As 15 principais ferramentas e software de integração de dados para 2025

Hoje em dia, as organizações gerenciam enormes quantidades de dados de diferentes departamentos e sistemas. Cada departamento ou local geralmente processa seus dados separadamente. Por exemplo, elas podem armazenar dados de vendas em um banco de dados, informações de funcionários em outro e registros de estoque em outro sistema.

No entanto, combinar manualmente todos esses dados para obter uma visão unificada rapidamente se torna um desafio. É como andar por aí juntando cada peça à mão para montar um quebra-cabeça. Utilizar ferramentas de integração de dados para simplificar e acelerar o processo economiza tempo e recursos.

Para entender por que essas ferramentas são importantes, vamos primeiro responder a uma pergunta simples.

O que são ferramentas de integração de dados?

Em termos mais simples, as ferramentas de integração de dados, ou software, são programas de computador que automatizam a processo de integração de dados. Eles permitem que você reúna, combine e gerencie dados de uma ampla variedade de sistemas de origem sem depender extensivamente de TI.

A maioria dos provedores modernos de soluções de integração de dados agrega recursos de IA a uma interface gráfica de usuário e, cada vez mais, a uma interface de IA conversacional. Essas adições simplificam o processo de criação e automação. pipelines de dados. Eles até permitem que usuários empresariais, geralmente chamados de integradores cidadãos, interajam com o sistema em linguagem simples e gerenciem fluxos de trabalho de dados de forma mais intuitiva.

Veja a lista das melhores ferramentas de integração de dados:

Antes de entrar em detalhes, vamos primeiro tirar o básico sobre ferramentas de integração de dados do caminho. Observe que os termos “ferramentas de integração de dados”, “software de integração de dados”, “plataformas de integração de dados” e “soluções de integração de dados” se relacionam a tecnologias que facilitam a integração de dados e são usados ​​de forma intercambiável neste artigo.

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Qual é a diferença entre ferramentas de integração de dados e ferramentas ETL?

Embora as ferramentas de integração de dados e Ferramentas Extrair, Transformar, Carregar (ETL) são componentes essenciais do gerenciamento de dados em várias fontes, servem a propósitos diferentes e têm funcionalidades distintas.

Por que as empresas precisam de ferramentas de integração de dados?

As empresas usam ferramentas de integração de dados para agilizar e aprimorar seus processos de gerenciamento de dados. O objetivo é obter dados prontos para análise para tomada de decisão e outras inteligência de negócios (BI) iniciativas.

Aqui estão alguns casos de uso comercial comuns de ferramentas de integração de dados:

1. Consolidação de dados

Ferramentas de integração de dados ajudam com consolidação de dados reunindo informações dispersas de CRMs, ERPs, aplicativos em nuvem e sistemas legados em uma única e confiável fonte de informações. Essa visão unificada garante consistência entre os sistemas e possibilita relatórios, análises e tomadas de decisão precisos.

2. Migração de dados

Ao atualizar a infraestrutura, migrar para a nuvem ou modernizar sistemas legados, as empresas contam com migração de dados recursos incorporados às ferramentas de integração. Esses recursos preservam a integridade, reduzem o tempo de inatividade e aceleram a transição, garantindo a continuidade dos negócios.

3. Sincronização de dados

As ferramentas de integração permitem a integração contínua sincronização de dados entre aplicativos e plataformas. Atualizações em tempo real ou quase em tempo real mantêm as informações consistentes. Por exemplo, sincronizando transações entre uma plataforma de e-commerce e um sistema de gestão de estoque.

4. Modelagem de dados

Por meio da descoberta de esquemas e recursos visuais baseados em IA modelagem de dadosPlataformas de integração ajudam empresas a mapear, alinhar e reestruturar dados com eficiência. Isso garante que as estruturas de dados sejam consistentes e prontas para análises avançadas.

5. Descoberta de dados

Ferramentas modernas dão suporte à automação descoberta de dados para detectar metadados, esquemas e relacionamentos ocultos entre fontes. Esse recurso acelera projetos de integração e oferece às equipes maior visibilidade do seu cenário de dados.

