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Técnicas e tecnologias comuns de integração de dados em 2025
Os problemas na combinação de dados de múltiplas fontes diferentes sempre permaneceram. Conseqüentemente, cientistas da Universidade de Minnesota projetaram o primeiro sistema a consolidar dados em 1991. Este sistema utilizou a abordagem ETL que extrai, transforma e carrega dados de vários sistemas e fontes em uma visão unificada.
Este blog discutirá as várias técnicas e tecnologias de integração de dados.
11 Tipos de Técnicas de Integração de Dados
O processo de consolidação de dados de vários aplicativos e criação de uma visão unificada é conhecido como integração de dados. As empresas usam diferentes ferramentas de integração de dados com uma variedade de aplicações, tecnologias e técnicas para integrar dados de fontes diferentes e criar um versão única da verdade (SSOT).
As técnicas de integração de dados, também chamadas de tecnologias de integração de dados, são simplesmente as diferentes estratégias, abordagens e ferramentas utilizadas para combinar dados de múltiplas fontes em um único destino. As tecnologias de integração de dados evoluíram em ritmo acelerado na última década. Inicialmente, extrair, transformar, carregar (ETL) foi a única técnica de integração de dados disponível, usada para processamento em lote. No entanto, as empresas continuaram a adicionar mais fontes aos seus ecossistemas de dados e surgiu a necessidade de técnicas de integração de dados em tempo real. Conseqüentemente, novos avanços e tecnologias foram introduzidos.
Técnicas comuns de integração de dados incluem:
- ETL (extrair, transformar, carregar)
- ELT (extrair, carregar, transformar)
- CDC (captura de dados alterados)
- Replicação de Dados
- Integração baseada em API
- Consolidação de dados
- Federação de Dados
- middleware Integration
- Propagação de Dados
- Integração de informações corporativas (EII)
- Replicação de Dados Corporativos (EDR)
Diferentes abordagens de integração de dados atendem a dados de diversas fontes internas e externas. Isso é conseguido usando um dos tipos de técnicas de integração de dados. A abordagem depende da disparidade, complexidade e número de fontes de dados envolvidas. Vejamos essas técnicas de integração de dados individualmente e vejamos como elas podem ajudar a melhorar os processos de negócios.
Extrair, transformar, carregar (ETL)
A tecnologia de integração de dados mais conhecida, ETL ou Extrair, Transformar, Carregar, é um processo que envolve a extração de dados de um sistema de origem e o carregamento em um destino após a transformação. ETL tem sido há muito tempo a forma padrão de integração de dados. As organizações utilizam Ferramentas ETL para extrair, transformar e carregar seus dados.
O principal uso do ETL é consolidar dados para BI e análises. Ele pode ser realizado em lotes ou quase em tempo real. O processo de ETL envolve a extração de dados de um banco de dados, solução de ERP, aplicativo em nuvem ou sistema de arquivos e a transferência para outro banco de dados ou repositório de dados. As transformações realizadas nos dados variam dependendo do caso de uso específico de gerenciamento de dados. No entanto, as transformações comuns incluem: limpeza de dados, agregação, filtro, junções e reconciliação.
Extrair, Carregar, Transformar (ELT)
ELT (Extrair, Carregar, Transformar) é outra abordagem de integração de dados, intimamente relacionada ao ETL. Enquanto o ETL se concentra em extrair dados de sistemas de origem, transformá-los e, em seguida, carregá-los em um sistema de destino (como um data warehouse), o ELT inverte a sequência das duas últimas etapas, ou seja, os dados são carregados antes de serem transformados.
O ELT está particularmente associado a cenários de big data e data warehousing, onde o sistema de destino tem o poder de processamento para lidar com transformações em grande escala. Esta abordagem aproveita as capacidades dos armazéns de dados modernos e das plataformas de big data, permitindo que as transformações ocorram mais perto do armazenamento, muitas vezes de forma paralela e distribuída.
Popular armazéns de dados baseados em nuvem, como Amazon Redshift, Google BigQuery e Snowflake, geralmente oferecem suporte a processos ELT, permitindo que as organizações aproveitem os benefícios do processamento escalável e paralelo para transformação de dados no ambiente de armazenamento de dados.
Leia mais sobre: ETL vs ELT.
CDC (Change Data Capture)
Há casos em que as organizações precisam se manter atualizadas com quaisquer alterações feitas nos dados de origem sem precisar recopiar tudo. Isso é possível por meio de captura de dados alterados (CDC), uma técnica comum de integração de dados. O CDC identifica e captura apenas as alterações nos dados de origem, como inserções, atualizações ou exclusões, deixando o restante dos dados em seu estado original. As organizações normalmente usam o CDC quando desejam:
- Mantenha os sistemas sincronizados em tempo real ou quase em tempo real, como sincronizar um banco de dados operacional com um data warehouse.
