Desafios da integração de dados e como superá-los

Reunir dados de diferentes sistemas cria desafios significativos de integração de dados para as organizações, que continuam a lidar com formatos de dados inconsistentes de fontes que evoluem e se acumulam constantemente. Às vezes, é o processo geral que é muito lento e não consegue acompanhar as demandas dos negócios, especialmente se considerarmos o mundo acelerado de hoje, impulsionado pela IA. Esses problemas de integração podem interromper um projeto antes mesmo de ele começar. No entanto, com a combinação certa de ferramentas e estratégias, as organizações podem enfrentar a maioria dos desafios de integração de dados com eficácia.

Este artigo fornece um caminho claro para abordar alguns dos problemas mais comuns de integração de dados. Primeiro, identificaremos cada um dos principais desafios que uma organização normalmente enfrenta. Em seguida, descreveremos técnicas e estratégias para solucionar cada problema. Também discutiremos algumas práticas recomendadas para ajudar você a evitar esses desafios. Por fim, o artigo concluirá explorando como uma plataforma unificada de integração de dados ajuda a superar obstáculos quando integrando dados corporativos.

O que causa desafios de integração de dados nas organizações?

As organizações enfrentam desafios de integração de dados porque criam um único, visão confiável dos dados é inerentemente difícil sem uma estratégia e ferramentas adequadas. Os dados naturalmente residem em diferentes aplicações e formatos. Os motivos específicos pelos quais esses desafios surgem e persistem, no entanto, variam significativamente com base no porte e na maturidade da organização.

Pequenas organizações

Para as pequenas empresas, os desafios são principalmente relacionados a recursos e à falta de especialização. Muitas vezes, elas não contam com um departamento de TI dedicado ou especialistas em dados na equipe.

• • Dependência de ferramentas díspares: Uma pequena empresa normalmente usa um conjunto de aplicativos separados baseados em nuvem para suas operações que não se comunicam entre si imediatamente, criando bolsões isolados de dados.
  • Integração manual: O principal método para combinar dados é a exportação e importação manuais usando planilhas. Essa abordagem consome tempo e está sujeita a erros humanos, o que significa que é impossível escalar sem automação à medida que o negócio cresce.
  • Restrições orçamentárias: Pequenas empresas operam com orçamentos apertados. Elas não podem arcar com as plataformas de integração de nível empresarial ou com o custo de contratar um engenheiro de dados especializado para criar soluções personalizadas. Seu foco está nas funções principais do negócio, não na construção de uma infraestrutura de dados complexa.

Organizações de médio porte

Quando uma empresa cresce para um porte médio, seus desafios de integração de dados passam a ser mais relacionados ao gerenciamento da complexidade da escala. Os processos manuais não são mais gerenciáveis.

• • Número crescente de sistemas: Uma empresa de médio porte possui mais departamentos, cada um com seu software preferido. A equipe de vendas utiliza um CRM como o Salesforce, a equipe de suporte utiliza um sistema de tickets, provavelmente o Zendesk, e a equipe de operações pode ter um ERP dedicado. Esses sistemas são frequentemente escolhidos sem uma estratégia de integração centralizada que leve a silos de dados.
  • A necessidade de automação: O volume de dados é agora demasiado grande para que a integração manual seja eficaz. As organizações reconhecem a necessidade de fluxos de trabalho automatizados para garantir que os dados sejam consistentes e atualizados em todos os sistemas. No entanto, a maioria não possui a expertise interna necessária para implementar e manter esses pipelines automatizados de forma eficaz.
  • Questões emergentes de governança: Com mais dados sendo usados ​​para decisões críticas, qualidade e consistência dos dados tornam-se grandes preocupações. Diferentes departamentos podem ter definições conflitantes para a mesma métrica. Sem uma estratégia formal de governança de dados essas inconsistências levam à falta de confiança nos dados e à tomada de decisões ruins.

Grandes organizações (empresas)

Para grandes empresas, os desafios estão enraizados na escala e na complexidade históricas. Elas lidam com um cenário tecnológico construído ao longo de décadas.

