Os dados são o ativo mais importante de uma organização. 66% das empresas ainda carecem de uma estratégia consistente e centralizada para a qualidade dos dados, apesar do fato de ser essencial para fazer escolhas críticas de negócios. O problema com os silos de dados é que os dados estão dispersos em vários sistemas. Como resultado, a colaboração entre departamentos, procedimentos e sistemas sofre. Acessar uma única atividade ou relatório sem integração de dados exigiria o login em várias contas ou locais em diferentes plataformas. Além disso, o processamento incorreto de dados pode ter consequências devastadoras para as organizações.
O que é integração de dados?
A integração de dados é a prática de combinar dados de várias fontes em um único conjunto de dados com o objetivo final de fornecer aos usuários acesso e entrega consistentes de dados em uma ampla gama de assuntos e tipos de estrutura, além de atender aos requisitos de informações de todos os aplicativos e processos de negócios.
O processo de integração de dados é um dos componentes mais importantes do processo total de gerenciamento de dados e está sendo usado com mais frequência à medida que a integração de big data e a necessidade de compartilhar os dados existentes se tornam mais comuns.
Os arquitetos de integração de dados criam ferramentas e plataformas de integração de dados que permitem um processo automatizado de integração de dados para vincular e rotear dados de sistemas de origem para sistemas de destino. Isso pode ser feito usando uma variedade de técnicas de integração de dados, como:
- Extrair, transformar e carregar: cópias de conjuntos de dados de várias fontes são coletadas, harmonizadas e carregadas em um data warehouse ou banco de dados. Os dados são extraídos, carregados e traduzidos em um sistema de big data antes de serem alterados para fins analíticos específicos.
- Captura de dados de alteração: detecta alterações de dados em tempo real em bancos de dados e as aplica a um data warehouse ou outros repositórios.
- Virtualização de dados: em vez de carregar dados em um novo repositório, os dados de diferentes sistemas são virtualmente integrados para produzir uma perspectiva unificada.
- Replicação de dados: Os dados em um banco de dados são replicados em outros bancos de dados para manter as informações sincronizadas para fins operacionais e de backup.
- Integração de dados de streaming: um método de integração de dados em tempo real que integra e alimenta continuamente vários fluxos de dados em sistemas analíticos e repositórios de dados.
O que é Integração de Big Data?
Integração de big data refere-se a processos avançados de integração de dados que combinam dados de fontes como dados da web, mídia social, dados gerados por máquinas e dados da Internet das Coisas (IoT) em uma única estrutura para gerenciar o enorme volume, variedade e velocidade de big data.
As soluções de análise de big data exigem escalabilidade e alto desempenho, destacando a necessidade de uma plataforma de integração de dados padrão que permita a criação de perfis e a qualidade dos dados e promova insights ao apresentar ao usuário a perspectiva mais completa e atualizada de sua organização.
As técnicas de integração em tempo real são usadas em serviços de integração de big data para complementar as tecnologias ETL tradicionais e oferecer contexto dinâmico para transmitir dados continuamente. As melhores práticas para integração de dados em tempo real abordam sua natureza suja, móvel e temporal, exigindo mais estimulação e testes iniciais, adotando sistemas e aplicativos em tempo real, usuários implementando mecanismos de ingestão paralelos e coordenados, estabelecendo resiliência em cada fase do pipeline em antecipação de falha de componente e padronização de fontes de dados com APIs para melhores percepções.
Integração de dados versus integração de aplicativos
As soluções de integração de dados foram desenvolvidas em resposta ao uso generalizado de bancos de dados relacionais e à crescente necessidade de transmitir informações entre eles de maneira eficaz, muitas vezes envolvendo dados em repouso. A integração de aplicativos, por outro lado, controla a integração em tempo real de dados operacionais reais entre dois ou mais aplicativos.