6. Armazenamento de dados

O preenchimento e a atualização de armazéns empresariais tornam-se simples com armazenamento de dados Soluções. As empresas podem centralizar dados operacionais para análises, previsões e relatórios, permitindo um melhor planejamento estratégico e insights avançados.

7. Integração de dados (ponta a ponta)

No fundo, essas ferramentas orquestram completamente integração de dados fluxos de trabalho, conectando sistemas distintos, automatizando pipelines e garantindo que os dados estejam acessíveis quando e onde forem necessários. Essa abordagem holística ajuda as empresas a liberar todo o valor de seus ativos de informação.

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Como funcionam as ferramentas de integração de dados?

As plataformas modernas de integração de dados oferecem uma interface (IU) fácil de usar que simplifica o processo de criando pipelines de dados. Além da interface de usuário tradicional de arrastar e soltar, muitas soluções agora incorporam recursos de IA conversacional, permitindo que os usuários projetem e modifiquem pipelines simplesmente conversando com o sistema.

Isso significa que os usuários empresariais podem descrever o que desejam em linguagem natural, e a plataforma traduz essas instruções em linguagem totalmente automatizada. pipelines de dados, sem necessidade de codificação.

Veja como funciona uma ferramenta típica de integração de dados:

1. Extração de dados: As ferramentas de integração de dados fornecem conectores ou adaptadores que permitem conectividade contínua com várias fontes de dados, como bancos de dados, arquivos, APIs e aplicativos em nuvem. As ferramentas permitem que os usuários configurem conexões de fonte de dados e extraiam os dados necessários sem nenhuma consulta ou codificação envolvida.
2. Transformação de Dados: depois que os dados são extraídos, as transformações integradas permitem que os usuários manipulem os dados e melhorem sua qualidade. Essas transformações incluem merge, join/tree join e normalize/desnormalize, entre outras. Alguns projetos de integração de dados envolvem transformações de dados depois de carregar os dados em um destino (ELT), que também é suportado por ferramentas modernas.
3. Mapeamento de dados: As ferramentas de integração de dados fornecem uma IU gráfica que facilita o mapeamento de dados. Ele permite que os usuários mapeiem com precisão os elementos de dados de diferentes fontes para os campos correspondentes no modelo de dados de destino. O mapeamento de dados garante que os dados de várias fontes possam ser adequadamente integrados e relacionados entre si.
4. Carregamento e integração de dados: Depois de transformar e mapear os dados, a ferramenta de integração de dados carrega os dados no destino de destino. A maioria das ferramentas de integração de dados oferece suporte a vários tipos de carregamento de dados, como processamento em lote e streaming de dados em tempo real.
5. Data de validade: Muitas ferramentas de integração de dados oferecem data de validade recursos para verificar a precisão e integridade dos dados integrados. Os usuários podem definir regras de validação e verificações para garantir que os dados integrados atendam a critérios predefinidos ou regras de negócios.

Diferentes tipos de soluções de integração de dados

Os fornecedores de ferramentas de integração de dados atualizam regularmente seus produtos existentes e lançam soluções inovadoras para acompanhar os avanços tecnológicos. De manuais a totalmente automatizadas, há uma infinidade de soluções de integração de dados que as empresas utilizam para suas iniciativas baseadas em dados.

Aqui estão algumas das soluções de integração de dados comumente usadas:

Integração manual de dados por meio de ferramentas de codificação

A integração manual de dados é uma abordagem de integração de dados em que operadores humanos mesclam e consolidam dados manualmente sem usar nenhuma ferramenta ou software automatizado discutido acima. Dados de diferentes fontes, como bancos de dados, são extraídos, transformados e carregados no sistema de destino por meio de codificação e execução de consultas.

Embora a integração manual de dados possa ser viável para operações de pequena escala ou tarefas únicas, ela é demorada, propensa a erros e ineficiente para gerenciar grandes volumes de dados. Portanto, é comum que as empresas adotem ferramentas e soluções automatizadas de integração de dados para maior precisão e eficiência.