• • Sistemas legados: As empresas dependem de sistemas locais mais antigos, às vezes chamados de mainframes, que executam as principais funções do negócio. O problema com esses sistemas legados é que eles podem ter décadas de existência e não foram projetados para se conectar a aplicativos modernos em nuvem. Eles carecem APIs e usam formatos de dados desatualizados, tornando incrivelmente difícil e caro extrair seus dados.
  • Silos de dados generalizados: Em uma grande empresa, diferentes departamentos frequentemente funcionam como entidades independentes, com seus próprios orçamentos e opções de tecnologia. Isso cria silos de dados profundamente enraizados. A integração de dados se torna um desafio, exigindo colaboração entre departamentos e consenso sobre os padrões de dados.
  • Volume e variedade de dados: As empresas lidam com um volume e uma variedade enormes de dados, desde registros financeiros estruturados até feeds de mídia social não estruturados. As soluções de integração devem ser altamente escaláveis ​​para lidar com essa carga quase em tempo real.
  • Conformidade e segurança: Grandes empresas operam sob uma complexa rede de regulamentações nacionais e internacionais, como GDPR e HIPAA. Isso significa que elas precisam garantir que cada etapa do processo processo de integração de dados é auditável e compatível. Isso requer governança de dados com rastreamento de linhagem e protocolos de segurança, o que adiciona uma sobrecarga significativa a qualquer projeto de integração.

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Quais são os principais desafios na integração de dados?

Com tantos técnicas de integração Selecionar a solução ideal pode se tornar um desafio por si só se as necessidades específicas de volume de dados não forem claramente definidas e priorizadas. Aqui está uma lista de desafios de integração de dados que as organizações normalmente enfrentam, juntamente com estratégias para superá-los:

Integração de dados de APIs

À primeira vista, um ponto de extremidade HTTP que retorna JSON parece uma vitória fácil em comparação com arquivos simples ou diretos banco de dados torneiras. Na prática, cada API que você adiciona é um serviço externo em movimento, com seu próprio contrato, limites e ciclo de vida. Integrar dezenas (ou centenas) desses serviços se torna um problema de integração de dados por si só, porque agora você precisa:

• • Gerenciar esquemas em evolução
  • Lidar com diversos métodos de autenticação
  • Implementar tratamento de erros e lógica de repetição
  • Garantir a consistência e a sincronização dos dados em todos os sistemas conectados
  • Cumpra os limites de taxa variáveis ​​e as alterações de versão

Veja como superar os desafios na integração de API:

• • Estabelecer uma estrutura de conector centralizada que inclua uma biblioteca reutilizável para lidar com autenticação, paginação e gerenciamento de estado, criando novos Integrações de API orientado por configuração.
  • Configure sua integração para buscar apenas os dados que foram alterados desde a última sincronização bem-sucedida para reduzir a sobrecarga em seus sistemas. Isso torna seu Chamadas de API mais rápido e ajuda você a permanecer dentro dos limites de uso.
  • As APIs podem falhar por vários motivos — alguns temporários (relacionados à rede), outros mais graves (dados incorretos ou tokens de acesso expirados). Projete sua integração para tentar novamente erros temporários automaticamente e sinalizar os persistentes para revisão manual.

Atrasos na coleta de dados

Um dos principais desafios na integração de dados é garantir que você obtenha os dados necessários quando eles são mais necessários, pois atrasos na coleta de dados geram latência e imprevisibilidade no seu pipeline de integração. Isso prejudica o frescor e a confiabilidade das análises e dos processos operacionais subsequentes.

Outro problema comum surge devido às limitações dos pipelines de integração legados, predominantes em muitas empresas. O problema é que esses pipelines não são projetados para entrega em tempo real ou quase real e, portanto, enfrentam grandes volumes de dados e transformações complexas que agravam a latência já alta.

Veja como superar atrasos na coleta de dados:

• • Execute microlotes sobrepostos para que os registros recebidos com atraso na janela anterior ainda possam ser ingeridos rapidamente, em vez de esperar pelo próximo ciclo completo.
  • Substituir legado Tubulações ETL com ferramentas modernas de integração de dados para lidar com dados de alto volume e alta velocidade.
  • Executar captura de dados alterados (CDC) ou outro técnicas de replicação de banco de dados para replicar rapidamente quaisquer alterações detectadas nos dados de origem.
  • Considere usar plataformas de integração de dados que fornecem ingestão e combinação de dados em tempo real ou quase real com latência mínima.

