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O que é integração de dados? Definição, benefícios e melhores práticas

28 de fevereiro de 2024

O que é integração de dados?

Integração de dados são todas as diferentes formas de combinar e centralizar dados organizacionais em um armazém de dados na nuvem ou um lago de dados para vários fins. Este artigo serve como um guia completo para integração de dados, abrangendo sua definição, tipos e técnicas, benefícios, desafios, casos de uso e práticas recomendadas.

Definição de integração de dados

A integração de dados é um processo estratégico que combina 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 que é integração de dados

O processo de integração de dados

A integração de dados é um componente central do processo mais amplo gestão de dados processo, servindo como espinha dorsal para quase todas as iniciativas baseadas em dados. Garante que as empresas possam aproveitar todo o potencial dos seus ativos de dados de forma eficaz e eficiente. Ele permite que eles permaneçam competitivos e inovadores em um cenário cada vez mais centrado em dados, simplificando a análise de dados, inteligência de negócios (BI)e, eventualmente, na tomada de decisões.

O objetivo final da integração de dados é apoiar as organizações nas suas iniciativas orientadas por dados, fornecendo acesso aos dados mais atualizados. Em outras palavras, integração de dados significa quebrar silos de dados e proporcionar às empresas um fonte única de verdade (SSOT). O conceito de SSOT implica que os dados devem ser precisos, consistentes e prontamente disponíveis para uso em toda a organização, um requisito crítico para a tomada de decisões de negócios eficazes.

A integração de dados não é apenas um empreendimento técnico. Em vez disso, transcende o domínio da TI e serve como base que capacita os usuários empresariais a assumirem o controle de seus próprios projetos de dados.

Integração de dados versus ingestão de dados

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.

Aqui estão as principais diferenças entre os dois processos:

Ingestão de Dados Integração de Dados
Definição Importa dados para um sistema de armazenamento ou processamento. O processo de combinar dados de diversas fontes em uma visão unificada e coesa.
Objetivo Trazer dados para um ambiente de armazenamento ou processamento o mais rápido possível. Para criar uma representação precisa e abrangente de dados para análise, BI e tomada de decisão.
Foco A fase inicial de aquisição de dados. Abrange o processo mais amplo de padronização de dados.
Movimentação de dados Movimentação de dados da origem ao destino, com transformação mínima. A movimentação de dados na integração envolve limpeza de dados, transformação, formatação e padronização.
Consideração sobre qualidade de dados A ênfase está na disponibilidade de dados e não na extensa qualidade de dados cheques. Aplica padrões de qualidade de dados por meio de transformações e limpeza como parte do processo de integração.
Casos de uso Os casos de uso incluem data lakes e armazéns de dados para armazenamento e processamento inicial. Os casos de uso incluem a criação de data warehouses, datamartse visualizações de dados consolidados para análises e relatórios.
Exemplo Coletar arquivos de log de vários servidores e armazená-los em um data lake. Extrair, transformar e carregar dados de clientes de vários sistemas CRM para o cliente central banco de dados para análise.

Integração de dados versus integração de aplicativos

Integração de aplicativos é outro conceito frequentemente usado neste espaço. É importante diferenciar entre integração de aplicativos e integração de dados, especialmente porque as duas muitas vezes se complementam na obtenção de operações perfeitas.

Embora a integração de aplicações se concentre em permitir que as aplicações de software trabalhem em conjunto através da partilha de dados, a última centra-se na consolidação e harmonização de dados de fontes distintas para análise e tomada de decisões. Mais uma vez, temos uma tabela abaixo para resumir as diferenças entre os dois:

Integração de Aplicativos Integração de Dados
Definição Conectar e coordenar aplicativos de software e sistemas para compartilhamento de dados e automação de processos. Combinar dados de diversas fontes em uma visão unificada e precisa para análise e tomada de decisões.
Objetivo Permita que os aplicativos funcionem juntos perfeitamente. Consolidação de dados e harmonização de múltiplas fontes, com foco na movimentação e transformação de dados.
Objetivo de negócios Aprimorando a eficiência dos processos de negócios, automatizando fluxos de trabalho e melhorando as experiências do usuário por meio de interações contínuas entre aplicativos. Fornecendo uma visão holística dos dados em toda a organização, apoiando a tomada de decisões, relatórios e análises baseadas em dados.
Fluxo de dados Gerenciando dados e fluxo de processos entre aplicativos, garantindo comunicação e colaboração em tempo real. Envolve processos de extração, transformação e carregamento de dados, entre outros.
Casos de uso Integração de CRM com ferramentas de marketing, conexão de sites de comércio eletrônico com sistemas de gerenciamento de estoque, etc. Criação de armazéns de dados centralizados, consolidação de dados de clientes, fusão de dados para relatórios financeiros, etc.
Ferramentas e Tecnologias Middleware, APIs, filas de mensagens, ESBs, plataformas de integração e gateways de API. Integração de dados e Ferramentas ETL, data warehouses, data lakes e Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados.