Ferramentas de integração de dados tudo-em-um

São soluções abrangentes de integração de dados que agilizam e automatizam todo o processo de integração de dados. Essas plataformas vêm com conectores integrados que permitem conectividade com vários bancos de dados, aplicativos baseados em nuvem e sistemas de terceiros. Com recursos como mapeamento de dados, transformações de dados integradas e governança de dados, essas plataformas capacitam as empresas a gerenciar e manter seus pipelines de dados de ponta a ponta.

As ferramentas multifuncionais de integração de dados também são chamadas de soluções unificadas de integração de dados, pois facilitam vários aspectos do gerenciamento de dados em um único pacote de software, como:

• Extração de dados não estruturados
• ETL e ELT
• Integração de dados
• Migração de dados
• Sincronização de dados
• Gestão de qualidade de dados
• Armazenamento de dados

Ferramentas de extração, transformação e carregamento (ETL)

Estas são as ferramentas tradicionais de integração de dados, envolvendo três etapas distintas. Em primeiro lugar, uma ferramenta ETL permite aos usuários conectar-se e extrair dados de vários sistemas de origem, como bancos de dados, aplicativos, arquivos e APIs. Em seguida, eles o transformam e convertem em um formato consistente para garantir compatibilidade e precisão. Finalmente, eles carregam os dados transformados no sistema de destino, que podem acessar e consumir posteriormente.

Ferramentas de extração, carga e transformação (ELT)

Esta nova categoria de ferramentas de integração de dados está ganhando popularidade devido às suas vantagens de desempenho e escalabilidade. As ferramentas ELT são semelhantes às ferramentas ETL, mas adiam a etapa de transformação dos dados até depois de carregar os dados no sistema de destino. Isso significa que os dados são carregados diretamente no sistema de destino em sua forma bruta e nativa. Uma vez no sistema de destino, os dados são transformados e processados ​​usando o poder computacional e os recursos do sistema de destino, geralmente um data warehouse ou armazenamento baseado em nuvem.

Soluções de integração de dados baseadas em nuvem

Com a crescente adoção da computação em nuvem, muitas empresas estão migrando seus dados para a nuvem. As soluções de integração de dados baseadas em nuvem permitem que as organizações integrem e gerenciem dados de várias fontes, seja na nuvem ou no local.

As empresas podem escalar rapidamente as suas operações de dados com estas soluções de integração de dados à medida que os seus negócios se expandem, evitando a necessidade de investimentos iniciais significativos em infra-estruturas. Essa escalabilidade dinâmica garante que eles mantenham desempenho e eficiência ideais, ao mesmo tempo que reduz o risco de provisionamento excessivo ou subutilização de recursos.

As 15 melhores ferramentas de integração de dados em 2025

Aqui está uma lista das 15 principais ferramentas de integração de dados, juntamente com seus prós e contras:

Astera Pipeline de dados

Astera Pipeline de dados é uma plataforma de integração de dados de ponta a ponta, impulsionada por automação e inteligência artificial (IA). Ela lida com uma variedade de casos de uso — desde a extração de dados não estruturados de qualquer fonte de dados até a transformação, limpeza e carregamento de dados no destino de sua escolha. construindo data warehouses inteiros.

O que o diferencia é o recurso de agente de IA, que permite aos usuários construir pipelines inteiros simplesmente falando com o agente em linguagem natural. Isso proporciona a usuários técnicos e não técnicos uma experiência consistente e uniforme, seja extraindo dados ou projetando um data warehouse completo.

