As 15 principais ferramentas e software de integração de dados para 2024

O que é integração de dados?

Considere uma sala onde diferentes peças de um quebra-cabeça estão espalhadas por toda parte, cada uma com uma imagem. Agora, o que você faz se quiser ver o quadro completo? Você junta todas essas peças, conecta-as e completa o quebra-cabeça, certo? Isso é precisamente o que integração de dados tem tudo a ver com combinar dados de múltiplas fontes em um repositório centralizado. Este repositório fornece uma compreensão holística de todo o negócio. Quando bem feito, isso leva a um fonte única de verdade (SSOT) nos quais as organizações confiam para tomar decisões precisas.

Hoje, as organizações gerenciam grandes quantidades de dados de diferentes departamentos e sistemas. Cada departamento ou local geralmente lida com seus dados separadamente. Por exemplo, eles 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 uma tarefa árdua. É como andar por aí e coletar cada peça à mão para completar o quebra-cabeça. O mais sensato a fazer aqui é aproveitar as ferramentas de integração de dados para simplificar e acelerar o processo.

Mas o que são ferramentas de integração de dados? Vamos descobrir.

Ferramentas de integração de dados

Em termos mais simples, ferramentas ou software de integração de dados são programas de computador que automatizam o processo de integração de dados. Eles permitem coletar, combinar e gerenciar dados de uma ampla variedade de sistemas de origem sem depender muito da TI. Hoje, a maioria dos softwares de integração de dados fornece uma interface gráfica que simplifica mapeamento de dados e transformação, mesmo para usuários de negócios que são frequentemente chamados de integradores cidadãos.

A lista das melhores ferramentas de integração de dados inclui:

1. Astera
2. A Jitterbit
3. Celigo
4. informática
5. Pentaho
6. Alooma
7. Talend
8. Altova
9. SnapLogic
10. IBM
11. Fivetran
12. Dados Hevo
13. Cola AWS
14. Malhão
15. Byte aéreo

Antes de entrar nos detalhes dessas ferramentas, vamos primeiro esclarecer o básico sobre as ferramentas de integração de dados.

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.

 

Para que são usadas as 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:

Inteligência de Negócios e Relatórios

As ferramentas de integração de dados facilitam extração de dados, transformaçãoe carregamento, preparando-o para análise em ferramentas de BI e relatórios. Isso garante que as partes interessadas possam tomar decisões baseadas em dados, com base em informações precisas e atualizadas. Por exemplo, um repositório centralizado de dados de clientes fornece às equipes de marketing uma visão de 360 ​​graus dos clientes para executar campanhas direcionadas.

Integração de dados em nuvem

Integração de dados na nuvem permite que as empresas aproveitem os benefícios da nuvem e, ao mesmo tempo, aproveitem sua infraestrutura de dados local existente. À medida que avançam para soluções baseadas na nuvem, as ferramentas de integração de dados os ajudam integrar dados de sistemas locais com dados residentes em aplicativos ou bancos de dados em nuvem.

Migração de dados

As ferramentas de integração de dados ajudam na transferência contínua de dados de sistemas legados para sistemas modernos quando as empresas precisam:

• Atualize sua infraestrutura existente.
• Mova-se para a nuvem.
• Consolide dados de várias fontes.

Essas ferramentas também ajudam a preservar a integridade e a consistência dos dados durante todo o processo de migração, minimizando o tempo de inatividade.

Data warehousing

A data warehouse serve como um recurso valioso para planejamento estratégico, análise de tendências e previsão. As empresas aceleram esses processos usando ferramentas de integração de dados para preencher seus armazéns de dados com dados relevantes e atualizados. Dessa forma, eles podem realizar análises avançadas e mineração de dados para obter insights acionáveis ​​e impulsionar o crescimento.

Como exemplo, considere uma empresa multinacional com escritórios em todo o mundo. Essa empresa precisaria de uma solução abrangente de integração de dados para combinar dados de diferentes sistemas de RH de suas subsidiárias em um data warehouse central. Esses dados unificados permitem que analistas e gerentes de RH realizem análises detalhadas da força de trabalho e tomem decisões baseadas em dados para otimizar as estratégias de gerenciamento de talentos.

Sincronização de dados em tempo real

Muitas ferramentas de integração de dados suportam integração em tempo real sincronização de dados, permitindo que as empresas mantenham continuamente seus dados sincronizados em vários sistemas. Isso é particularmente útil em cenários em que os dados mudam com frequência e a tomada de decisões em tempo real é crítica.

