O que é a integração de dados?
A integração de dados consiste em combinar dados de diferentes fontes numa única visão unificada. Neste artigo, explicamos como isto permite uma análise mais eficiente e uma melhor compreensão do panorama geral da informação.
Introdução à integração de dados
As organizações recolhem e utilizam grandes quantidades de informação a partir de uma infinidade de ferramentas e fontes. Estes dados, quando eficazmente explorados, são úteis para fornecer informações inestimáveis, impulsionar a tomada de decisões informada e racionalizar ferramentas e operações.
No entanto, os dados estão muitas vezes alojados em sistemas, aplicações e bases de dados diferentes, criando silos de informação que impedem uma visão holística. A integração de dados é o processo crítico que colmata estas lacunas, transformando dados fragmentados num recurso potente. É fundamental desbloquear o verdadeiro potencial dos recursos de dados de uma organização, permitindo que as empresas funcionem de forma mais inteligente e eficiente.
Definição de integração de dados
A integração de dados consiste em combinar dados residentes em diferentes fontes e proporcionar aos utilizadores uma visão unificada destes dados.
Trata-se de um conjunto de técnicas e tecnologias utilizadas para reunir dados de vários sistemas (tais como bases de dados, aplicações cloud, folhas de cálculo e dispositivos IoT) num conjunto de dados único, coeso e consistente.
O objetivo é tornar os dados mais acessíveis, fiáveis e valiosos para a análise, a elaboração de relatórios e os processos operacionais. A integração eficaz de dados garante que a informação é exata, atualizada e prontamente disponível para quem dela precisa, independentemente de onde tenha origem.
Componentes da integração de dados
Um processo típico de integração de dados é constituído por vários componentes chave interligados. Começa pelas fontes de dados, que são os sistemas de origem onde os dados brutos residem.
Estas fontes podem ser incrivelmente diversificadas, abrangendo bases de dados relacionais como MySQL ou PostgreSQL, bases de dados NoSQL como MongoDB, serviços de armazenamento cloud e sistemas de CRM como Salesforce, sistemas de ERP como SAP, bem como folhas de cálculo, APIs e sistemas antigos.
Para aceder a estas variadas fontes de ligação, são utilizados conectores ou adaptadores de dados; estes componentes de software estabelecem conectividade e compreendem os protocolos e formatos específicos necessários para extrair ou ingerir dados.
Uma vez que os dados são acedidos, estes fluem normalmente para um motor de transformação de big data. Trata-se de uma fase crucial na qual os dados são refinados para garantir a consistência, a qualidade e a compatibilidade com o sistema ou o modelo analítico alvo.
Casos de uso comuns para integração de dados
A integração de dados é aplicada em vários sectores e funções empresariais para atingir objetivos específicos. Alguns casos de uso comuns para essa ferramenta incluem:
- Business Intelligence (BI) e analytics: Fornecer uma visão unificada dos dados comerciais de que necessita em vendas, marketing, finanças e operações, para permitir relatórios abrangentes, análise de tendências e tomada de decisões baseada em dados. Por exemplo, criar uma visão do cliente de 360 graus integrando dados do CRM, plataformas de e-commerce e interações com o serviço de apoio ao cliente.
- Armazenamento de dados Preencher e manter repositórios de dados com dados consolidados de sistemas transacionais, tornando-os adequados a consultas complexas e análises históricas.
- Integração das aplicações: Assegurar a coerência das bases de dados e permitir fluxos de trabalho contínuos entre diferentes aplicações empresariais, como a integração de uma plataforma de e-commerce com um sistema de gestão do inventário e um fornecedor de envio.
- Migração e integração da cloud: Migrar o big data de sistemas locais para plataformas cloud ou integrar dados entre diferentes serviços cloud e aplicações locais (cenários de cloud híbrida).
- Data synchronization: Mantendo a consistência dos dados de que necessita entre vários sistemas em tempo real ou quase em tempo real. Por exemplo, assegurar que a informação do produto atualizada num sistema PIM (Product Information Management) central é refletida de forma exata em todos os canais de vendas.