Astera Pilha de dados

O que faz Astera Data Pipeline, uma ótima plataforma de integração de dados:

• Interface de usuário intuitiva de arrastar e soltar com recursos de IA
• Extração de dados com IA e processamento de documentos
• Integração de dados sem código de várias fontes
• Armazenamento de dados sem código, tanto no local quanto na nuvem
• Gerenciamento de API e EDI sem código
• Conectores pré-construídos para integração perfeita
• Recursos incorporados para garantir a qualidade dos dados
• Uma vasta biblioteca de transformações integradas
• Automação e orquestração de fluxo de trabalho de ponta a ponta

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Jitterbit

O Jitterbit é uma ferramenta de integração de dados que permite às empresas estabelecer conexões de API com aplicativos e serviços. Assim como outras ferramentas de integração de dados, permite combinar dados de diversas fontes para iniciativas de BI. Os usuários também podem aproveitar os recursos de IA para acelerar os processos de integração.

Características chave:

• Integração API
• Conectores e modelos pré-construídos
• Interface intuitiva de arrastar e soltar

Prós e contras: O Jitterbit tem muitos Gerenciamento de API recursos e opções de conectividade. No entanto, ele fica atrás da concorrência quando se trata de recursos de registro, depuração e controle de versão. Além disso, a IU precisa de melhorias para que seja intuitiva como outras ferramentas. O preço mais alto pode ser difícil de justificar, especialmente quando não é uma solução de integração de dados completa.

Melhor cenário de caso de uso: Tarefas simples de integração e migração de dados envolvendo fluxo de dados, sincronização e consolidação do sistema.

Celigo

Celigo é um plataforma de integração como serviço (iPaaS) que permite que as empresas se conectem a aplicativos e automatizem tarefas. Semelhante às soluções de integração de dados, ele oferece vários recursos, incluindo conectores integrados e uma interface do usuário visual.

Características chave:

• Modelos pré-criados
• Interface intuitiva e de baixo código
• Automação de processos de negócios

Prós e contras: Celigo é rápido de implementar e é adequado para automatizar processos de negócios. Segundo os usuários, usar o Celigo para transações EDI é complexo e não intuitivo. A plataforma também precisa melhorar para não sofrer gargalos à medida que o volume de dados aumenta, levando a tempos de carregamento maiores.

Melhor cenário de caso de uso: Sincronização de plataformas de e-commerce com sistemas back-end.

informática

A Informatica oferece soluções de gerenciamento de dados em nuvem de nível empresarial. Ele também fornece uma ferramenta de integração de dados baseada em ETL, permitindo que as empresas combinem dados de diversas fontes.

Características chave:

• Integração de dados orientada por IA com o mecanismo CLAIRE
• Ferramentas de governança de dados
• Suporte para ambientes multi-nuvem e locais

Prós e contras: Embora ofereça diversos serviços e ferramentas, a navegação por ele se torna cada vez mais complexa para os integradores cidadãos devido às interfaces extremamente diferentes. Algumas de suas transformações consomem quantidades substanciais de memória e recursos computacionais. Além disso, os usuários precisam lidar com vários clientes e ferramentas apenas para implantar e monitorar um único fluxo de trabalho.

Melhor cenário de caso de uso: Gerenciamento, integração e governança de dados entre fontes e sistemas.

Pentaho

Pentaho é principalmente uma ferramenta de BI; no entanto, oferece recursos rudimentares de integração de dados. Ele também fornece OLAP serviços e diversas ferramentas, incluindo mineração de dados, extração e migração.

Características chave:

• Plataforma integrada de ETL e análise
• Suporte para big data e IoT
• Design de pipeline de dados de arrastar e soltar

Prós e contras: Ele suporta alto volume de dados e oferece uma maneira flexível e fácil de construir pipelines de dados. De acordo com avaliações de clientes, a configuração do Pentaho é um processo complexo e requer testes frequentes. Além disso, ele não oferece suporte nativo a uma gama mais ampla de fontes de dados. O tratamento de erros pode ser uma preocupação significativa, pois os logs de erros não fornecem informações detalhadas.

Melhor cenário de caso de uso: Inteligência de negócios e relatórios.

Alooma

A Alooma é um pipeline de dados como uma plataforma de serviço que permite às empresas integrar dados de várias fontes. Foi adquirido pelo Google em 2019.

