O Automatizado, Nenhum código Pilha de dados
Saiba como Astera O Data Stack pode simplificar e agilizar o gerenciamento de dados da sua empresa.
Integração de dados 101: definição, técnicas, benefícios e melhores práticas
O que é integração de dados?
Imagine tentar administrar um negócio sem saber o que está acontecendo em suas equipes, sistemas ou clientes. Essa é a realidade para organizações que se afogam em dados fragmentados. Os detalhes do cliente ficam em um sistema, as métricas financeiras vivem em outro e os insights operacionais? Espalhados em planilhas e ferramentas de terceiros. Sem uma maneira de conectar os pontos, seus dados se tornam ruído — distraindo em vez de fortalecendo.
É aqui que a integração de dados assume o centro do palco. Ela mantém seu ecossistema de dados unido. Feito corretamente, ele transforma o caos em clareza, dando a você uma fonte única e confiável de verdade. E em um mundo onde cada decisão depende de dados precisos e oportunos, a importância de combinar fontes de dados não pode ser exagerada.
Neste blog, detalharemos o que é integração de dados, como ela funciona, seus benefícios e casos de uso, bem como todas as diferentes técnicas e tecnologias usadas para integrar dados no cenário de negócios atual baseado em IA.
Definição de integração de dados
Integração de dados é o processo de combinar dados de diversas fontes para fornecer às organizações uma visão unificada para insights aprimorados, tomada de decisões informadas e uma compreensão coesa de suas operações comerciais.
O processo de integração de dados
A integração de dados é um componente central do processo mais amplo processo de gerenciamento de dados, servindo como a espinha dorsal para quase todas as iniciativas baseadas em dados. Ele capacita as empresas a permanecerem competitivas e inovadoras em um cenário cada vez mais centrado em dados, simplificando análise de dados, inteligência de negócios (BI) e, eventualmente, tomada de decisões.
O objetivo final da integração de dados é dar suporte às organizações em suas iniciativas baseadas em dados por meio de quebrando silos de dados e fornecer acesso aos dados mais atualizados.
Com a ampla disponibilidade de ferramentas modernas de integração de dados, unificar dados não é mais um esforço técnico. Em vez disso, transcende o domínio da TI e serve como a base que capacita usuários empresariais, também chamados de integradores cidadãos, a assumir o controle de seus próprios projetos de dados.
Ingestão de dados vs. integração de dados vs. integração de aplicativos
Ambos ingestão de dados e a integração de dados são processos essenciais no gerenciamento de dados. No entanto, eles servem a propósitos diferentes. Embora a ingestão de dados se concentre em trazer dados para um ambiente de armazenamento ou processamento, a integração de dados vai além e unifica, transforma e prepara dados para análise e tomada de decisão.
Integração de aplicações é outro conceito frequentemente usado neste espaço. Comparado à integração de dados, a integração de aplicativos foca em permitir que aplicativos de software trabalhem juntos compartilhando dados.
Como funciona a integração de dados?
No que diz respeito ao processo de integração, ele pode ser orquestrado para ser executado em tempo real, em lotes ou continuamente via streaming.
Geralmente, porém, o processo de integração de dados envolve as seguintes etapas principais:
- Identificando fontes de dados
O primeiro passo é considerar de onde seus dados estão vindo e o que você quer alcançar com eles. Isso significa que você precisará identificar as fontes de dados das quais precisa integrar dados e o tipo de dados que elas contêm. Por exemplo, dependendo da sua organização e seus requisitos, isso pode incluir vários bases de dados, planilhas, serviços em nuvem, APIs, etc.
- Extração de dados
Depois de ter suas fontes em mente, você precisará extrair dados de cada fonte e mova-o para uma área de preparação. As organizações modernas usam IA ferramentas para automatizar o processo de extração de dados.
- Mapeamento de dados
Mapeamento de dados envolve definir como dados de diferentes fontes correspondem uns aos outros. Mais especificamente, é o processo de combinar campos de uma fonte com campos de outra. Ferramentas de mapeamento de dados de IA automatizar esta etapa, pois eles fornecem uma interface de usuário intuitiva de arrastar e soltar, garantindo que os integradores cidadãos possam mapear facilmente os dados e construir pipelines de dados.