O objetivo final da integração de aplicativos é permitir que aplicativos projetados de forma independente funcionem juntos, o que exige consistência de dados entre cópias separadas de dados, gerenciamento do fluxo integrado de várias tarefas executadas por aplicativos diferentes e, de maneira semelhante aos requisitos de integração de dados, um único usuário interface ou serviço a partir do qual acessar dados e funcionalidades de aplicativos projetados independentemente.
A integração de dados em nuvem é uma técnica típica para realizar a integração de aplicativos. Refere-se a um sistema de ferramentas e tecnologia que integra inúmeras aplicações para troca de dados e processos em tempo real e oferece acesso por vários dispositivos em uma rede ou internet.
Por que a integração de dados é importante?
As empresas que desejam se manter competitivas e relevantes estão adotando o big data, com todos os seus benefícios e armadilhas. A integração de dados permite pesquisas nesses bancos de dados massivos, resultando em benefícios que vão desde inteligência corporativa e análise de dados do consumidor até enriquecimento de dados e entrega de informações em tempo real.
O gerenciamento de dados corporativos e de consumidores é um caso de uso importante para serviços e soluções de integração de dados. Para fornecer relatórios corporativos, inteligência de negócios (integração de dados de BI) e análises corporativas sofisticadas, a integração de dados corporativos alimenta os dados integrados em data warehouses ou arquitetura de integração de dados virtuais.
A integração de dados do cliente oferece indicadores-chave de desempenho (KPIs), riscos financeiros, clientes, operações de fabricação e cadeia de suprimentos, atividades de conformidade regulatória e outros aspectos dos processos de negócios para gerentes de negócios e analistas de dados.
A integração de dados é particularmente crítica no setor de saúde. Ao organizar dados de sistemas distintos em uma única perspectiva de informações relevantes a partir das quais podem ser derivadas informações úteis, dados integrados de diferentes registros de pacientes e clínicas auxiliam os médicos na identificação de doenças e doenças médicas. A coleta e integração eficazes de dados também aprimoram a precisão do processamento de sinistros de seguros médicos e fornecem um registro consistente e preciso dos nomes dos pacientes e das informações de contato. Interoperabilidade refere-se ao compartilhamento de informações entre diferentes sistemas.
Cinco métodos para integração de dados
Implemente a integração de dados, existem cinco formas ou padrões diferentes: ETL, ELT, streaming, integração de aplicativos (API) e virtualização de dados. Engenheiros de dados, arquitetos e desenvolvedores podem projetar manualmente uma arquitetura usando SQL para executar esses procedimentos ou podem configurar e administrar uma ferramenta de integração de dados, que acelera o desenvolvimento e automatiza o sistema.
O diagrama abaixo descreve onde eles se encaixam em um processo moderno de gerenciamento de dados, transformando dados brutos em dados limpos e prontos para os negócios.
A seguir estão as cinco formas básicas de integração de dados:
#1. ETL
Um pipeline ETL é um tipo convencional de pipeline de dados que usa três processos para converter dados brutos para corresponder ao sistema de destino: extrair, transformar e carregar. Antes de serem colocados no repositório de destino (geralmente um data warehouse), os dados são convertidos em uma área de preparação. Isso permite o processamento de dados rápido e preciso no sistema de destino e é mais adequado para pequenos conjuntos de dados que exigem alterações sofisticadas.
A captura de dados de alteração (CDC) é uma abordagem ETL que se refere ao processo ou tecnologia para identificar e coletar alterações de banco de dados. Essas modificações podem ser subsequentemente implantadas em outro repositório de dados ou disponibilizadas em um formato que ETL, EAI ou outros tipos de ferramentas de integração de dados possam consumir.