Características chave:

• Streaming de dados em tempo real
• Integração perfeita com o Google Cloud
• Mapeamento de esquema e enriquecimento de dados

Prós e contras: O Alooma é excelente no processamento de dados em tempo real. Também oferece flexibilidade na manipulação de esquemas. Sendo uma plataforma de extração e carregamento, o Alooma permite que os desenvolvedores transformem dados usando apenas um ambiente Python chamado Code Engine. Além disso, ele suporta apenas algumas fontes e destinos de dados nativamente.

Melhor cenário de caso de uso: Criação de pipelines de dados para analisar dados.

Talend

Talend, agora adquirida pela Qlik, oferece soluções de gerenciamento de dados para empresas. Isso inclui integração, preparação, qualidade e governança de dados, entre outros.

Características chave:

• Edições de código aberto e corporativas
• Ferramentas integradas de governança e qualidade de dados
• Opções de implantação na nuvem e no local

Prós e contras: Talend é elogiado por sua flexibilidade, atendendo a diferentes níveis e requisitos orçamentários. Oferece amplas opções de conectividade. No entanto, pode ser tedioso e complexo de configurar. Ao contrário de outras plataformas de integração de dados completamente sem código, como Astera Data Pipeline, os usuários precisam ser capazes de escrever código para aproveitar todos os recursos do Talend.

Melhor cenário de caso de uso: Extrair, transformar e carregar dados de várias fontes.

Altova

Altova é uma ferramenta de integração de dados que enfatiza a transformação e mapeamento de dados envolvendo XML, JSON e outros formatos de arquivo. Ele aproveita um IDE baseado em Windows, permitindo que os usuários transformem dados por meio de sua interface gráfica do usuário.

Características chave:

• Interface de mapeamento de dados visuais
• Suporte para vários formatos
• Recursos de automação com o MapForce Server

Prós e contras: O Altova oferece suporte a diversos tipos de dados, o que o torna uma ferramenta versátil. Sua interface é poderosa, embora possa apresentar uma curva de aprendizado acentuada para iniciantes. Ao contrário de outras ferramentas de integração de dados, o Altova é principalmente uma ferramenta de transformação e mapeamento de dados, tornando-o adequado apenas para projetos básicos de integração. Ele pode converter dados de um formato para outro.

Melhor cenário de caso de uso: Transformação de dados e mapeamento para formatos de arquivo.

SnapLogic

SnapLogic é uma plataforma iPaaS que oferece recursos de aplicativos, nuvem e integração de dados. Em comparação com plataformas de integração de dados mais abrangentes, o SnapLogic fornece um conjunto relativamente restrito de recursos centrados principalmente em conectores integrados, processamento em lote e em tempo real, qualidade de dados e segurança.

Características chave:

• Assistência à integração orientada por IA (Iris).
• Conectores pré-construídos para inúmeras aplicações.
• Interface de arrastar e soltar.

Prós e contras: Uma das principais desvantagens é a falta de Integração Git com sistemas de controle de versão populares. Além disso, sua interface de usuário carece de recursos que facilitem a navegação para usuários corporativos. A documentação não é tão abrangente quanto deveria ser.

Melhor cenário de caso de uso: Combinando dados de várias fontes.

IBM

A IBM oferece o InfoSphere DataStage, uma ferramenta ETL, para integração de dados. A ferramenta permite que os usuários entendam, transformem e limpar seus dados. Ele fornece recursos de processamento massivamente paralelo (MPP) para escalabilidade e flexibilidade.

Características chave:

• Arquitetura de processamento paralelo
• Suporte para big data e ambientes de nuvem
• Gerenciamento robusto de metadados

Prós e contras: De acordo com usuários de canais de análise de renome, o InfoSphere da IBM é complexo quando se trata da configuração inicial. Além disso, a interface do usuário não é tão intuitiva quanto um usuário de negócios esperaria, tornando a ferramenta complexa e demorada. As mensagens de erro também não são autoexplicativas, o que aumenta ainda mais os atrasos desnecessários.

Melhor cenário de caso de uso: Centralização de dados de diversas fontes em um único destino.