De um modo geral, a automatização dos fluxos de dados entre sistemas é utilizada como ferramenta para reduzir o esforço manual e ligar silos, minimizar erros e acelerar os processos empresariais, como os ciclos de encomendar para enviar dinheiro ou adquirir para pagar.
Tipos de técnicas de integração de dados
As organizações precisam de utilizar várias técnicas de ferramentas para conseguirem a integração de dados da empresa, cada uma com a sua própria metodologia e a sua própria adequação a diferentes cenários.
A escolha da técnica depende frequentemente de fatores como o volume de dados, a velocidade, a variedade, a complexidade das transformações necessárias e as capacidades dos sistemas de origem e de destino. Três abordagens principais são Extrair, Transformar, Carregar (ETL), Extrair, Carregar, Transformar (ELT) e Integração de Dados em Tempo Real.
ETL (Extrair, Transformar, Carregar)
A ETL é um processo tradicional de integração de dados amplamente adotado. Neste paradigma, os dados são extraídos primeiro de vários sistemas de origem. Estas fontes podem ir desde bases de dados relacionais e ficheiros planos até sistemas e aplicações antigos.
Depois de extraída, a base de dados é movida para uma zona de teste separada ou para um servidor de tratamento intermédio. É aqui que ocorre a fase de transformação. Isto implica limpar os dados, aplicar regras de negócio, converter formatos, unir dados da empresa a partir de várias fontes e realizar agregações ou cálculos necessários para os preparar para o sistema-alvo.
Por fim, os dados transformados são carregados numa aplicação de destino, geralmente um armazém de dados, um datacenter ou um armazém de dados operacional, onde podem ser utilizados para análise de dados, elaboração de relatórios ou outros processos de negócio.
ELT (Extrair, carregar, transformar)
Uma abordagem mais moderna das aplicações, particularmente prevalecente com o surgimento de potentes repositórios de dados em cloud e de lagos de dados enquanto ferramentas, é a ELT.
A etapa inicial, a extração, é semelhante à ETL, na qual os dados são extraídos das suas fontes originais. No entanto, a principal diferença reside nas etapas seguintes. Em vez de transformar os dados antes do carregamento, a ELT carrega os dados brutos ou minimamente processados diretamente no sistema-alvo, que é frequentemente um lago de bases de dados escalável ou um armazém de dados cloud capaz de lidar com grandes volumes de diversos tipos de dados.
A fase de transformação que utilizamos ocorre no próprio sistema-alvo, graças às suas capacidades de tratamento robustas. Esta abordagem oferece várias vantagens, incluindo uma ingestão de dados mais rápida, uma vez que as transformações não criam um estrangulamento antes do carregamento.
Integração de dados em tempo real
A integração de dados em tempo real concentra-se na movimentação e no processamento de dados com uma latência mínima, garantindo que a informação está disponível nos sistemas alvo quase instantaneamente após a sua criação ou alteração nos sistemas de origem.
Esta abordagem é indispensável para os casos de uso em que o acesso imediato a informações atualizadas é primordial, como a deteção de fraudes, a personalização em tempo real, a monitorização operacional e a sincronização de sistemas empresariais críticos.
Em vez do processamento de batch de aplicações, a integração em tempo real utiliza frequentemente técnicas como a Captura de Dados Alterados (CDC), que identifica e captura alterações feitas a dados da empresa em bases de dados de origem e propaga essas alterações para sistemas alvo.
Vantagens da integração de dados para as empresas
A integração eficaz de dados numa aplicação não é apenas um exercício técnico que utilizamos como ferramentas; é um imperativo estratégico que proporciona benefícios substanciais e multifacetados às empresas que gerem um armazém de dados ou um Data Lakehouse.