- Melhoria da qualidade dos dados
Ao consolidar dados, você verá que eles geralmente apresentam erros, duplicatas ou valores ausentes. Gerenciando a qualidade dos dados neste estágio garantirá que apenas dados saudáveis preencham seus sistemas de destino. Envolve verificar dados quanto a incompletude, imprecisões e outros problemas e resolvê-los usando ferramentas automatizadas de qualidade de dados.
- Transformação de dados
Você pode ter dados em vários formatos, estruturas ou até mesmo idiomas quando suas fontes de dados são diferentes. Você precisará transformar e padronizar esses dados para que sejam consistentes e atendam aos requisitos do seu sistema ou banco de dados de destino. As organizações usam ferramentas especializadas para transformar dados já que o processo é tedioso se feito manualmente. processo de transformação de dados normalmente inclui a aplicação de junções e filtros de árvores, mesclagem de conjuntos de dados, normalização/desnormalização de dados, etc.
- Carregamento de dados
O próximo passo é carregar dados em um repositório central, como um banco de dados ou um data warehouse hospedado na nuvem. Carregar apenas dados saudáveis neste sistema de armazenamento central garante uma análise precisa, o que por sua vez melhora a tomada de decisões empresariais. Além de os dados serem precisos, também é importante que os dados estejam disponíveis o mais rápido possível. Hoje em dia, as organizações frequentemente empregam data warehouses baseados em nuvem ou lagos de dados para se beneficiar do desempenho, flexibilidade e escalabilidade ilimitados da nuvem.
- Análise
Uma vez que seus dados estejam integrados, eles estarão prontos para consumo. Dependendo de seus requisitos, você pode precisar usar uma combinação de várias ferramentas, como software de BI, ferramentas de relatórios ou plataformas de análise de dados para acessar e apresentar os dados integrados.
O processo de integração de dados não para aqui; os insights obtidos podem levar a ajustes na sua estratégia geral de integração de dados.
Benefícios da integração de dados
Além de fornecer uma visão unificada dos dados de toda a organização, a integração de dados beneficia-os de diversas maneiras.
Tomada de decisão aprimorada
A integração de dados elimina a necessidade de reconciliação de dados demorada e garante que todos na organização trabalhem com informações consistentes e atualizadas. Com os silos de informação afastados e um SSOT à sua disposição, os executivos de nível C podem analisar rapidamente tendências e identificar oportunidades. Conseqüentemente, eles tomam decisões mais informadas, e também em um ritmo muito mais rápido.
Poupança de custos
A economia de custos é um benefício inegável da integração de dados. O investimento inicial em tecnologias de integração de dados é compensado pelas poupanças a longo prazo e pelo aumento da rentabilidade que conduz. A integração de dados agiliza os processos, reduzindo a duplicação de esforços e os erros causados por fontes de dados diferentes. Dessa forma, sua organização estará melhor posicionada para alocar e utilizar seus recursos de forma eficiente, resultando em menores despesas operacionais.
Por exemplo, uma empresa retalhista não só ganha visibilidade em tempo real do seu inventário, integrando os seus dados de vendas numa única base de dados, como também reduz os custos de manutenção do inventário.
Melhor qualidade de dados
O fato de os dados passarem por etapas rigorosas de limpeza, como criação de perfil e validação, aplicação de regras de qualidade de dados, correção de valores ausentes, etc., significa que você pode tomar decisões comerciais críticas com níveis mais elevados de confiança.
Melhoria da eficiência operacional
Com fontes de dados díspares mescladas em um único sistema coerente, tarefas que antes exigiam horas de trabalho manual agora podem ser automatizadas. Isso não só economiza tempo, mas também reduz o risco de erros que, de outra forma, causariam gargalos pipeline de dados. Como resultado, sua equipe pode se concentrar em esforços mais estratégicos enquanto a integração de dados simplifica os processos de rotina.