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Fivetran

Fivetran é um provedor de integração de dados e ETL/ELT. Ele tem uma biblioteca de conectores para vários bancos de dados e data warehouses e pode ser implantado tanto no local quanto fora dele, bem como por meio de uma abordagem híbrida.

Características chave:

• Oferece uma grande biblioteca de conectores
• Compatível com GDPR como outras ferramentas de integração de dados
• Replicação de dados

Prós e contras: O Fivetran oferece muitos recursos de conectividade e opções para obter conectores personalizados. Ele está em conformidade com os regulamentos de segurança de dados e tem uma comunidade de usuários ativa. Embora ofereça recursos de registro, os usuários em sites de avaliação exigem versões mais robustas. Usar o Fivetran é desafiador para usuários não técnicos e fica muito caro à medida que os volumes de dados aumentam.

Melhor cenário de caso de uso: Replicação e movimentação de dados, mantendo a segurança.

Dados Hevo

Hevo Data é uma plataforma de pipeline de dados sem código que permite a integração de dados de várias fontes em um data warehouse. Ele suporta streaming de dados em tempo real e oferece mais de 150 conectores pré-construídos.

Características chave:

• Interface simples e fácil de usar
• Variedade de conectores, como outras ferramentas de integração
• Também oferece mapeamento automático de esquemas

Prós e contras: Hevo oferece flexibilidade com transformações sem código e python. É fácil de configurar e usar. No entanto, a plataforma não possui muitas opções para especificar a frequência de ingestão de dados. Muitos usuários também consideram a ferramenta muito cara. Além disso, pode ser difícil categorizar e duplicar pipelines em grande escala.

Melhor cenário de caso de uso: Integração de dados em tempo real para equipes com conhecimento técnico limitado.

Cola AWS

O AWS Glue é um serviço ETL totalmente gerenciado fornecido pela Amazon Web Services (AWS). Ele foi projetado para preparar e transformar dados para análise. Ele se integra perfeitamente com outros serviços da AWS.

Características chave:

• Arquitetura sem servidor
• Integração de dados escalável
• Descoberta automatizada de esquemas

Prós e contras: Ele suporta uma ampla variedade de formatos de dados e fornece catalogação automatizada de dados. No entanto, o serviço tem uma curva de aprendizado acentuada para iniciantes e pode ser caro para trabalhos complexos de ETL, especialmente fora do ambiente AWS.

Melhor cenário de caso de uso: Processos ETL em grande escala no ecossistema AWS.

Malhão

Matillion é uma plataforma ETL/ELT projetada especificamente para data warehouses em nuvem. Ele oferece uma interface amigável e se integra a plataformas populares como Snowflake, Amazon Redshift e Google BigQuery.

Características chave:

• Arquitetura nativa da nuvem
• Conectores pré-fabricados para principais data warehouses em nuvem
• Design visual de fluxo de trabalho

Prós e contras: O Matillion é conhecido por sua facilidade de uso e implantação em ambientes de nuvem. Ele suporta transformações complexas de dados e possui recursos de tratamento de erros. No entanto, os usuários podem ter dificuldades com a integração mínima com o Git e os recursos de controle de versão. As integrações de API no Matillion também são limitadas.

Melhor cenário de caso de uso: Transformação e carregamento de dados em nuvem para empresas que usam fortemente data warehouses em nuvem.

Byte aéreo

Airbyte é uma ferramenta de integração de dados de código aberto que permite aos usuários criar conectores personalizados e sincronizar dados em várias plataformas. Ele fornece flexibilidade com foco em engenheiros e desenvolvedores de dados.

Características chave:

• Suporte ETL/ELT
• Preços escaláveis
• Ampla cobertura de fontes de dados

Prós e contras: O código aberto torna o Airbyte acessível a muitos usuários. Dependendo do seu caso de uso, pode ser econômico. No entanto, requer conhecimento técnico para configuração e manutenção, além de ter um conjunto menor de recursos em comparação com produtos comerciais mais consolidados.

Melhor cenário de caso de uso: Integrações de dados personalizadas para equipes de engenharia de dados com experiência em codificação.