Ao desmantelar os silos das bases de dados e ao criar um ambiente de informação coeso, as organizações poderão aproveitar novas oportunidades, melhorar o desempenho e obter uma vantagem competitiva significativa. As vantagens permeiam vários aspetos da empresa, desde o planeamento estratégico até às operações quotidianas.
Tomada de decisões melhorada
Uma das vantagens mais significativas das ferramentas de integração de bases de dados empresariais é a melhoria do processo de tomada de decisões. Quando os dados provenientes de diferentes fontes, como vendas, marketing, serviço de apoio ao cliente e operações, são consolidados e apresentados de forma unificada, os líderes comerciais e os analistas obtêm uma visão abrangente e precisa do desempenho, das tendências do mercado e do comportamento dos clientes.
Esta perspetiva holística de que precisamos permite um planeamento estratégico mais informado, uma vez que as decisões se baseiam em informações completas e fiáveis, em vez de ideias ou intuições fragmentadas.
Com o acesso a dados atempados e consistentes, as organizações podem identificar oportunidades e ameaças mais rapidamente, compreender o impacto das suas ações e fazer escolhas baseadas em dados que conduzem a melhores resultados e promovem a inovação.
Maior eficiência operacional
As ferramentas de integração de dados desempenham um papel crucial no aumento da eficiência operacional. Muitos processos comerciais contam com dados da empresa que residem em vários sistemas, muitas vezes desconectados.
Aceder, reconciliar e transferir manualmente estes dados é demorado, propenso a erros e desvia os valiosos recursos dos empregados de atividades mais estratégicas.
A utilização da integração de dados automatiza estes fluxos de dados empresariais, garantindo que a informação é partilhada de forma simples e precisa entre aplicações e departamentos. Esta automatização simplifica os fluxos de trabalho, tais como encomendas em dinheiro, aquisições a pagar e integração de clientes, reduzindo os tempos de processamento e eliminando a introdução de dados redundantes.
Escalabilidade e flexibilidade
À medida que as aplicações empresariais crescem, também crescem os volumes de dados de que necessitam e a complexidade das suas paisagens informáticas. Uma estratégia de integração de dados bem concebida garante que os sistemas conseguem lidar com quantidades crescentes de dados empresariais sem degradação do desempenho.
As plataformas modernas de integração de dados foram concebidas para escalar, permitindo que as organizações adicionem facilmente novas fontes de dados, acomodem mais utilizadores e se adaptem às necessidades evolutivas da empresa.
Desafios da integração de dados
Embora os benefícios da integração de dados sejam convincentes, o caminho para a obtenção de um ambiente de dados perfeitamente integrado está frequentemente repleto de desafios que precisamos de ferramentas para compensar.
A superação bem sucedida destes obstáculos é fundamental para a realização de todo o potencial dos recursos de dados de uma organização. A compreensão destes obstáculos comuns e das estratégias para os enfrentar, incluindo o papel central de disciplinas como a Gestão de Dados Globais, é essencial para uma iniciativa bem-sucedida de integração de dados empresariais.
Desafios comuns da integração de dados
Organizações que embarcam em projetos de integração de dados encontram frequentemente uma variedade de desafios comuns que necessitam de ferramentas para solucionar.
Um dos principais obstáculos reside frequentemente na qualidade dos dados. Os dados alojados em sistemas de origem diferentes podem variar significativamente em termos de precisão, integralidade, consistência e formato. A integração de dados heterogéneos sem uma limpeza e uma padronização adequadas pode conduzir a informações pouco fiáveis e a decisões incorretas.
A simples complexidade da integração de diversas fontes de dados utilizadas apresenta outro grande obstáculo. As empresas modernas contam com uma multitude de sistemas, incluindo aplicações antigas, bases de dados locais, serviços cloud e dispositivos IoT, cada um com as suas próprias estruturas de dados, API e protocolos de acesso.
Enfrentar os desafios da integração de dados
Ultrapassar com sucesso os obstáculos da integração de dados empresariais requer uma abordagem estratégica e multifacetada.
