir e utilizar eficazmente as suas vastas quantidades de dados. No entanto, à medida que os volumes de dados continuam a crescer e a necessidade de insights em tempo real aumenta, os bancos são pressionados a adotar estratégias de gestão de dados mais ágeis. A captura de dados alterados (CDC) surge como uma solução fundamental que permite a sincronização e análise de dados em tempo real.

Compreendendo os processos ETL no setor bancário

ETL refere-se às três etapas fundamentais na integração de dados. Primeiro, os dados são extraídos de diversas fontes, incluindo bancos de dados, aplicativos e sistemas externos. Este processo de extração envolve a identificação de pontos de dados relevantes e sua recuperação de forma estruturada. Por exemplo, os dados de transações do cliente podem ser extraídos de um banco de dados usando consultas SQL, enquanto os dados regulatórios podem ser obtidos de sistemas externos por meio de APIs.

Em seguida, os dados extraídos são transformados em um formato padronizado e limpos de quaisquer inconsistências ou erros. Esta fase de transformação envolve a aplicação de diversas técnicas de manipulação de dados, como data de validade, limpeza e enriquecimento. Por exemplo, se os dados extraídos contiverem valores ausentes ou discrepantes, esses problemas serão resolvidos durante o processo de transformação para garantir a precisão dos dados.

Finalmente, os dados transformados são carregados em um sistema de destino ou data warehouse para geração de relatórios e análise. A fase de carregamento envolve o armazenamento dos dados em uma estrutura que facilita a recuperação e análise. Por exemplo, ao carregar os dados transformados num armazém de dados, os bancos podem realizar análises aprofundadas, gerar relatórios e obter informações valiosas.

Principais desafios nos processos atuais de ETL

• Crescente volume e velocidade dos dados: Com o advento da banca digital, dos pagamentos móveis e de outros avanços tecnológicos, os bancos estão a gerar dados a um ritmo sem precedentes. Esse crescimento exponencial de dados criou demandas significativas nos processos tradicionais de ETL, que lutam para acompanhar a velocidade e a escala necessárias para obter insights em tempo real.
• Ccomplexidade de fontes e formatos de dados: Os bancos têm de lidar com dados estruturados e não estruturados de diversas fontes, tais como bases de dados transacionais, ficheiros de registo, feeds de redes sociais e muito mais. Cada fonte de dados pode ter seu próprio formato e esquema de dados, exigindo mapeamento e transformação cuidadosos durante o processo de ETL.
• Nnecessidade de integração de dados quase em tempo real: Os processos ETL tradicionais normalmente operam em lote, o que significa que os dados são extraídos, transformados e carregados em intervalos predefinidos (por exemplo, diariamente ou semanalmente). No entanto, numa era em que insights oportunos podem fazer uma diferença significativa, os bancos estão à procura de formas de reduzir a latência nos seus processos de ETL.

Introdução à captura de dados de alteração (CDC)

Para enfrentar os desafios enfrentados pelos bancos na otimização dos seus processos ETL, o CDC surgiu como uma ferramenta valiosa.

O que é captura de dados de alterações?

O CDC captura as alterações (inserções, atualizações, exclusões) feitas nos dados no nível do sistema de origem como eventos. Esses eventos são então propagados para o sistema de destino, onde são aplicados, para manter os dados sincronizados entre os dois sistemas.

Imagine um cenário em que um cliente atualiza seus dados de contato no portal online do banco. Sem o CDC, o processo ETL tradicional extrairia todo o conjunto de dados do cliente, transformaria e carregaria no sistema de destino. Entretanto, com o CDC, apenas a alteração específica feita pelo cliente é capturada e propagada para o sistema de destino. Essa abordagem direcionada não apenas economiza tempo e recursos, mas também garante que os dados permaneçam consistentes em todos os sistemas.

Além disso, o CDC fornece uma visão granular das alterações feitas nos dados. Cada alteração é capturada como um evento, que inclui informações como o tipo de operação (inserir, atualizar, excluir), as linhas afetadas e o carimbo de data/hora da alteração. Este nível de detalhe permite que os bancos tenham uma trilha de auditoria abrangente das modificações dos dados.

Como o CDC funciona na integração de dados?

O CDC opera aproveitando os logs de transações ou logs de alterações presentes nos sistemas de origem. Ao monitorar continuamente esses registros, a tecnologia CDC pode identificar e capturar as alterações à medida que ocorrem. Além disso, o CDC permite que os bancos escolham entre diferentes métodos de sincronização, como replicação unidirecional ou sincronização bidirecional, dependendo dos seus requisitos específicos. Esta flexibilidade permite que os bancos adaptem a sua abordagem de integração de dados às suas necessidades comerciais específicas.

Aprimorando ETL com CDC

Ao incorporar o CDC nos seus processos ETL, os bancos podem melhorar as suas capacidades de integração de dados. Os processos ETL tradicionais podem ser complementados com tecnologia CDC para capturar e replicar alterações de dados em tempo real. Isto permite que os bancos tenham uma visão mais precisa e atualizada dos seus dados, levando a insights mais significativos e a uma melhor tomada de decisões.

Quando o CDC é integrado ao ETL, o processo ETL pode ser acionado pelas alterações dos dados capturados, garantindo que o sistema de destino esteja sempre sincronizado com os sistemas de origem. Isso elimina a necessidade de atualizações periódicas em lote e reduz a latência na integração de dados.

Além disso, o CDC pode capturar não apenas os dados alterados, mas também os metadados associados a essas alterações. Essas informações adicionais podem ser valiosas para fins de auditoria, conformidade e linhagem de dados.