Gerenciando a qualidade dos dados durante a integração

Uma das principais razões pelas quais as iniciativas de IA e análise não atingem os objetivos é a “baixa prontidão de dados” de uma organização. Isso significa que gerenciamento da qualidade dos dados A integração é tanto uma questão de governança quanto técnica. Portanto, as organizações devem, acima de tudo, definir o que significa "boa" qualidade de dados, ou seja, o que consideram de alta qualidade dependerá das suas necessidades de negócios.

Há três armadilhas principais a considerar aqui:

• • Primeiro, lógica de transformação de dados pode introduzir erros no pipeline de dados. Por exemplo, um problema tão simples quanto uma regra falha pode corromper vários registros.
  • Em segundo lugar, esquemas incompatíveis, em que a estrutura dos dados recebidos não corresponde à estrutura aceita pelo sistema de destino, fazem com que alguns dados sejam descartados ou ignorados sem nenhum aviso.
  • Terceiro, problemas triviais de qualidade de dados que existem isoladamente se transformam em problemas maiores ao integrar dados de múltiplas fontes. Um exemplo comum são registros duplicados.

Veja como superar problemas de qualidade de dados ao integrar dados:

• • Em grandes organizações, a propriedade dos dados deve ser atribuída a cada fonte de dados para ajudar a definir as regras de qualidade dos dados.
  • Incorpore verificações de qualidade de dados na camada de integração
  • Incorporar criação de perfil de dados automatizada e validação e limpar dados dentro do pipeline.
  • Configure alertas para identificar e resolver instantaneamente quaisquer problemas de integridade de dados.

Garantir que os pipelines de dados permaneçam tolerantes a falhas

A pipeline de dados "Tolerante a falhas" é capaz de funcionar mesmo quando parte do sistema começa a apresentar mau funcionamento ou falha inesperada. No entanto, isso não significa que erros não ocorrerão. O que significa é que esses erros são esperados e gerenciados, para que não se propaguem e afetem os sistemas operacionais.

A tolerância a falhas requer planejamento para mecanismos de gerenciamento e recuperação de estado, o que pode ser desafiador, pois você precisa decidir:

• • Se deve bloquear todo o trabalho ou permitir sucesso parcial e sinalizar registros incompletos em caso de falhas no pipeline.
  • Com que frequência registrar o progresso do pipeline, porque gravar com muita frequência torna o processamento lento, enquanto gravar muito pouco significa uma longa reinicialização se algo falhar.
  • Quais partes do fluxo de trabalho devem continuar em execução quando um componente falha.

Veja como superar esse desafio de integração de dados:

• • Armazene cada arquivo ou mensagem recebida em uma “zona de aterrissagem” confiável (área de preparação) para que você possa executar o trabalho novamente sem precisar reenviar os dados.
  • Projete as etapas de processamento para que sejam idempotentes, o que significa que elas podem ser executadas com segurança diversas vezes sem causar registros duplicados ou inconsistências.
  • Implemente pontos de verificação e rastreamento de estado em estágios lógicos no pipeline de integração para que a recuperação seja retomada a partir do último ponto bem-sucedido.
  • Inclua lógica para ramificação dinâmica ou fallbacks quando um sistema de origem estiver inacessível, para que os sistemas downstream ainda obtenham dados utilizáveis ​​sem atrasos.
  • Usar um ferramenta moderna de pipeline de dados para isolar e colocar em quarentena automaticamente registros corrompidos e manter dados saudáveis ​​em movimento.

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Preparando e integrando dados para IA e ML

As equipes e os sistemas de IA precisam extrair dados de uma ampla gama de fontes, já que as organizações armazenam informações em sistemas operacionais, logs, buckets de armazenamento em nuvem e aplicativos SaaS. O principal desafio está em mapear, transformar e reconciliar essas fontes antes que os dados possam ser úteis. Isso se deve ao fato de que dados de diferentes sistemas vêm em estruturas e formatos variados —uma questão que a Forbes identifica como um dos obstáculos mais significativos à integração de dados.