Como selecionar a solução de integração de dados certa?

O mercado está repleto de todos os tipos de ferramentas de integração de dados e provedores de serviços. Selecionar a solução de integração de dados certa é uma decisão estratégica de importância crítica. As empresas devem considerar todos os fatores para garantir que a solução escolhida se integre perfeitamente com sua pilha de dados existente. Esses fatores podem incluir:

Tamanho da empresa

Uma empresa deve garantir que a solução de integração de dados escolhida seja adaptada às suas necessidades. Por exemplo, as necessidades de integração de dados de uma pequena startup seriam muito diferentes das de uma grande corporação multinacional. Uma solução que pode funcionar perfeitamente para uma pequena empresa pode não ser dimensionável ou robusta o suficiente para lidar com a complexidade enfrentada por empresas maiores.

Global

O volume de dados impacta diretamente o desempenho do processo de integração. À medida que as empresas crescem, a quantidade de dados que geram e processam também aumenta. Uma solução de integração de dados deve ser escalável para acomodar volumes de dados crescentes sem comprometer o desempenho ou criar gargalos.

É crucial garantir que a solução de integração possa lidar com o volume de dados recebidos de forma eficiente para evitar atrasos no processamento e na sincronização de dados.

Orçamento disponível

A implementação de uma ferramenta de integração de dados envolve vários custos, como taxas de licenciamento e infraestrutura, manutenção contínua, treinamento e suporte. Diferentes soluções vêm com diferentes modelos de preços e seus preços podem variar significativamente dependendo de fatores como volume de dados, recursos de processamento e recursos adicionais. Portanto, as empresas devem realizar a devida diligência para evitar a dependência de fornecedores ou gastos excessivos com recursos desnecessários.

Recursos indispensáveis

Cada ferramenta de integração de dados oferece diferentes recursos e capacidades. No entanto, alguns recursos principais são geralmente considerados essenciais devido à sua importância para garantir uma integração suave. Esses fatores incluem:

• IU de arrastar e soltar fácil de usar
• Uma interface baseada em bate-papo e com tecnologia de IA para melhorar a acessibilidade
• Suporte para uma ampla variedade de fontes e destinos de dados
• Biblioteca integrada de transformações
• Processamento em lote e recursos de integração em tempo real
• Gestão de qualidade de dados
• Recursos de tratamento e monitoramento de erros
• Recursos de governança, segurança e conformidade de dados
• Recursos de automação e orquestração de processos

Tempo de implantação

As organizações frequentemente têm necessidades de negócios urgentes que exigem implementação e resultados rápidos. Um longo processo de implantação atrasa o acesso a insights de dados críticos e dificulta a tomada de decisões. Esses problemas podem levar à perda de oportunidades ou a desvantagens competitivas. Uma solução de integração de dados que pode ser implantada rapidamente permite que as empresas capitalizem as oportunidades prontamente. Isso torna o tempo de retorno do investimento um fator crucial a ser considerado ao selecionar uma ferramenta de integração de dados.

Reputação do Provedor de Soluções de Integração de Dados

Provedores de soluções confiáveis ​​tomam todas as medidas para oferecer soluções bem testadas e ricas em recursos, apoiadas por um sólido suporte ao cliente e atualizações regulares. Sua reputação é construída com base na satisfação de seus clientes existentes e implementações bem-sucedidas, o que inspira confiança em potenciais compradores. A escolha de um provedor respeitável reduz o risco de custos desnecessários, problemas de integração de dados ou suporte inadequado durante as fases críticas do projeto de integração.

Benefícios das ferramentas de integração de dados

Com o fluxo maciço de informações de vários sistemas de origem, as empresas precisam lidar proativamente com os cinco Vs dos dados: valor, variedade, velocidade, veracidade e volume. Aqui estão algumas maneiras pelas quais as ferramentas de integração de dados beneficiam as empresas:

Melhor tomada de decisão

O software de integração de dados ajuda a obter um SSOT com informações precisas e atualizadas, o que melhora significativamente o processo de tomada de decisões de negócios.