Etapas para otimizar processos ETL usando CDC

A otimização dos processos ETL usando CDC requer uma abordagem sistemática que considere os requisitos e desafios únicos de cada banco individual. As etapas a seguir fornecem uma estrutura geral para os bancos implementarem o CDC em seus processos de ETL:

Identificando oportunidades de otimização

O primeiro passo na otimização dos processos ETL é avaliar o estado atual e identificar áreas de melhoria. Os bancos devem realizar uma análise minuciosa dos seus fluxos de trabalho ETL existentes, fontes de dados e requisitos de integração para identificar gargalos e ineficiências.

Esta avaliação ajuda os bancos a identificar as áreas específicas onde o CDC pode trazer mais valor. Por exemplo, os bancos podem descobrir que determinadas fontes de dados produzem um grande volume de alterações, tornando-as candidatas ideais para replicação em tempo real utilizando CDC. Ao concentrarem-se nestas áreas de alto impacto, os bancos podem priorizar os seus esforços de otimização e obter o máximo de benefícios.

Durante esta fase, os bancos também devem considerar os requisitos de escalabilidade e desempenho dos seus processos ETL. A tecnologia CDC pode enfrentar esses desafios permitindo atualizações incrementais em vez de cargas completas de dados, reduzindo o tempo geral de processamento e o consumo de recursos.

Implementando CDC em processos ETL

Uma vez identificadas as oportunidades de otimização, os bancos podem prosseguir com a implementação do CDC nos seus processos de ETL. Isto envolve a implantação de tecnologia CDC que seja compatível com os sistemas de origem e destino de dados do banco.

Ao selecionar uma solução CDC, os bancos devem considerar fatores como suporte à fonte de dados, escalabilidade, facilidade de integração e capacidades de replicação de dados em tempo real. É essencial escolher a tecnologia CDC que se alinhe aos requisitos específicos do banco e possa integrar-se perfeitamente à infraestrutura ETL existente.

Além disso, os bancos precisam estabelecer regras de mapeamento e transformação de dados para garantir que as alterações capturadas sejam aplicadas corretamente ao sistema de destino. Esta etapa envolve definir o mapeamento entre as estruturas de dados de origem e de destino, lidar com conversões de tipos de dados e resolver quaisquer conflitos ou inconsistências.

Configurar e configurar adequadamente a tecnologia CDC é crucial para integração e sincronização perfeita de dados. Os bancos também devem testar a implementação do CDC para garantir que cumpre os requisitos desejados de desempenho, fiabilidade e qualidade de dados.

Além disso, os bancos devem considerar a implementação de mecanismos de validação e reconciliação de dados para garantir a integridade e consistência dos dados replicados. Isso envolve comparar os conjuntos de dados de origem e de destino para identificar e resolver quaisquer discrepâncias.

Ferramentas Automatizadas para ETL e CDC em Operações Bancárias

Adotando ferramentas automatizadas para ETL e os processos de CDC são fundamentais para gerenciar e processar grandes volumes de dados com precisão e agilidade. Essas ferramentas oferecem uma estrutura sofisticada para extrair dados de fontes heterogêneas, transformando-os para atender a requisitos bancários específicos e carregando-os perfeitamente nos sistemas de destino. Além disso, os recursos do CDC garantem o rastreamento de modificações em tempo real em conjuntos de dados críticos, permitindo que os bancos identifiquem prontamente alterações em registros transacionais, perfis de clientes ou padrões de conformidade. Ao aproveitar ferramentas automatizadas para ETL e CDC, os bancos otimizam a eficiência operacional, simplificam os fluxos de trabalho de dados e mantêm uma vantagem competitiva num cenário financeiro cada vez mais orientado por dados.

utilização Astera configurar facilmente um pipeline ETL com CDC

AsteraA abordagem centrada no usuário, o ambiente livre de código e a interface de usuário intuitiva permitem capacitar os usuários de negócios em seus empreendimentos baseados em dados.

Aqui está um colapso Asteraprincipais recursos do para ETL habilitado para CDC:

• Conectividade diversificada: Suporta uma ampla variedade de conectores para bancos de dados, data warehouses e formatos de arquivo populares, facilitando a integração perfeita ao processo ETL.
• Gerenciamento unificado de CDC: Consolida a supervisão do CDC para bancos de dados relacionais em uma única plataforma, eliminando a necessidade de gerenciamento separado e garantindo controle abrangente em todos os bancos de dados relevantes.
• Transformações integradas: Oferece recursos de transformação integrados, capacitando os usuários a limpar e manipular dados sem esforço, melhorando a qualidade e a precisão dos dados em pipelines habilitados para CDC.
• Perfil de dados e garantia de qualidade: Fornece perfis de dados robustos e recursos de qualidade, facilitando verificações para garantir precisão e confiabilidade, o que é especialmente crucial para cenários de processamento de dados em tempo real ou quase em tempo real.
• Automação e agendamento de tarefas: Acelera a transferência de dados por meio de recursos de automação e agendamento, otimizando a eficiência dos pipelines de ETL habilitados para CDC. Isso inclui o agendamento de execuções de trabalho quase em tempo real. Ao incorporar opções de agendamento como ‘Contínuo’, Astera garante atualizações e sincronização oportunas entre fontes de dados.
• Protocolos de segurança abrangentes: Astera prioriza a segurança dos dados por meio de medidas robustas, como autenticação de token de portador, controle granular de acesso de usuário, gerenciamento personalizável baseado em funções e integração perfeita com o Windows Active Directory.

Concluindo, aproveitar o CDC é uma estratégia fundamental para os bancos simplificarem e otimizarem os seus processos de ETL. Ao capturar e processar apenas dados alterados, o CDC minimiza a redundância, aumenta a eficiência e garante a sincronização em tempo real entre sistemas.

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