O processo de integração de IA não é uma tarefa única, mas um ciclo contínuo que envolve:

• • Extração e ingestão de dados
  • Transformação e limpeza de dados
  • Engenharia de recursos
  • Operacionalizando pipelines de dados

Veja como superar esses desafios de integração de dados:

• • Incorpore verificações de qualidade de dados no pipeline de integração.
  • Utilize plataformas de integração com recursos integrados Mapeamento de dados de IA capacidades.
  • Crie um catálogo de metadados para toda a empresa para registrar cada conjunto de dados, seu proprietário e linhagem e evitar que as equipes integrem a mesma fonte duas vezes.
  • Uso gerenciamento de dados mestre (MDM) para mesclar registros duplicados para que os modelos de IA e ML vejam o registro mais atualizado.

Gerenciando alterações na estrutura de dados de origem sem reescrever a lógica de integração

Quando você conecta dezenas de sistemas operacionais a um único plataforma analítica, cada regra de mapeamento no pipeline é fixada aos nomes de colunas e tipos de dados que existiam no dia em que você a escreveu. No momento em que um sistema de origem sofre alguma alteração, os registros recebidos não correspondem mais a essas regras codificadas, causando falha na lógica de integração.

O desafio é que os pipelines de integração tradicionais vinculam transformações a posições ou nomes de colunas explícitos. Uma instrução select que lê valor, moeda e carimbo de data/hora não pode acomodar uma nova coluna de país sem edições manuais. Cada patch manual requer um desenvolvedor, uma revisão de código, uma reimplantação e, frequentemente, um trabalho de preenchimento para restaurar o histórico. As equipes descobrem que manter apenas um aplicativo volátil é desgastante, quanto mais integrar vinte.

Veja como gerenciar esse desafio de integração de dados:

• • A solução mais direta é usar ferramentas de integração que suportem evolução de esquema e detecção de desvios.
  • Em vez de codificar transformações em nomes de colunas ou posições específicas, as equipes podem definir mapeamentos em nível de negócios que permanecem estáveis ​​mesmo quando o esquema subjacente muda.
  • Integre verificações de esquema ao pipeline de desenvolvimento para identificar e avaliar o impacto de mudanças estruturais antes que elas cheguem à produção.

Selecionando a ferramenta de integração de dados correta

O principal motivo pelo qual encontrar a ferramenta que atenda às suas necessidades é desafiador é porque o mercado é concorrido e dinâmico. Analistas contam dezenas de suítes comerciais, serviços em nuvem e projetos de código aberto, cada um com seus próprios padrões de design. Compará-los não é tão simples quanto verificar uma lista de recursos, pois os produtos evoluem entre a avaliação e o lançamento.

Uma plataforma candidata que parece "perfeita" para um grupo pode parecer inutilizável para outro, e as lacunas são difíceis de detectar em uma prova de conceito curta. O resultado é um processo de seleção que se assemelha a um malabarismo com prioridades em constante mudança, enquanto o próprio mercado continua mudando. É por isso que até arquitetos experientes descrevem a seleção de ferramentas como uma das etapas mais delicadas, política e tecnicamente, em um programa de dados moderno.

Veja como escolher a plataforma de integração de dados certa:

• • Tenha sempre um bom entendimento das suas necessidades de integração de dados empresariais, pois isso o orientará se você precisa de uma ETL, ELT, integração baseada em API ou solução híbrida.
  • Não ignore o suporte do fornecedor e a adequação geral do ecossistema, pois o aprisionamento de fornecedores é um dos maiores desafios que as organizações enfrentam ao migrar para um novo provedor. Quanto mais forte for a integração com sua pilha de dados existente, mais fluido será o fluxo de dados.
  • Avalie o suporte para suas fontes e destinos de dados específicos, especialmente se sua organização depende de aplicativos de nicho ou específicos do setor.
  • Priorize a facilidade de uso e a automação com tecnologia de IA, pois a ideia de “integradores cidadãos” está repercutindo em mais e mais organizações, o que significa que no futuro os usuários empresariais assumirão o controle de seus próprios pipelines de integração.
  • Procure plataformas de integração de dados com recursos integrados e suporte para recursos de monitoramento, tratamento de erros, rastreamento de linhagem de dados, e registro.