Como funciona a integração de dados?

O processo de integração de dados pode ser um desafio, especialmente se você lidar com diversas fontes de dados. Cada fonte pode ter formato, estrutura e padrões de qualidade próprios, sendo essencial o estabelecimento de uma estratégia robusta de integração de dados.

Além disso, você precisará planejar seu projeto para garantir a precisão e pontualidade dos dados durante todo o processo. Superar esses desafios muitas vezes envolve o uso de ferramentas especializadas ferramentas de integração de dados que agilizam o processo e fornecem um conjunto de dados unificado e confiável para tomada de decisão e análise informadas.

No que diz respeito ao processo, ele pode ser feito em tempo real, em lotes, via streaming, etc. Geralmente, porém, o processo de integração de dados envolve as seguintes etapas principais:

  1. Identificando fontes de dados

O primeiro passo é considerar de onde vêm seus dados e o que você deseja alcançar com eles. Isso significa que você precisará identificar as fontes de dados das quais precisa integrar os dados e o tipo de dados que elas contêm. Por exemplo, dependendo da sua organização e dos seus requisitos, estes podem incluir bancos de dados, planilhas, serviços em nuvem, APIs, etc.

  1. Extração de dados

Depois de ter suas fontes em mente, você precisará elaborar um plano eficiente de extração de informações para extrair dados de cada fonte. Organizações modernas usam recursos avançados ferramentas de extração de dados para acessar e recuperar informações relevantes. Essas ferramentas são alimentadas por algoritmos de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) e automatizam todo o processo de extração, incluindo extração de dados de documentos.

  1. Transformação de Dados

Transformar os dados extraídos é a próxima etapa na integração de dados. Você pode ter dados em vários formatos, estruturas ou até mesmo idiomas quando suas fontes de dados são diferentes. Você precisará transformá-lo e padronizá-lo para que seja consistente e atenda aos requisitos do sistema ou banco de dados de destino.

As organizações usam ferramentas de transformação de dados já que o processo pode se tornar tedioso se for feito manualmente. Transformação de dados normalmente inclui a aplicação de junções e filtros de árvores, mesclagem de conjuntos de dados, normalização/desnormalização de dados, etc.

  1. Melhoria da qualidade dos dados

Ao consolidar dados, você descobrirá que muitas vezes eles apresentam erros, duplicatas ou valores ausentes. Um robusto gerenciamento de qualidade de dados estrutura garantirá que apenas dados íntegros preencham seus sistemas de destino. Envolve verificar os dados quanto a incompletudes, imprecisões e outros problemas e resolvê-los usando métodos automatizados. ferramentas de qualidade de dados.

  1. Mapeamento de Dados

Mapeamento de dados envolve definir como os dados de diferentes fontes correspondem entre si. Mais especificamente, é o processo de correspondência de campos de uma fonte com campos de outra. Portanto, é uma etapa de significativa importância na integração de dados. Ferramentas de mapeamento de dados automatize esta etapa, pois eles fornecem uma interface de usuário intuitiva de arrastar e soltar, garantindo que mesmo usuários não técnicos possam mapear dados e criar facilmente pipelines de dados.

  1. Carregamento de dados

Depois de mapear corretamente seus dados, a próxima etapa é carregá-los em um repositório central, como um banco de dados ou data warehouse. Carregar apenas dados íntegros neste sistema de armazenamento central garante uma análise precisa, o que, por sua vez, melhora a tomada de decisões de negócios. Além de os dados serem precisos, também é importante que os dados estejam disponíveis o mais rápido possível. Hoje, as organizações frequentemente empregam data warehouses ou data lakes baseados em nuvem para se beneficiarem do desempenho, flexibilidade e escalabilidade ilimitados da nuvem.

  1. Sincronização de dados

Após a integração inicial, configure um mecanismo para sincronização contínua de dados. Podem ser atualizações periódicas ou, nos casos em que os dados em tempo real são cruciais, podem envolver sincronização imediata à medida que novos dados ficam disponíveis. Observe que a sincronização de dados precisa de supervisão. Portanto, você precisa monitorar o processo para identificar quaisquer problemas ou discrepâncias nos dados integrados e garantir que esteja funcionando conforme o esperado.