#2. ELT
Os dados são imediatamente carregados e convertidos no sistema de destino, que geralmente é um data lake, data warehouse ou data lakehouse baseado em nuvem, no pipeline ELT mais atual. Como o carregamento costuma ser mais rápido, essa estratégia é mais apropriada quando os conjuntos de dados são enormes e a pontualidade é crítica. O ELT funciona em um microlote ou período de captura de dados de alterações (CDC). O microlote, também conhecido como “carga delta”, carrega apenas os dados que foram modificados desde o último carregamento bem-sucedido. O CDC, por outro lado, carrega continuamente os dados da fonte à medida que eles mudam.
#3. Transmissão de dados
Em vez de colocar dados em um novo repositório em lotes, a integração de dados de streaming transporta dados da origem para o destino em tempo real. As soluções modernas de integração de dados (DI) podem transferir dados prontos para análise para plataformas de streaming e nuvem, data warehouses e data lakes.
#4. Integração de aplicativos
A integração de aplicativos (API) permite que diferentes programas se comuniquem movendo e sincronizando dados entre eles. O caso de uso mais comum é dar suporte às necessidades operacionais, como garantir que o sistema de RH e o sistema financeiro tenham os mesmos dados. Como resultado, a integração do aplicativo deve garantir a consistência entre os conjuntos de dados.
Além disso, esses diversos aplicativos normalmente têm suas próprias APIs para enviar e receber dados, portanto, as ferramentas de automação de aplicativos SaaS podem ajudá-lo a criar e manter integrações de API nativas facilmente e em escala.
#5. Virtualização de Dados
A virtualização de dados, como o streaming, fornece dados em tempo real, mas somente quando um usuário ou aplicativo os solicita. No entanto, ao mesclar virtualmente dados de vários sistemas, pode-se produzir uma visão unificada dos dados e disponibilizá-los sob demanda. A virtualização e o streaming são ideais para sistemas transacionais projetados para lidar com solicitações de alto desempenho.
Cada uma dessas cinco maneiras está evoluindo em conjunto com o ecossistema circundante. Como os data warehouses eram historicamente o repositório de destino, os dados precisavam ser modificados antes do carregamento. Este é o pipeline de dados ETL tradicional (Extrair > Transformar > Carregar) e ainda é adequado para conjuntos de dados modestos que exigem transformações extensas.
No entanto, à medida que as arquiteturas de nuvem atuais, conjuntos de dados maiores, malha de dados e projetos de malha de dados e o requisito para oferecer suporte a análises em tempo real e projetos de aprendizado de máquina proliferam, a integração de dados está evoluindo do ETL para o ELT, streaming e API.
Casos de uso de integração de dados importantes
Os quatro principais casos de uso serão discutidos nesta seção: ingestão de dados, replicação de dados, automação de data warehouse e integração de big data.
#1. Ingestão de dados
A ingestão de dados é o processo de transferência de dados de várias fontes para um local de armazenamento, como um data warehouse ou data lake. A ingestão pode ser feita em tempo real ou em lotes e geralmente inclui a limpeza e padronização dos dados para que estejam prontos para análise por uma ferramenta de análise de dados. Migrar seus dados para a nuvem ou construir um data warehouse, data lake ou data lakehouse são exemplos de entrada de dados.
#2. Replicação de dados
A replicação de dados é o processo de copiar e mover dados de um sistema para outro, como de um banco de dados no datacenter para um data warehouse na nuvem. Isso garante que os dados corretos sejam copiados e sincronizados com as necessidades operacionais. A replicação pode ocorrer em massa, em lotes agendados ou em tempo real entre datacenters e/ou nuvem.
#3. Automação de Armazéns de Dados
Ao automatizar o ciclo de vida do data warehouse – desde a modelagem de dados e ingestão em tempo real até data marts e governança – o processo acelera a disponibilidade de dados prontos para análise. Este diagrama descreve os principais processos de refinamento automatizado e contínuo no estabelecimento e operação de um data warehouse.
#4. Integração de Big Data
O imenso volume, diversidade e velocidade de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados conectados com big data exigem o uso de ferramentas e técnicas avançadas. O objetivo é fornecer uma visão completa e atualizada de seus negócios para suas ferramentas de análise de big data e outros aplicativos.