Uma empresa de varejo, por exemplo, pode usar uma ferramenta de integração de dados para sincronização de dados em tempo real entre seu sistema de gerenciamento de inventário (IMS) local e uma plataforma de comércio eletrônico baseada em nuvem. À medida que os clientes fazem compras online, a ferramenta de integração de dados captura continuamente os detalhes da transação e atualiza o IMS em tempo real. Essa sincronização garante que tanto a loja online quanto os locais físicos de varejo tenham informações de estoque atualizadas, evitando situações de falta de estoque e excesso de estoque.

Governança de Dados e Conformidade

As ferramentas de integração de dados possuem recursos integrados para impor políticas de governança de dados, garantindo que os dados sejam tratados e gerenciados de acordo com os requisitos regulamentares e políticas internas. Por exemplo, uma instituição financeira pode cumprir os requisitos de relatórios regulamentares, aproveitando uma ferramenta moderna de integração de dados que cumpre todos os regulamentos.

Como funcionam as ferramentas de integração de dados?

As plataformas modernas de integração de dados oferecem uma interface de usuário (IU) fácil de usar que simplifica o processo de integração de ponta a ponta. A interface de arrastar e soltar permite que os usuários criem aplicativos totalmente automatizados pipelines de dados sem escrever uma única linha de código.

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 mesclagem, junção/junção de árvore e normalização/desnormalização, entre outras. Alguns projetos de integração de dados envolvem transformações de dados após carregá-los 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.

Tipos de soluções de integração de dados

Os fornecedores de integração de dados atualizam regularmente seus produtos existentes, juntamente com o lançamento de soluções inovadoras para lidar com os avanços da tecnologia. Do manual ao totalmente automatizado, há uma infinidade de soluções de integração de dados que as empresas usam para suas iniciativas baseadas em dados.

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

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
• Integração de dados
• Migração de dados
• Sincronização de dados
• Gestão de qualidade de dados
• Armazenamento de dados

Ferramentas Extrair, Transformar e Carregar (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 Extrair, Carregar e Transformar (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.

Integração manual de dados

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.

As 15 principais ferramentas de integração de dados

Aqui está uma lista das 10 principais ferramentas de integração de dados, juntamente com seus prós e contras:

Astera

Astera é uma plataforma de integração de dados de ponta a ponta desenvolvida por automação e a inteligência artificial (AI). 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 para construindo armazéns de dados inteiros, Astera fornece um pacote completo com uma IU de arrastar e soltar completamente sem código. Isso significa que os usuários recebem um experiência consistente e uniforme por toda parte, quer queiram extrair dados ou construir um data warehouse completo.

O que faz Astera uma ótima plataforma de integração de dados:

• IU intuitiva de arrastar e soltar
• Extração de dados com IA
• Integração de dados sem código
• Armazenamento de dados sem código
• Nenhum código Gerenciamento de API
• Nenhum código gerenciamento de EDI
• Conectores pré-construídos
• Incorporado qualidade de dados características
• Uma vasta biblioteca de transformações integradas
• Automação de ponta a ponta e orquestração de processos

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A Jitterbit

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

Características chave:

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

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

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-construídos.
• 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

Informatica oferece nuvem de nível empresarial soluções de gerenciamento de dados. 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 mecanismo CLAIRE.
• Ferramentas de governança de dados.
• Suporte para ambientes multinuvem e locais.

Prós e contras: Embora forneça vários serviços e ferramentas, fica cada vez mais complicado para os integradores de cidadãos navegar devido a interfaces muito diferentes. De acordo com canais de análise populares, como o Gartner, os usuários acham complexo depurar mapeamentos e fluxos de trabalho. Algumas de suas transformações consomem quantidades substanciais de memória e recursos de computação. Além disso, os usuários devem lidar com vários clientes e ferramentas apenas para implantar e monitorar um único fluxo de trabalho. Esses incômodos tornam a curva de aprendizado longa e íngreme, o que não justifica preços mais altos.

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 serviços OLAP e várias 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 oferece suporte a dados de alto volume e fornece uma maneira fácil e flexível de construir pipelines de dados. De acordo com avaliações de clientes, configurar o Pentaho é um processo complexo e requer testes frequentes. Sua visualização de dados precisa oferecer mais opções de customização para rivalizar com seus concorrentes. 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: Alooma é bom no processamento de dados em tempo real. Ele também oferece flexibilidade no tratamento de esquemas. Por ser uma plataforma de extração e carregamento, Alooma permite que os desenvolvedores transformem dados apenas usando um ambiente Python chamado Code Engine. Além disso, ele oferece suporte nativo apenas a algumas fontes e destinos de dados. Além disso, após a sua aquisição pelo Google, os usuários não podem mais integrar-se à AWS. A documentação da Alooma tem espaço significativo para melhorias e seu suporte ao cliente precisa ser mais ágil.