- Reduza a carga nos bancos de dados evitando varreduras completas de tabelas ou extrações em massa.
- Dê suporte a arquiteturas orientadas a eventos, como acionar ações comerciais quando determinados dados são alterados.
- Habilitar incremental Tubulações ETL para uma movimentação de dados mais rápida e eficiente.
Replicação de Dados
A replicação de dados é uma abordagem de integração de dados usada para copiar dados de um sistema para outro, normalmente para manter a consistência entre os sistemas ou melhorar a disponibilidade. Envolve a duplicação de dados de uma origem para um destino, continuamente ou em intervalos programados. A replicação pode ser unidirecional ou bidirecional, dependendo dos requisitos. As organizações utilizam a replicação de dados quando precisam:
- Garantir a consistência dos dados, especialmente em sistemas distribuídos geograficamente
- Mantenha cópias em tempo real ou quase em tempo real para alta disponibilidade e recuperação de desastres
- Melhore o desempenho distribuindo dados mais perto dos usuários finais ou aplicativos
- Suporte ao acesso paralelo aos mesmos dados em várias plataformas
Integração baseada em API
Como o nome sugere, a integração baseada em API é um método que usa interfaces de programação de aplicativos (APIs) para permitir que os sistemas se comuniquem e troquem dados. As APIs fornecem endpoints padronizados para acessar dados ou serviços entre aplicativos. Essa abordagem é frequentemente usada em ambientes com microsserviços, plataformas SaaS ou sistemas fracamente acoplados. As organizações adotam a integração baseada em APIs quando desejam:
- Conecte aplicativos modernos que expõem funcionalidades por meio de APIs REST ou SOAP
- Permitir a troca de dados em tempo real ou quase em tempo real entre sistemas
- Reduzir dependências de processos ETL tradicionais em arquiteturas distribuídas
- Suporte ao design de sistemas modulares e escaláveis com pontos de integração flexíveis
Consolidação de dados
Como o nome sugere, consolidação de dados combina dados de diferentes fontes para criar um repositório ou armazenamento de dados centralizado. Os analistas de dados podem usar este repositório para diversos fins, como relatórios e análise de dados. Além disso, também pode funcionar como fonte de dados para aplicativos downstream. A latência de dados é um fator chave que diferencia a consolidação de dados de outras técnicas de integração de dados. Quanto mais curto for o período de latência, mais dados atualizados estarão disponíveis para inteligência de negócios e análise no armazenamento de dados.
De modo geral, geralmente há algum nível de latência entre o momento em que as atualizações ocorrem com os dados armazenados nos sistemas de origem e o momento em que essas atualizações são refletidas no data warehouse ou na fonte de dados. Essa latência pode variar dependendo das tecnologias de integração de dados utilizadas e das necessidades específicas do negócio. No entanto, com os avanços nas tecnologias integradas de big data, é possível consolidar dados e transferir alterações para o destino quase em tempo real ou em tempo real.
Federação de Dados
A federação de dados, também conhecida como acesso federado a dados ou integração federada de dados, consolida dados e simplifica o acesso para usuários e aplicativos front-end. Nessa técnica, dados distribuídos com diferentes modelos são integrados em um banco de dados virtual com um modelo de dados unificado. Não há movimentação física de dados por trás de um banco de dados virtual federado. Em vez disso, a abstração de dados cria uma interface de usuário uniforme para acesso e recuperação de dados.
Como resultado, sempre que um usuário ou aplicativo consulta o banco de dados virtual federado, a consulta é decomposta e enviada à fonte de dados subjacente relevante. Em outras palavras, os dados são fornecidos sob demanda na federação de dados, ao contrário da abordagem de integração de dados em tempo real, onde os dados são integrados para construir um armazenamento de dados centralizado separado.
middleware Integration
Técnicas de integração de middleware referem-se aos métodos usados para facilitar a troca de dados entre diferentes sistemas. Esses softwares atuam como uma ponte entre diferentes sistemas e aplicativos, permitindo que eles não apenas se comuniquem e compartilhem informações, mas também operem em conjunto como uma unidade coesa. Por exemplo, você pode conectar seu antigo banco de dados local a um data warehouse moderno na nuvem usando integração de middleware e, com segurança, mover dados para a nuvem.