Isso implica que sua solução de integração de big data precisa de pipelines de big data sofisticados, capazes de mover, consolidar e transformar autonomamente big data de diferentes fontes de dados, mantendo a linhagem. Para lidar com dados de streaming contínuo em tempo real, ele deve ter excelentes características de escalabilidade, desempenho, criação de perfil e qualidade de dados.
Benefícios da integração de dados
Por fim, a integração de dados permite que você avalie e aja com base em uma fonte única e confiável de dados controlados em que você pode confiar. Conjuntos de dados grandes e sofisticados de muitas fontes distintas e desconectadas – plataformas de anúncios, sistemas de CRM, automação de marketing, análise da web, sistemas financeiros, dados de parceiros e até mesmo fontes em tempo real e IoT – estão inundando as organizações. E, a menos que analistas ou engenheiros de dados gastem várias horas gerando dados para cada relatório, todos esses dados não podem ser vinculados para criar uma imagem holística de sua empresa.
A integração de dados conecta vários silos de dados e fornece uma fonte confiável e centralizada de dados controlados que são completos, precisos e atualizados. Isso permite que analistas, cientistas de dados e empresários usem ferramentas de BI e análise para examinar e analisar todo o conjunto de dados em busca de tendências, resultando em insights acionáveis que melhoram o desempenho.
Aqui estão três grandes benefícios da integração de dados:
Maior precisão e confiança: você e outras partes interessadas não precisarão mais se preocupar se o KPI de qual ferramenta está correto ou se dados específicos foram incluídos. Haverá também consideravelmente menos erros e retrabalho. A integração de dados fornece uma fonte confiável e centralizada de dados corretos e controlados em que você pode confiar: “uma fonte de verdade”.
Tomada de decisão mais colaborativa e baseada em dados: uma vez que os dados brutos e os silos de dados foram transformados em informações acessíveis e prontas para análise, os usuários de toda a sua empresa têm uma probabilidade significativamente maior de se envolver em análises. Eles também são mais propensos a colaborar entre departamentos porque os dados de todas as partes da empresa são agrupados e eles podem ver facilmente como suas ações afetam umas às outras.
Maior eficiência: quando analistas, equipes de desenvolvimento e TI não gastam tempo coletando e preparando dados manualmente ou construindo conexões pontuais e relatórios personalizados, eles podem se concentrar em objetivos mais estratégicos.
Desafios de integração de dados
Pegar várias fontes de dados e combiná-las em uma única estrutura é um problema técnico por si só. À medida que mais empresas desenvolvem soluções de integração de dados, elas são encarregadas de desenvolver processos pré-construídos para transferir dados de forma confiável para onde eles precisam ir. Embora isso economize tempo e dinheiro no curto prazo, a implementação pode ser prejudicada por uma variedade de desafios.
Aqui estão alguns dos problemas mais prevalentes que as organizações enfrentam ao desenvolver sistemas de integração:
- Como chegar à linha de chegada — A maioria das empresas sabe o que quer da integração de dados – uma solução para um problema específico. O que eles frequentemente ignoram é a jornada que será necessária para chegar lá. Qualquer pessoa responsável pela implementação da integração de dados deve entender quais categorias de dados devem ser coletadas e processadas, de onde vêm esses dados, os sistemas que usarão os dados, quais tipos de análise serão realizados e com que frequência os dados e relatórios devem ser atualizados.
- Dados de sistemas legados – Os esforços de integração podem incluir a inclusão de dados de sistemas legados. Esses dados, no entanto, muitas vezes carecem de indicadores como horários e datas de atividades, que são comumente incluídos em sistemas mais recentes.