  1. Governança e segurança de dados

Garanta a segurança dos dados, a privacidade e a conformidade com as regulamentações implementando políticas de governança de dados. Pode ser necessário configurar controles de acesso, criptografia e medidas de auditoria para proteger seus dados, especialmente se sua empresa opera em um setor altamente regulamentado, por exemplo, financeiro ou de saúde.

  1. Gestão de Metadados

Mantenha um repositório de metadados para documentar informações sobre seus dados integrados. Isto deve incluir detalhes sobre sua origem, processos de transformação e regras de negócios. Isso ajudará você a compreender e gerenciar seu ambiente de dados integrado de maneira mais eficaz.

  1. Análise

Depois que seus dados estiverem integrados, eles estarão prontos para consumo. Dependendo dos seus requisitos, pode ser necessário usar uma combinação de várias ferramentas, como software de BI, ferramentas de relatórios ou plataformas analíticas para acessar e apresentar os dados integrados. Seja entendendo o comportamento do cliente, otimizando operações ou fazendo escolhas estratégicas, os insights que você obtém são frutos de seus esforços de integração de dados.

No entanto, o processo não para aqui, os insights obtidos podem levar a ajustes na sua estratégia de integração de dados. É uma espécie de ciclo de feedback – quanto mais você aprende com os dados, melhor você pode refinar seus processos de integração para insights futuros.

Tipos de integração de dados

Os tipos de integração de dados geralmente referem-se às diferentes técnicas de integração de dados úteis em diferentes cenários. Eles também são chamados de estratégias ou métodos de integração de dados.

Por outro lado, tecnologias de integração de dados consulte as plataformas, ferramentas ou soluções de software que facilitam a integração de dados.

Técnicas e estratégias de integração de dados

Estas são as diferentes formas de integração de dados. Dependendo dos requisitos do seu negócio, talvez seja necessário usar uma combinação de duas ou mais abordagens de integração de dados. Esses incluem:

Extrair, transformar, carregar (ETL)

ETL tem sido a forma padrão de integração de dados. Esta estratégia de integração de dados envolve extrair dados de múltiplas fontes, transformar os conjuntos de dados em um formato consistente e carregá-los no sistema de destino. Considere o uso de ferramentas ETL automatizadas para acelerar a integração de dados e obter insights mais rápidos.

Extrair, Carregar, Transformar (ELT)

Semelhante ao ETL, exceto pela sequência do restante do processo, a extração de dados é a primeira etapa do processo. ELT, que é uma técnica de integração de dados bastante recente. Em vez de transformar os dados antes de carregá-los, digamos, em um data warehouse, os dados são carregados diretamente no sistema de destino assim que são extraídos. A transformação ocorre dentro do data warehouse, utilizando o poder de processamento do sistema de armazenamento.

CDC (Change Data Capture)

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 tradicionais. Processos ETL.

middleware Integration

Em termos simples, a integração de middleware é uma estratégia de integração de dados que se concentra em permitir a comunicação e a transferência de dados entre sistemas, muitas vezes envolvendo transformação, mapeamento e roteamento de dados. Pense nisso como um mediador que fica no meio e conecta diferentes aplicativos de software, permitindo que funcionem juntos como uma unidade coesa.

Por exemplo, você pode conectar seu antigo banco de dados local a um data warehouse moderno em nuvem usando integração de middleware e mover dados com segurança 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.

Por exemplo, digamos que você tenha um banco de dados de preços de produtos e faça alterações nesses preços em um local central. Agora, suponha que você queira atualizar automaticamente esses novos preços em todos os locais onde esses dados são necessários, como seu site, aplicativo móvel e ferramentas internas de vendas. Neste caso, a propagação de dados pode ser uma solução viável.

Tecnologias de integração de dados

Os consumidores têm hoje muitas opções quando se trata de tecnologias de integração de dados. Desde ferramentas básicas de ETL até 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.

Alterar ferramentas de captura de dados: 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 para integração de dados. Ferramentas de armazenamento de dados fornecer a infraestrutura e as ferramentas necessárias para projetar e construir armazéns de dados usados ​​como sistemas alvo para 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.

Economia 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.

Eficiência operacional aprimorada

Com diferentes fontes de dados mescladas em um único sistema coerente, tarefas que antes exigiam horas de trabalho manual agora podem ser automatizadas. Isso não apenas economiza tempo, mas também reduz o risco de erros que, de outra forma, obstruiriam o pipeline de dados. Como resultado, sua equipe pode se concentrar em empreendimentos mais estratégicos enquanto a integração de dados agiliza os processos rotineiros.