Segurança de dados aprimorada
É muito mais fácil proteger dados consolidados em um só lugar do que proteger vários locais de armazenamento. Portanto, a segurança é outro aspecto que beneficia muito as organizações. Moderno software de integração de dados permitem que você proteja os dados de toda a empresa de várias maneiras, como aplicando controles de acesso, usando métodos avançados de criptografia e autenticação, etc.
Técnicas de integração de dados
Técnicas de integração de dados se referem às diferentes maneiras de unificar dados. Dependendo dos seus requisitos de negócios, você pode ter que usar uma combinação de duas ou mais abordagens de integração de dados. Elas incluem:
Extrair, transformar, carregar (ETL)
Extrair, transformar e carregar (ETL) tem sido há muito tempo a maneira padrão de integrar dados. Essa estratégia de integração de dados envolve extrair dados de várias fontes, transformar os conjuntos de dados em um formato consistente e carregá-los no sistema de destino. As organizações usam ferramentas ETL automatizadas para simplificar e acelerar tarefas de integração de dados.
Extrair, carregar, transformar (ELT)
Semelhante ao ETL, a extração de dados é o primeiro passo no ELT (extrair, carregar e transformar) processo. Éuma técnica de integração de dados bastante recente. No entanto, em vez de transformar os dados antes de carregá-los, os dados são carregados diretamente no data warehouse assim que é extraído. A transformação acontece dentro do data warehouse, utilizando seu poder de processamento.
Alterar captura de dados (CDC)
Alterar captura de dados é uma forma de integrar dados identificando e capturando apenas as alterações feitas em um banco de dados. Ele permite que atualizações em tempo real ou quase em tempo real sejam replicadas de forma eficiente e seletiva entre sistemas, garantindo que os aplicativos downstream permaneçam sincronizados com as alterações mais recentes nos dados de origem.
Integração de dados empresariais
Quando se trata de integração de dados em uma organização, nada pode ser mais amplo do que isso. A integração de dados empresariais é uma estratégia holística que fornece uma visão unificada dos dados para melhorar a tomada de decisões baseada em dados e aumentar a eficiência operacional no nível empresarial.
Geralmente é suportado por uma variedade de tecnologias, como ferramentas ETL, APIs, etc. A escolha da tecnologia depende das necessidades específicas de integração de dados da empresa, da infraestrutura de TI existente e dos objetivos de negócios.
Federação de dados
A federação de dados, também conhecida como acesso a dados federados ou integração de dados federados, é uma abordagem que permite que usuários e aplicativos acessem e consultem dados de diversas fontes diferentes, como se fossem um sistema de fonte de dados único e unificado. Ele fornece uma maneira de integrar e acessar dados de vários sistemas sem centralizá-los fisicamente ou copiá-los em um único repositório. Em vez disso, os dados permanecem em seu local original, que os usuários podem acessar e consultar usando uma interface unificada.
No entanto, a federação de dados pode apresentar alguns desafios de desempenho. Por exemplo, muitas vezes depende da recuperação de dados em tempo real de diversas fontes, o que pode afetar os tempos de resposta das consultas.
Virtualização de dados
Virtualização de dados permite que as organizações acessem e manipulem dados de fontes diferentes sem movê-los fisicamente. Ele fornece uma visão unificada e virtual de dados em bancos de dados, aplicativos e sistemas. Pense nisso como uma camada que abstrai essas fontes de dados subjacentes, permitindo aos usuários consultar e analisar dados em tempo real.
A virtualização de dados é uma técnica valiosa de integração de dados para organizações que buscam melhorar a agilidade dos dados sem as complexidades dos processos ETL tradicionais.
Integração de middleware
Em termos simples, a integração de middleware é uma estratégia de integração de dados que se concentra em habilitar a comunicação e a transferência de dados entre sistemas, geralmente envolvendo transformação de dados, mapeamento e roteamento. Pense nisso como um mediador que conecta diferentes aplicativos de software, permitindo que eles funcionem juntos 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.
Propagação de dados
A propagação de dados ocorre quando informações ou atualizações são distribuídas automaticamente de uma fonte para outra, garantindo que todas as partes relevantes tenham acesso aos dados mais atuais.