- Dados de demandas comerciais emergentes – Os sistemas de hoje geram vários tipos de dados (como não estruturados ou em tempo real) de várias fontes, incluindo filmes, dispositivos IoT, sensores e a nuvem. Descobrir como mudar rapidamente sua infraestrutura de integração de dados para atender às necessidades de integração de todos esses dados torna-se crucial para o seu negócio vencer, mas é extremamente desafiador devido ao volume, ritmo e novo formato de dados, todos apresentando novos problemas.
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- Dados externos – Os dados obtidos de fontes externas podem não ser tão detalhados quanto os dados obtidos de fontes internas, dificultando a revisão com o mesmo rigor. Além disso, as parcerias com provedores externos podem tornar o compartilhamento de dados em toda a empresa um desafio.
- Acompanhando — O trabalho não termina quando um sistema de integração está instalado e funcionando. Cabe à equipe de dados manter os esforços de integração de dados atualizados com as melhores práticas e as mais recentes solicitações da empresa e dos órgãos reguladores.
Técnicas de Integração de Dados
Existem cinco tipos principais de técnicas de integração de dados. As vantagens e desvantagens de cada um, bem como quando utilizá-los, estão listados abaixo:
#1. Integração manual de dados
A integração manual de dados é o processo de integração manual de todas as várias fontes de dados. Isso geralmente é feito por gerenciadores de dados por meio do uso de código personalizado e é um método excelente para eventos únicos.
Prós:
- Medidas de corte de custos
- Mais liberdade
Contras:
- Maior margem para erro
- Escalar é difícil.
#2. Integração de dados de middleware
Middleware ou software é usado nesse tipo de integração de dados para conectar aplicativos e enviar dados para bancos de dados. É extremamente útil para combinar sistemas legados com os modernos.
Prós:
- Fluxo de dados aprimorado
- O acesso entre sistemas é muito mais fácil.
Contras:
- Menos oportunidades
- A funcionalidade é limitada.
#3. Integração de aplicativos
Essa estratégia depende inteiramente de aplicativos de software para buscar, recuperar e integrar dados de várias fontes e sistemas. Este método é ideal para empresas que operam em ambientes de nuvem híbrida.
Prós:
- Troca de informações simplificada
- Racionalização de processos
Contras:
- Acesso restrito
- Resultados inconsistentes
- A configuração é complicada.
#4. Integração de acesso uniforme
Este método combina dados de várias fontes e os apresenta de maneira uniforme. Outra característica vantajosa desse método é que ele permite que os dados permaneçam em sua posição original durante a execução dessa função. Esse método é ideal para empresas que precisam de acesso a sistemas diferentes e diversificados sem incorrer no custo de criar uma cópia dos dados.
Prós:
- Os requisitos de armazenamento são mínimos.
- Acesso mais simples
- A visualização de dados foi acelerada
Contras:
- Restrições do sistema
- Problemas de integridade de dados
#5. Integração de armazenamento compartilhado
Esse método é semelhante à integração de acesso uniforme, exceto pelo fato de criar uma réplica do data warehouse dos dados. Esta é, sem dúvida, a melhor maneira para as empresas que procuram maximizar o valor de seus dados.
Prós:
- O controle de versão foi reforçado.
- redução de encargos
- Análise de dados aprimorada
- Dados simplificados
Contras:
Armazenamento caro
Despesas operacionais altas
Ferramentas de integração de dados
Existem várias ferramentas de integração de dados para várias metodologias de integração de dados. Uma ferramenta de integração decente deve ter os seguintes recursos: portabilidade, simplicidade e compatibilidade com a nuvem. Aqui estão algumas das ferramentas de integração de dados mais comuns:
- ArcESB
- Muito
- Automate.io
- DataDeck
- Panóplia
Conclusão
Sugerir que a integração de dados permite que as empresas tenham todas as suas informações em um só lugar é um eufemismo. É, de fato, o primeiro e mais importante passo que as empresas devem dar para realizar todo o seu potencial. É difícil imaginar os muitos benefícios deste tópico, a menos que você o aprofunde.
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Referências
