Entender a diferença entre ingestão de dados e integração de dados é um pré-requisito para construir pipelines de dados eficientes. Embora ambos os processos lidem com a movimentação e utilização de dados, eles representam estágios distintos e atendem a propósitos diferentes dentro da sua estratégia de dados. Projetar cada estágio apropriadamente com base em sua função específica — ingestão para entrada rápida, integração para usabilidade estruturada — leva a pipelines de dados que fornecem dados valiosos e prontos para análise.

Você já deve estar familiarizado com o amplo escopo de integração de dados de nosso mergulho profundo anterior. Agora, vamos dar uma olhada em como a ingestão de dados se encaixa no cenário e contrastar especificamente esses dois processos essenciais.

Ingestão de dados vs. integração de dados: as principais diferenças resumidas

Aqui está o resumo da integração de dados versus ingestão de dados:

• Ingestão de dados envolve a conexão com sistemas de origem, extraindo dados brutos, e carregá-lo em uma área de preparação ou data lake.

• Integração de dados envolve limpeza, transformando, combinando, mapeamento e consolidando que ingeriu dados de várias fontes para criar um conjunto de dados consistente e pronto para análise.

As organizações geram e coletam grandes quantidades de dados, mas será que isso é possível? alimentando melhores decisões? A jornada de pontos de dados brutos e desconectados para insights claros e acionáveis ​​depende muito de uma arquitetura bem-arquitetada pipeline de dados. Em outras palavras, gdados de configuração para dentro seus sistemas (ingestão) é apenas o ponto de partida. Fazendo sentido desses dados por meio da limpeza, estruturação e combinação (integração) é onde você desbloqueia o valor real.

Aqui está uma tabela de comparação resumida ilustrando as diferenças entre ingestão de dados e integração de dados:

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O que é Ingestão de Dados? O Primeiro Passo na Jornada de Dados

Ingestão de dados é fundamentalmente sobre mover dados brutos de seus vários pontos de origem (como bases de dados, aplicativos, dispositivos IoT, logs, feeds de mídia social) em um sistema de armazenamento de destino. Pense nisso como coletar todas as matérias-primas antes de começar a refiná-las.

• Objetivo: Para transportar dados de forma eficiente da origem para uma zona de destino, geralmente um data lake, um banco de dados de preparação ou um bucket de armazenamento em nuvem.
• Estado dos dados: Os dados normalmente permanecem em seu estado original, formato bruto ou quase bruto. Transformação mínima, se houver, ocorre durante a ingestão.
• Foco: Velocidade, confiabilidade e manuseio de diversos tipos e velocidades de dados (lote, streaming em tempo real).
• Analogia: Recebendo cartas e pacotes de muitos remetentes em uma instalação central de triagem de correspondências. O trabalho imediato é apenas obtê-los para dentro a instalação de forma confiável.

Os métodos comuns de ingestão de dados incluem processamento em lote (movendo dados em blocos agendados) e ingestão em tempo real ou streaming (movendo dados continuamente conforme eles são gerados).

Relacionado: Aprenda sobre o diferenças entre processamento em lote e em fluxo.

O que é Integração de Dados? Criando uma Visão Unificada (Uma Recapitulação Rápida)

Conforme abordado em nosso guia detalhado, a integração de dados é um processo mais amplo focado em combinando dados de fontes distintas para criar uma conjunto de dados unificado, consistente e valioso. Trata-se de dar sentido aos dados coletados e prepará-los para análise.

• Objetivo: Fornecer uma visão consolidada de dados para análise, relatórios, inteligência de negócios (BI) e outros aplicativos.
• Estado dos dados: Envolve transformação, limpeza, estruturação e enriquecimento significativos de dados. Dados brutos se tornam informações refinadas.
• Foco: Qualidade dos dados, consistência, precisão e criação de uma estrutura coesa (por exemplo, um esquema em um data warehouse).
• Analogia: Pegar a correspondência coletada, abri-la, classificá-la por destinatário ou tópico, padronizar endereços, corrigir erros e entregá-la de forma organizada para que o destinatário possa entender e usar as informações facilmente.

A integração de dados geralmente envolve técnicas como ETL (Extrair, Transformar, Carregar) ou ELT (Extrair, Carregar, Transformar).

Como a ingestão e a integração de dados funcionam juntas?

Eles não são mutuamente exclusivos; muitas vezes são partes sequenciais de um fluxo de trabalho maior, orquestrado por meio de ferramentas de integração de dados.

1. Ingestão Primeiro: Os dados são ingeridos de várias fontes em um repositório central. O objetivo aqui é centralizar dados díspares, tornando-os acessíveis para processamento posterior.
2. A integração segue: Os processos de integração de dados acessam esses dados ingeridos. Eles os limpam, os transformam de acordo com as regras de negócios, combinam conjuntos de dados e carregam as informações refinadas em um sistema otimizado para análise, como um data warehouse.

Em um Paradigma ELT, a ingestão manipula o 'E' (Extract) e o 'L' (Load) na landing zone (geralmente um data lake), e a integração manipula o 'T' (Transform) dentro ou a jusante dessa landing zone. ETL tradicional, a ingestão pode ser vista como o 'E', com a transformação ('T') acontecendo antes o 'L' final (Carga) no destino (geralmente um data warehouse), fazendo com que o processo de integração abranja tanto 'T' quanto 'L'.

Quando seu foco deve estar na ingestão?

Priorize a otimização da ingestão de dados quando:

• Você precisa coletar rapidamente grandes volumes de dados brutos de diversas fontes.
• Você está construindo um data lake para armazenar dados brutos para usos futuros e potencialmente indefinidos.
• Lidar com dados de streaming de alta velocidade é essencial.
• Você emprega uma estratégia ELT onde a transformação acontece depois de carregando dados brutos.

Quando seu foco deve estar na integração?

Priorize a otimização da integração de dados quando:

• O objetivo principal é gerar relatórios confiáveis ​​e inteligência empresarial.
• A consistência, precisão e qualidade dos dados em todas as fontes são fundamentais.
• Você precisa combinar dados estruturados e não estruturados para uma visão completa.
• Você está criando ou preenchendo um data warehouse ou data mart.
• Regras comerciais complexas precisam ser aplicadas para padronizar dados.

Recapitulação de ingestão de dados vs. integração de dados

Embora o ingestão de dados concentra-se no primeiro passo crucial de movendo dados brutos, integração de dados aborda a complexa tarefa de transformando e unificando esses dados em insights acionáveis. A ingestão faz os dados passarem pela porta; a integração os torna úteis. Reconhecer a função distinta de cada um permite que você arquitete pipelines de dados mais robustos, escaláveis ​​e eficazes para impulsionar suas decisões de negócios.

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• Mapeie e alinhe automaticamente campos de dados entre origens e destinos
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