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.

Desafios de integração de dados

Antes de prosseguir, vamos perceber que combinar várias fontes de dados por si só é um desafio significativo. Aqui estão os desafios que você pode esperar encontrar:

Aumento do volume de dados

As fontes de dados continuam mudando – surgem mais 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 constante. O grande volume de dados que você pode precisar integrar pode sobrecarregar a infraestrutura e os recursos da sua organização se ela não tiver uma solução escalável.

Compatibilidade

Lidar com dados provenientes de diversas fontes e em diferentes formatos é o problema mais comum que as equipes enfrentam. A integração de dados tão heterogêneos requer transformação e mapeamento cuidadosos para garantir que possam funcionar juntos de forma coesa. Também envolve a reconciliação de estruturas e tecnologias de dados díspares para permitir uma interoperabilidade perfeita.

Qualidade de dados

Manter a qualidade dos dados também pode ser um desafio. Você pode enfrentar problemas como valores ausentes, duplicatas ou dados que basicamente não aderem aos padrões predefinidos. Limpar e transformar dados para resolver esses problemas pode consumir muito tempo, especialmente se for feito manualmente. Estas questões criam gargalos no Pipeline ETL, potencialmente impactando aplicativos e relatórios downstream.

Bloqueio do fornecedor

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

Manter o pipeline de integração de dados é um desafio significativo, pois inclui a manutenção e otimização contínuas de sistemas integrados para garantir que funcionem de forma eficiente e forneçam informações precisas e atualizadas. É um daqueles desafios que não recebem tanto destaque quanto alguns dos outros. Com o tempo, as fontes podem mudar, novas informações podem ser disponibilizadas e os requisitos de negócios podem evoluir. Tais circunstâncias exigem ajustes no processo de integração, daí a importância da manutenção.

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.

Definir objetivos claros

A integração de dados geralmente envolve processos complexos, diversas fontes de dados e investimentos significativos em recursos. Portanto, antes de embarcar num projeto de integração de dados, é essencial definir objetivos claros desde o início. Fazer isso fornece um roteiro e um propósito para todo o esforço. Também ajuda a definir expectativas e garantir que o projeto agregue valor comercial tangível.

Selecione a abordagem de integração correta

Existem vários métodos para escolher, incluindo ETL, integração baseada em API e streaming de dados em tempo real. Selecione a abordagem que melhor se alinha aos seus objetivos organizacionais e fontes de dados. Uma instituição financeira, por exemplo, precisa agregar dados de diversas agências e sistemas para detectar fraudes em tempo real. Neste caso, o streaming em tempo real garantirá a detecção imediata, protegendo a instituição de perdas financeiras e danos à reputação.

Leve a qualidade dos dados a sério

Seus esforços só produzirão os resultados desejados se os dados integrados estiverem saudáveis. É um simples caso de “entra lixo, sai lixo.” Implemente verificações de qualidade de dados, limpeza e processos de validação para manter consistência e precisão.

Torne-o escalonável

Considere os requisitos de escalabilidade e desempenho da sua organização. À medida que os volumes de dados aumentam, a arquitetura do seu sistema deve ser capaz de lidar com cargas maiores sem degradação do desempenho. Opte por uma arquitetura de integração escalável que possa lidar com o crescimento dos dados sem gargalos de desempenho. Isso pode envolver o uso de sistemas distribuídos, soluções baseadas em nuvem ou tecnologias de armazenamento de dados projetado para escalabilidade.

Preste atenção à segurança e conformidade

Implemente medidas robustas de segurança, criptografia e controles de acesso para garantir a privacidade dos dados e a conformidade com regulamentos relevantes, como RGPD e HIPAA. Certifique-se de que sua organização esteja em conformidade com os padrões regulatórios e do setor ao integrar dados.

Casos de uso de integração de dados

Inteligência de Negócios (BI): Use a integração de dados para reunir informações de diferentes fontes. Isso proporciona uma visão unificada, tornando os relatórios e as análises mais eficientes. Você pode então tomar decisões melhores e baseadas em dados e obter insights sobre o desempenho do seu negócio.

Armazenamento de dados: Armazenamento de dados significa que você integra dados de seus vários sistemas operacionais em um data warehouse centralizado. Isso permite consultas e relatórios eficientes, proporcionando uma visão abrangente de seus dados históricos e atuais.

Customer Relationship Management (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 em 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.

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