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 empresariais.
• Ferramentas integradas de qualidade e governança 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, os usuários precisam ser capazes de escrever código para aproveitar todos os recursos do Talend. Além disso, os usuários do Talend frequentemente reclamam de sua interface de usuário abaixo da média e da falta de documentação, dificultando a navegação dos usuários corporativos na plataforma.

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 visual de dados.
• Suporte para vários formatos.
• Capacidades de automação com MapForce Server.

Prós e contras: Altova oferece suporte para muitos tipos de dados, tornando-o uma ferramenta versátil. Sua interface é poderosa, embora possa ter uma curva de aprendizado acentuada para iniciantes. Ao contrário de outras ferramentas de integração de dados, Altova é principalmente uma ferramenta de transformação e mapeamento de dados. Isso significa que atende apenas a projetos básicos de integração de dados. 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 do usuário carece de recursos que facilitem a navegação dos usuários corporativos. A documentação também é superficial, especialmente quando se trata de tratamento de erros e pacotes Snap.

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, limpem e transformem seus dados. Ele fornece recursos de processamento massivamente paralelo (MPP) para escalabilidade e flexibilidade.

Características chave:

• Arquitetura de processamento paralelo.
• Suporte para ambientes de big data e 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.

Fivetran

Fivetran é um provedor de integração de dados e ETL/ELT. Possui uma biblioteca de conectores para vários bancos de dados e data warehouses e pode ser implantado dentro e fora das instalações e por meio de uma abordagem híbrida.

Características chave:

• Grande biblioteca de conectores.
• Compatível com GDPR.
• Replicação de dados.

Prós e contras: Fivetran oferece muitos recursos de conectividade e opções para obter conectores personalizados. Possui certificações de segurança de dados e uma comunidade de usuários ativa. No entanto, embora ofereça recursos de registro, os usuários em sites de avaliação exigem versões mais robustas. Também pode ser um desafio para usuários não técnicos e fica muito caro com volumes de dados maiores.

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 múltiplas 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.
• Variedade de conectores
• Mapeamento automático de esquema.

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

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

Características chave:

• Arquitetura sem servidor.
• Integração de dados escalável.
• Descoberta automatizada de esquema.

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-construídos para os principais data warehouses em nuvem.
• Design visual do fluxo de trabalho.

Prós e contras: Matillion é conhecido por sua facilidade de uso e implantação em ambientes de nuvem. Ele oferece suporte a transformações complexas de dados e possui recursos de tratamento de erros. No entanto, as análises mais recentes mencionam recursos mínimos de integração e controle de versão do Git. 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 caso de utilização, pode ser rentável, no entanto, requer conhecimentos técnicos para configurar e manter, e carece do polimento e das características de produtos comerciais mais maduros.

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

Selecionando a solução certa de integração de dados

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.

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O volume de dados impacta diretamente no desempenho do processo de integração. À medida que as empresas crescem, a quantidade de dados que elas geram e manipulam também aumenta. Uma solução de integração de dados deve ser escalável para acomodar volumes de dados em expansão sem comprometer o desempenho ou introduzir gargalos. É crucial garantir que a solução de integração possa lidar com o volume de dados de entrada de forma eficiente para evitar atrasos no processamento e 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 obrigatórios

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
• 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 geralmente 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 a oportunidades perdidas ou desvantagens competitivas. Uma solução de integração de dados que pode ser implantada rapidamente permite que as empresas aproveitem as oportunidades imediatamente. O tempo até o valor é, portanto, 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.

Por exemplo, um fornecedor com sólida reputação por lidar com projetos complexos de integração de dados no setor financeiro seria uma aposta mais segura para uma instituição financeira que pretende integrar dados confidenciais de clientes com segurança.

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.

Custos Reduzidos

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

Melhor atendimento ao cliente

Um repositório centralizado de dados permite que as empresas entendam melhor as necessidades e preferências de clientes individuais. Insights orientados por dados imediatos permitem interações personalizadas com o cliente, levando a um melhor atendimento ao cliente. 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, as ferramentas de integração de dados geralmente possuem 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. A manutenção de um hub de dados centralizado facilita o rastreamento de dados consistente, 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.

Palavras finais

A integração de dados é um processo contínuo e contínuo. Inclui identificar o escopo, estabelecer metas e formular e executar estratégias de gerenciamento de dados para alcançar 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, que promete atender a esses requisitos de forma eficaz e eficiente. No entanto, optar por uma solução de integração de dados requer consideração cuidadosa de vários fatores discutidos acima, sendo o mais importante os requisitos de negócios. Ao abordar esses fatores, as organizações podem estar no caminho certo para alcançar um SSOT e fortalecer a tomada de decisões baseada em dados.