Um elemento fundamental é o estabelecimento de boas práticas em matéria de governança de dados. Isto implica a definição de políticas, normas e responsabilidades claras em matéria de qualidade, segurança e gestão das bases de dados ao longo do respetivo ciclo de vida. Também é essencial investir em ferramentas e tecnologias adequadas de integração de dados.
As plataformas modernas oferecem capacidades avançadas de ligação a diversas fontes numa organização, transformação de dados, automatização de fluxos de trabalho e gestão de metadados, o que pode simplificar significativamente o processo de integração e melhorar a eficiência.
O planeamento rigoroso e uma abordagem faseada à implementação numa organização podem tornar os projetos complexos mais fáceis de gerir e permitir melhorias iterativas.
Criar competências internas através de equipas de formação e melhoria de competências, ou recrutar consultores experientes, pode colmatar o défice de competências.
Melhores práticas para uma integração de dados bem-sucedida
Alcançar uma integração de dados bem-sucedida e sustentável requer mais do que apenas a implementação de tecnologia. Isso exige uma abordagem estratégica, diligência contínua e um ambiente organizacional de apoio. O respeito das melhores práticas pode aumentar significativamente a eficácia e a longevidade das iniciativas de integração de dados.
Planificador e Estratégia
Um planeamento e uma estratégia eficazes são a base de qualquer projeto de integração de dados bem-sucedido para uma organização. Isto começa por definir claramente os objetivos comerciais que a integração pretende atingir, assegurando o alinhamento com os objetivos gerais da empresa.
É crucial uma avaliação exaustiva do panorama de dados existente, incluindo as fontes, a qualidade e os desafios atuais. Com base neste entendimento, deve ser desenvolvida uma estratégia de integração abrangente, delineando o âmbito, escolhendo as técnicas de integração adequadas (como ETL, ELT ou em tempo real) e selecionando ferramentas e plataformas adequadas.
A definição, desde o início, de políticas sólidas de governança de dados e de normas de qualidade dos dados de uma aplicação orientarão todo o processo e assegurarão a fiabilidade dos dados integrados. Um roteiro bem pensado, com marcos claros, ajudará a gerir a complexidade e as expetativas.
Monitoring e manutenção
A integração de dados não é um projeto único, mas um processo contínuo que requer uma monitorização e manutenção contínuas. Depois de implementados os fluxos de trabalho de integração, é essencial implementar mecanismos para rastrear constantemente o seu desempenho, identificar quaisquer estrangulamentos e assegurar a precisão dos dados.
incluindo a monitorização das métricas de qualidade dos dados, o registo de erros e o alerta das equipas relevantes em caso de problemas em tempo real.
As atividades de manutenção periódicas, tais como a atualização dos conectores, a otimização da lógica de transformação e a adaptação a alterações nos sistemas fonte ou alvo, são essenciais para assegurar a saúde e a eficiência a longo prazo da solução de integração.
A manutenção pró-ativa ajuda a evitar que os problemas menores se transformem em problemas significativos, salvaguardando a fiabilidade da cadeia de fornecimento de dados.
Formação e suporte
O elemento humano é essencial para o sucesso da integração de dados, tornando o treino e o suporte indispensáveis. As equipas técnicas responsáveis pelo desenvolvimento e gestão dos processos de integração requerem uma formação aprofundada sobre as ferramentas, plataformas e metodologias escolhidas.
Igualmente importante é a formação para os utilizadores empresariais que irão consumir os dados integrados, garantindo que compreendem como aceder aos mesmos, interpretá-los corretamente e potenciá-los para a tomada de decisões.
O fornecimento de suporte contínuo através de documentação, serviços de assistência e comunidades de práticas ajuda os utilizadores a superar os desafios e a utilizar com eficácia os dados integrados. A promoção de uma cultura de literacia em dados na organização incentiva a adoção e a utilização otimizada de recursos de dados integrados, maximizando o retorno do investimento.
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