Tecnologias de integração de dados
Tecnologias de integração de dados referem-se às plataformas, ferramentas ou soluções de software que facilitam a integração de dados. Os consumidores têm muitas opções hoje quando se trata de tecnologias de integração de dados. De ferramentas ETL básicas a ferramentas completas plataformas de integração de dados, existe uma solução para cada negócio.
A seguir estão as tecnologias de integração de dados mais amplamente utilizadas:
Ferramentas ETL: As ferramentas ETL extraem, transformam e carregam dados no sistema de destino. Em sua maioria, são ferramentas autônomas que se concentram especificamente no aspecto ETL da integração de dados.
Plataformas de integração de dados: As plataformas de integração de dados são soluções de ponta que fornecem um conjunto de produtos para simplificar e agilizar a integração de dados de ponta a ponta.
Soluções de integração de dados em nuvem: São soluções especializadas projetadas para simplificar a integração de dados em ambientes baseados em nuvem.
Ferramentas de captura de dados de alterações: Essas ferramentas capturam e replicam alterações nos dados de origem para manter os sistemas de destino atualizados quase em tempo real.
Ferramentas de migração de dados: Ferramentas de migração de dados permitem integrar dados movendo conjuntos de dados de um lugar para outro sem problemas.
Soluções de armazenamento de dados: Não é exatamente uma tecnologia para integrar dados, mas uma tecnologia usava for integração de dados. Ferramentas automatizadas de data warehouse fornecer a infraestrutura e as ferramentas necessárias para projetar e construir data warehouses usados como sistemas alvo para integração de dados.
Quais são os desafios na integração de dados
O processo de integração de dados pode ser um desafio, especialmente se você lida com várias fontes de dados. As fontes podem ter formatos, estruturas e padrões de qualidade variados, tornando essencial estabelecer uma estratégia de integração de dados robusta. Além disso, você precisará planejar seu projeto de integração para garantir a precisão e a pontualidade dos dados durante todo o processo. Aqui estão os desafios que você pode esperar encontrar:
- As fontes de dados continuam mudando — mais aparecem de vez em quando — e o volume continua aumentando. Assim como a integração de dados é um processo contínuo, garantir que seus sistemas possam lidar com cargas maiores e novas fontes de dados também é um desafio contínuo.
- Lidar com dados vindos de várias fontes e em diferentes formatos é o desafio mais comum que as equipes encontram. Integrar esses dados heterogêneos requer transformação adequada e mapeamento preciso para garantir a interoperabilidade.
- Manter a qualidade dos dados também pode ser um desafio. Você pode enfrentar problemas como valores ausentes, duplicatas ou dados que não seguem padrões predefinidos. Limpeza de dados para resolver esses problemas pode ser demorado, especialmente se feito manualmente. Esses problemas criam gargalos no Pipeline ETL, impactando aplicativos e relatórios downstream.
- O aprisionamento do fornecedor ocorre quando uma organização se torna fortemente dependente da tecnologia, dos produtos ou dos serviços de um único provedor de serviços, a ponto de mudar para uma solução alternativa se tornar desafiador e caro. A questão subjacente a este desafio é que muitas vezes é tarde demais antes que as organizações percebam que têm este problema.
- Manutenção do pipeline de dados é um desafio significativo, pois inclui a manutenção e otimização contínuas de sistemas integrados para garantir que eles funcionem de forma eficiente e forneçam informações precisas e atualizadas. Com o tempo, as fontes mudam, novas informações se tornam disponíveis e os requisitos de negócios evoluem. Tais circunstâncias exigem ajustes no processo de integração.
Superar esses desafios hoje significa usar ferramentas especializadas equipadas com tecnologias avançadas, como inteligência artificial (IA).
Melhores práticas de integração de dados
A integração de dados envolve muito mais do que combinar fontes de dados e carregá-los em um repositório centralizado – uma integração de dados bem-sucedida requer planejamento cuidadoso e adesão às práticas recomendadas.
- Defina objetivos claros antes de embarcar em um projeto de integração de dados. Fazer isso fornece um roteiro e propósito para todo o esforço. Também ajuda a definir expectativas e garantir que o projeto entregue valor comercial tangível.