Gerenciando despesas de movimentação e transformação de dados baseados em nuvem

Um dos principais desafios em integração de dados na nuvem é determinar com precisão os custos que a empresa incorrerá. Isso ocorre porque, com o modelo de pagamento conforme o uso, ou qualquer uma de suas variantes, é extremamente raro que uma empresa processe os volumes de dados planejados inicialmente, à medida que o uso muda durante a implementação ou se expande inesperadamente.

Custos ocultos associados à nuvem movimento de dados e a integração adicionam outra camada de complexidade. As empresas incorrem em taxas significativas simplesmente transferindo dados de uma zona para processá-los em outra ao integrar dados em vários ambientes de nuvem. Esses custos passam despercebidos até o recebimento da fatura final.

As despesas com a transformação de dados também representam um desafio sutil, mas crítico. data warehouses nativos da nuvem, transformações executadas em escala podem ser caras, principalmente quando envolvem junções complexas, grandes agregações ou reprocessamento frequente devido à chegada tardia de dados.

Veja como superar esses desafios de integração de dados na nuvem:

• • Faça do planejamento de arquitetura com foco em custos uma parte importante do seu projeto de integração de dados para controlar as despesas.
  • Implementar uma plataforma de integração de dados que forneça pushdown, incremental informática, e reutilização de pipeline para reduzir o volume de dados movidos ou transformados, reduzindo assim os custos de processamento.
  • Observe como sua ferramenta de integração de dados lida com o fluxo de trabalho e orquestração de dados. A ideia é garantir que isso não aumente os custos de processamento ao reativar pipelines inteiros devido a pequenas alterações nos dados de origem.

Melhores práticas para contornar os desafios de integração de dados

Enfrentar os desafios de integração de dados e, em seguida, tomar medidas para solucioná-los é a estratégia antiga. Mudar o foco para evitá-los completamente é a abordagem que as organizações precisam adotar para acompanhar o crescimento dos volumes de dados e a evolução dos dados de origem. Isso requer o estabelecimento de algumas práticas recomendadas:

• • Incorpore a governança de dados desde o primeiro dia e atribua um proprietário ou administrador de dados do lado comercial desde o início.
  • Crie um glossário de negócios para toda a organização antes que os departamentos acabem criando suas próprias definições conflitantes. A ideia é concordar com nomes, unidades e definições de dados compartilhados em todos os sistemas para remover mapeamento de dados questões mais tarde.
  • Valide, limpe e desduplique registros assim que eles chegarem para evitar que dados incorretos entrem em seu data warehouse.
  • Sempre avalie a integração como um recurso essencial ao escolher uma plataforma de dados.
  • Automatize todas as etapas que não exigem intervenção manual para minimizar erros e manter o pipeline operacional.

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Astera Pipeline de dados é uma plataforma de integração de dados de ponta a ponta com recursos de IA incorporados.

Com Astera, você obtém:

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  • ETL, ELT, CDC, API, etc.: Integre dados usando a técnica de sua escolha.
  • Interface de usuário amigável combinada com automação alimentada por IA: Acelere as tarefas de mapeamento e preparação de dados.
  • Recursos de qualidade de dados integrados: Garanta que apenas dados saudáveis ​​cheguem ao seu data warehouse e data lake.
  • Motor de processamento paralelo: Lide com grandes volumes de dados com facilidade.
  • Transformações e funções pré-construídas: Manipular e formatar os dados na estrutura exigida pelo sistema de destino.
  • Lidar com alterações na estrutura de dados de origem: AsteraA abordagem de integração orientada por modelo de dados permite que os pipelines de dados lidem com alterações nos metadados de origem.
  • Conectores nativos: Conecte-se e mova dados entre diferentes fontes e destinos, seja no local ou na nuvem.

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