Técnicas comuns incluem middleware orientado a mensagens (MOM), arquitetura orientada a serviços (SOA), barramento de serviços corporativos (ESB) e interfaces de programação de aplicativos (APIs). A integração de middleware permite comunicação contínua, transformação de dados e integração entre sistemas distintos.
Propagação de Dados
A propagação de dados é outra técnica de integração de dados. Envolve a transferência de dados de um data warehouse corporativo para diferentes data marts após as transformações necessárias. Como os dados continuam a ser atualizados no data warehouse, as alterações são propagadas para o datamart de origem de forma síncrona ou assíncrona. As duas tecnologias comuns de integração de dados para propagação de dados incluem integração de aplicativos empresariais (EAI) e replicação de dados empresariais (EDR).
Integração de informações corporativas (EII)
Enterprise Information Integration (EII) é uma estratégia de integração de dados que fornece conjuntos de dados selecionados sob demanda. Também considerada um tipo de tecnologia de federação de dados, a EII envolve a criação de uma camada virtual ou uma visão comercial das fontes de dados subjacentes. Essa camada protege os aplicativos consumidores e os usuários corporativos das complexidades de conexão com vários sistemas de origem com diferentes formatos, interfaces e semânticas.
Em outras palavras, EII é uma abordagem de integração de dados que permite aos desenvolvedores e usuários empresariais tratar uma variedade de fontes de dados como se fossem um único banco de dados. Essa tecnologia permite que eles apresentem os dados recebidos de novas maneiras. Ao contrário do ETL em lote, O EII pode lidar facilmente com integração em tempo real e casos de uso de entrega, permitindo que usuários empresariais consumam novos dados para análise e relatórios de dados.
Replicação de Dados Corporativos (EDR)
Usado como técnica de propagação de dados, Enterprise Data Replication (EDR) é um método de consolidação de dados em tempo real. Envolve mover dados de um sistema de armazenamento para outro. Na sua forma mais simples, o EDR consiste em mover um conjunto de dados de um banco de dados para outro com o mesmo esquema. Recentemente, o processo tornou-se mais complexo, envolvendo diferentes bases de dados de origem e de destino. Os dados também são replicados em intervalos regulares, em tempo real ou esporadicamente, dependendo das necessidades da empresa. O EDR é diferente do ETL porque não envolve nenhuma transformação ou manipulação de dados.
Além dessas tecnologias essenciais de integração de dados, as empresas com arquiteturas complexas de gerenciamento de dados também usam a Integração de Aplicativos Empresariais (EAI) e outras tecnologias baseadas em eventos e em tempo real para acompanhar as necessidades de dados de seus usuários empresariais.
6 Tecnologias de Integração de Dados
Para implementar as técnicas discutidas acima, você precisa de ferramentas, softwares, plataformas ou infraestrutura especializada. Essas tecnologias são chamadas de tecnologias de integração de dados e descrevem o que que você usa para realizar a integração. As tecnologias comuns de integração de dados incluem:
Ferramentas ETL
São softwares ou plataformas usados principalmente para casos de uso relacionados a data warehouse. Ferramentas de ETL simplificam e automatizam o processo de extração, transformação e carregamento de dados. São, em sua maioria, ferramentas autônomas que se concentram especificamente no aspecto ETL da integração de dados. Ferramentas de ETL populares incluem Astera Pipeline de dados, Talend, AWS Glue e informática.
Ferramentas ELT
Assim como as ferramentas ETL, as ferramentas ELT também automatizam o processo de movimentação de dados. Como os dados são carregados antes de qualquer transformação ocorrer, as plataformas ELT funcionam melhor para casos de uso em que grandes quantidades de dados não estruturados precisam ser rapidamente despejados em um data warehouse ou data lake.
Plataformas de Integração de Dados Unificadas
São soluções de integração completas que automatizam todo o processo de integração de dados de ponta a ponta. Em vez de focar em uma técnica específica de integração de dados, essas plataformas se diferenciam por oferecer uma variedade de maneiras diferentes de integrar dados. Por exemplo, AsteraA plataforma de integração da permite que as organizações unifiquem dados usando técnicas como ETL, ELT, CDC, APIs, etc. Muitas ferramentas de integração de dados podem se conectar a ambientes locais e na nuvem, o que é um pré-requisito para a maioria dos casos de uso de migração de dados.
Pipelines de Dados
Como o nome sugere, os construtores de pipelines de dados são ferramentas especializadas projetadas para mover dados de sistemas de origem para um sistema de destino. Essas ferramentas são particularmente úteis para usuários corporativos, pois os capacitam a: construir pipelines de dados sem precisar escrever código. Astera Data Pipeline, Apache Airflow, Informatica, Azure Data Factory são alguns exemplos de ferramentas de pipeline de dados.