- Selecione a técnica de integração que melhor se alinha aos seus objetivos organizacionais e fontes de dados.
- Implementar verificações de qualidade de dados, limpeza e processos de validação para manter a consistência e a precisão. Seus esforços só produzirão os resultados desejados se os dados integrados forem saudáveis. É um caso simples de “entra lixo, sai lixo.”
- Sempre opte por uma arquitetura de integração escalável que possa lidar com o crescimento de dados sem gargalos de desempenho. Isso pode envolver o uso de sistemas distribuídos, soluções baseadas em nuvem ou tecnologias de data warehousing projetadas para escalabilidade.
- Certifique-se de que sua organização esteja em conformidade com os padrões regulatórios e da indústria, como RGPD e HIPAA ao integrar dados implementando medidas de segurança robustas, criptografia e controles de acesso.
Casos de uso de integração de dados
Business intelligence (BI) e armazenamento de dados: Use a integração de dados para reunir informações de diferentes fontes e sistemas operacionais em um data warehouse central. Isso lhe dá uma visão unificada, tornando os relatórios e análises mais eficientes. Você pode então tomar decisões melhores, baseadas em dados, e obter insights sobre o desempenho do seu negócio.
Gestão de relacionamento com o cliente (CRM): Integre dados de clientes de diferentes pontos de contato, como vendas, marketing e sistemas de suporte. Isso ajuda você a melhorar o atendimento ao cliente, personalizar as interações e direcionar seus esforços de marketing de maneira mais eficaz.
Integração de comércio eletrônico: Conecte e sincronize dados entre suas plataformas de comércio eletrônico, sistemas de gerenciamento de inventário e outros sistemas backend. Isso garante informações precisas sobre produtos, níveis de estoque e processamento simplificado de pedidos.
Gestão da cadeia de abastecimento: Integre dados em toda a sua cadeia de fornecimento, desde compras e fabricação até distribuição e logística. Isso melhora a visibilidade de todo o processo da cadeia de suprimentos, reduzindo ineficiências e otimizando os níveis de estoque.
Integração de cuidados de saúde: Integre dados de pacientes de registros eletrônicos de saúde (EHR), sistemas laboratoriais e outros aplicativos de saúde. Integração de dados de saúde permite que você tenha uma visão abrangente das informações do paciente, levando a melhores resultados no atendimento ao paciente e no tratamento.
Integração de recursos humanos (RH): Integre dados de RH de vários sistemas, incluindo folha de pagamento, recrutamento e gerenciamento de funcionários. Isso garante informações precisas e atualizadas dos funcionários, agilizando os processos de RH e relatórios de conformidade.
Fusões e aquisições (M&A): Quando sua organização passar por fusões ou aquisições, use a integração de dados para mesclar informações de sistemas diferentes para uma transição tranquila. Isso inclui combinar bancos de dados de clientes, sistemas financeiros e outros dados operacionais.
Integração da Internet das Coisas (IoT): Conecte e integre dados de seus dispositivos IoT a sistemas centrais para análise. Isto é particularmente útil em indústrias como a indústria transformadora, a agricultura e as cidades inteligentes, onde os dados provenientes de sensores e dispositivos são cruciais para a tomada de decisões.
Simplifique a integração de dados empresariais com Astera
Astera é uma solução de integração de dados de ponta a ponta alimentada por automação e IA. Com Astera, você pode:
- Lide perfeitamente com formatos de dados não estruturados
- Limpe e prepare dados para processamento
- Crie pipelines de dados totalmente automatizados
- Crie um data warehouse personalizado
- Gerencie todo o ciclo de vida de gerenciamento de API
- Troque documentos EDI com parceiros comerciais
Astera permite que você faça tudo isso e muito mais sem escrever uma única linha de código usando sua interface intuitiva de arrastar e soltar. Sua vasta biblioteca de conectores nativos e transformações integradas simplifica ainda mais o processo para usuários corporativos.
Quer saber mais sobre como Astera pode agilizar e acelerar seu projeto de integração de dados? Visita nosso site or entre em contato conosco para entrar em contato com um de nossos especialistas em soluções de dados e discutir seu caso de uso.
autores:
Khurram Haider