Além disso, as plataformas de integração de dados permitem que as empresas extraiam e analisem dados específicos, como preferências do cliente, o que leva a campanhas de marketing mais bem direcionadas e estratégias de vendas personalizadas.

Processos de negócios automatizados

As ferramentas de integração de dados automatizam vários processos de negócios, incluindo integração de clientes e atendimento de pedidos. Os usuários podem usar essas ferramentas para automatizar a transferência de dados de diversas fontes, por exemplo, plataformas de marketing, para um local central. Este integrado repositório de dados garante que os detalhes do cliente sejam atualizados de forma consistente em todos os sistemas relevantes. Como resultado, sempre que um novo cliente se cadastra ou interage com a empresa, a plataforma de integração de dados propaga e sincroniza automaticamente suas informações em todos os sistemas em tempo real.

Redução de custos

Quando uma organização possui vários sistemas de dados, seus dados provavelmente estão espalhados por várias plataformas e departamentos. Isso leva a ineficiências e duplicação de esforços, aumentando desnecessariamente os custos. As ferramentas de integração de dados podem ajudar as empresas a reduzir esses custos, eliminando a necessidade de manter sistemas de dados redundantes, como bancos de dados, aplicativos ou software separados, que geralmente surgem devido a práticas de dados isolados.

Além disso, as empresas também podem reduzir os custos diretos e indiretos associados a:

• Trabalho
• Infraestrutura
• Erros nos dados
• Tomada de decisão ineficiente
• Aquisição e retenção de clientes

Melhoria do atendimento ao cliente

Um repositório centralizado de dados, incluindo informações coletadas por meio de um portal do cliente, permite que as empresas entendam melhor as necessidades e preferências individuais dos clientes. Insights rápidos baseados em dados permitem interações personalizadas com o cliente, resultando em um atendimento aprimorado. Por exemplo, um representante de atendimento ao cliente pode acessar todo o histórico de interações do cliente com a empresa, permitindo que ele responda às consultas com contexto e empatia.

Conformidade e segurança aprimoradas

A centralização de dados permite que as empresas implementem práticas de governança de dados mais robustas. Também permite que eles cumpram regulamentos como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) ou a Lei de Portabilidade e Responsabilidade de Seguro Saúde (HIPAA).

As empresas podem atender aos requisitos de conformidade por meio de ferramentas de integração de dados que mantêm a linhagem e o histórico de dados abrangentes. Essas ferramentas podem gerar relatórios detalhados que descrevem toda a jornada dos dados, desde a origem até o destino final. Isso inclui informações sobre transformações de dados, transferências de dados entre sistemas e quaisquer modificações feitas ao longo do caminho.

Além disso, o software de integração de dados oferece recursos que permitem controles de acesso, criptografia de dados e recursos de auditoria. Esses recursos permitem que as empresas forneçam proteção extra para dados confidenciais. Manter um hub de dados centralizado facilita o rastreamento consistente de dados, o que é crucial para demonstrar conformidade durante inspeções e auditorias regulatórias.

Maior agilidade e colaboração

A consolidação de dados de várias fontes em uma visão unificada melhora significativamente a acessibilidade dos dados em toda a organização, o que permite que as partes interessadas monitorem as métricas do mercado e reajam prontamente às mudanças do mercado.

As ferramentas de integração de dados também servem como uma ponte para compartilhamento de dados e colaboração, quebrando silos de informação em diferentes departamentos.

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A integração de dados é um processo contínuo e contínuo. Inclui identificar o escopo, definir metas e formular e executar estratégias eficazes de gerenciamento de dados para atingir os objetivos.

Assim que houver clareza sobre os requisitos de negócios, a próxima etapa envolve a seleção da ferramenta de integração de dados correta, como Astera Pipeline de dados, que promete atender a esses requisitos de forma eficaz e eficiente. O ADP simplifica as tarefas de integração de dados com geração de pipeline conversacional e uma interface baseada em chat e tecnologia de IA que facilita a integração tanto para usuários técnicos quanto empresariais.

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