Construtores de Data Warehouse
Alguns plataformas de data warehouse permitir que as organizações projetar seu próprio data warehouse e preenchê-lo com dados de toda a empresa. Um exemplo popular é Astera Construtor de Data Warehouse que usa a abordagem orientada por metadados para criar o data warehouse, acelerando o desenvolvimento e entregando dados prontos para análise.
Ferramentas de integração de API
Ferramentas de integração de API Use APIs para integrar dados e funcionalidades entre sistemas. Essas plataformas estão no centro de arquiteturas modernas e fracamente acopladas, especialmente em ambientes nativos da nuvem, microsserviços e híbridos. As ferramentas de integração de APIs atendem tanto à integração de dados quanto à interoperabilidade de aplicativos.
Qual técnica de integração de dados é ideal para o seu negócio?
A escolha depende das necessidades e objetivos específicos do seu negócio. A técnica ideal é determinada por fatores como volume de dados, requisitos de latência, infraestrutura e objetivos de negócios. Por exemplo, se você precisa de análises e relatórios centralizados, o ETL pode ser adequado. Por outro lado, se você deseja aproveitar o poder de processamento de um data warehouse, o ELT pode ser uma boa opção. Para acesso em tempo real sem centralizar os dados, a federação de dados ou a integração de informações corporativas podem ser a escolha certa.
| Técnicas de Integração de Dados | Mais Adequada Para | Vantagens | Desvantagens |
|---|---|---|---|
| ETL (Extrair, Transformar, Carregar) | Processamento em lote onde os dados precisam ser limpos e estruturados antes de serem carregados em um data warehouse | Forte controle de qualidade de dados; Bom para transformações complexas; Ferramentas estabelecidas | Mais lento para grandes conjuntos de dados; menos adequado para casos de uso em tempo real |
| ELT (Extrair, Carregar, Transformar) | Plataformas de nuvem modernas com poder de processamento escalável para transformações no armazém | Ingestão de dados mais rápida; aproveita a computação de warehouse; escala facilmente | Requer um sistema de destino robusto; lógica de transformação mais difícil de gerenciar |
| CDC (Captura de Dados Alterados) | Sincronização de dados em tempo real ou quase em tempo real com carga mínima do sistema | Eficiente; Atualizações oportunas; Baixo impacto na fonte | Complexo de configurar; Dependente da retenção de log e do tratamento de alterações de esquema |
| Replicação de Dados | Cópia de dados entre sistemas para redundância, backup ou alta disponibilidade. | Transferência rápida de dados; Funciona em todas as regiões; Bom para continuidade operacional | Sem transformação de dados; Alto uso de rede e armazenamento |
| Integração baseada em API | Integração de aplicativos e fontes de dados por meio de APIs RESTful ou baseadas em eventos. | Integração em tempo real. Acesso refinado. Flexível com sistemas SaaS. | Requer disponibilidade de API. Orquestração complexa e tratamento de erros. |
| Consolidação de dados | Combinar dados de várias fontes em um armazenamento central para relatórios ou análises | Centraliza dados para governança e análise; melhora a consistência | Geralmente envolve latência; pode se tornar um gargalo se não for otimizado |
| Federação de Dados | Acesso virtual a dados de múltiplas fontes sem movê-los fisicamente | Sem duplicação de dados; Configuração rápida; Capacidade de consulta em tempo real | O desempenho depende dos sistemas de origem; opções de transformação limitadas |
| middleware Integration | Conectando aplicações e sistemas heterogêneos em tempo real | Suporta comunicação síncrona; Lógica de integração reutilizável | Alta complexidade; Necessita de forte governança e monitoramento |
| Propagação de Dados | Enviar alterações de dados de um sistema para outro usando mensagens ou replicação | Replicação em tempo real; Bom para integração operacional | Risco de conflitos de dados; Não centraliza os dados para análise |
| Integração de informações corporativas (EII) | Fornecendo uma visão unificada dos dados em todos os sistemas por meio de camadas de abstração | Sem movimentação de dados; Oferece acesso em tempo real; Manuseio flexível da fonte | Desafios de desempenho de consulta; Segurança complexa e gerenciamento de metadados |
| Replicação de Dados Corporativos (EDR) | Replicação de dados entre sistemas para backup, alta disponibilidade ou sincronização | Garante disponibilidade; Bom para recuperação de desastres e ambientes distribuídos | Alto custo de armazenamento; pode não ter recursos de transformação |
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autores:
Astera Equipe de Marketing
