O que é integração de dados?

RESUMO

A integração de dados combina dados de diferentes fontes em um sistema de destino. Ela envolve vários estágios, incluindo extração, transformação, carregamento, sincronização e governança de dados, cada um deles garantindo que os dados sejam precisos, consistentes e acionáveis. Os tipos de integração de dados incluem integração de aplicativos, armazenamento de dados e virtualização. Ferramentas como o Amazon Aurora zero-ETL com o Amazon Redshift e ferramentas de streaming de dados como o Apache Kafka são usadas para agilizar o processo de integração. Embora a integração ofereça grandes benefícios, como melhor qualidade de dados, insights mais rápidos e melhor colaboração, ela também traz desafios, como silos de dados, custos de implementação e problemas de governança. É fundamental que você entenda os possíveis contratempos antes do início do processo de integração de dados para maximizar o valor para sua organização.

O que é integração de dados?

A integração de dados é o processo de combinação de dados de diferentes fontes em uma visão unificada. Envolve a extração de dados de vários sistemas (por exemplo, bancos de dados, aplicativos ou data warehouses), transformando-os em um formato compatível e carregando-os em um sistema central. A integração de dados melhora a acessibilidade, a consistência e a confiabilidade, levando a melhores análises, relatórios e tomadas de decisão.

Continue lendo este recurso para saber mais sobre a integração de dados, suas vantagens e limitações e as ferramentas que você pode usar para facilitá-la.

• Como funciona a integração de dados?
• Tipos de integração de dados
• Exemplos de integração de dados
• Benefícios da integração de dados
• Desafios da integração de dados
• Ferramentas de integração de dados
• Um detalhamento completo do processo de integração de dados
• Principais conclusões

Como funciona a integração de dados?

A integração de dados combina dados de várias fontes em uma visão holística para facilitar a análise, a geração de relatórios e a tomada de decisões. Ela se baseia em um processo que envolve extração, transformação, carregamento, sincronização e governança de dados, que explicaremos em mais detalhes a seguir.

Extração de dados

A fase de extração de dados envolve a recuperação de dados de bancos de dados, serviços em nuvemAPIs, arquivos simples (como CSV ou Excel) e plataformas legadas. Esta etapa concentra-se na coleta dos dados relevantes sem modificar as fontes originais. Ela começa com a identificação de onde os dados residem e, em seguida, com a seleção de um método de extração adequado: extração completa, que recupera todos os dados de uma só vez, ou extração incremental, que extrai apenas dados novos ou atualizados desde a última integração. Manter a integridade dos dados durante esse processo é fundamental para garantir a precisão e a consistência. Ferramentas automatizadas ou scripts personalizados costumam ser usados para se conectar a fontes e extrair os dados necessários, preparando a base para as fases subsequentes de transformação e carregamento.

Transformação de dados

A fase de transformação de dados envolve a conversão de dados extraídos em um formato consistente e utilizável para o sistema central. Ela inclui a limpeza dos dados por meio da remoção de duplicatas, correção de erros, tratamento de valores ausentes e padronização de formatos como data e hora, moeda ou unidades de medida. Também pode incluir o enriquecimento de dados, que envolve a adição de contexto adicional ou valores derivados, e o mapeamento de dados, que alinha campos de diferentes fontes a um esquema unificado. Essa fase garante que os dados integrados sejam precisos e compatíveis, de modo que estejam prontos para análise, geração de relatórios ou processamento adicional no sistema central.

Carregamento de dados

A fase de carregamento de dados envolve a transferência dos dados transformados para um sistema central, como um Armazém de dados, lago de dados ou plataforma de análise. Essa etapa garante que os dados limpos e padronizados sejam armazenados em um local centralizado para serem acessados e usados em relatórios, análises ou outras operações. Dependendo do sistema e dos requisitos, os dados podem ser carregados em lotes em intervalos programados ou continuamente em tempo real (streaming). O processo também inclui a validação dos dados carregados para garantir que tenham sido transferidos corretamente. O carregamento de dados eficiente e confiável garante que o conjunto de dados integrado final seja preciso, atualizado e pronto para uso.

Sincronização e atualizações de dados

A fase de sincronização e atualização de dados garante que o sistema central permaneça consistente com as alterações feitas nos sistemas de origem. Ela envolve a verificação regular de dados novos, modificados ou excluídos e a atualização adequada dos dados integrados para manter a consistência em todos os sistemas. A sincronização pode ser feita em tempo real ou em intervalos programados, dependendo das necessidades comerciais e da configuração técnica. Ela pode incluir mecanismos de resolução de conflitos, controle de versões e trilhas de auditoria para rastrear as alterações e garantir a precisão dos dados. Essa fase é essencial para manter a confiabilidade dos dados integrados, especialmente em ambientes dinâmicos em que os dados são alterados com frequência.

Qualidade e governança de dados

A fase de qualidade e governança dos dados garante que os dados integrados sejam precisos e estejam em conformidade com as políticas organizacionais e as regulamentações externas. Ela inclui a implementação de regras e verificações para validar a integridade dos dados, detectar e corrigir erros e manter formatos padronizados em todos os conjuntos de dados. A governança de dados também envolve a definição de funções, responsabilidades e procedimentos para gerenciar o acesso, a segurança e o uso dos dados. Essa fase pode incluir a manutenção de metadados, a documentação da linhagem de dados e a aplicação da conformidade com as leis de privacidade de dados, como GDPR ou HIPAA. Por fim, ela garante que os dados integrados permaneçam confiáveis e alinhados com as metas comerciais e os requisitos legais.

Tipos de integração de dados

Há vários tipos de integração de dados, cada um projetado para atender a necessidades comerciais e ambientes técnicos específicos. Esses tipos de integração têm finalidades diferentes e, muitas vezes, as organizações usam uma combinação deles para atender a requisitos de dados complexos.

Integração manual de dados

A forma mais básica de integração de dados envolve usuários que coletam e mesclam dados manualmente. Embora simples, esse processo consome tempo e é propenso a erros humanos, o que o torna adequado apenas para projetos de pequena escala ou únicos.

Integração de dados de middleware

O middleware atua como uma ponte entre os sistemas, permitindo que eles se comuniquem e compartilhem dados em tempo real. É comumente usado em ambientes corporativos em que diferentes aplicativos precisam trabalhar juntos sem problemas.

Integração de aplicativos

Esse método envolve aplicativos de software que usam conectores ou APIs para transferir e sincronizar dados com outros sistemas. É flexível e frequentemente usado para integrar plataformas baseadas em nuvem ou soluções SaaS.

Integração uniforme de acesso a dados

Essa abordagem oferece uma visão unificada dos dados sem movê-los fisicamente. Em vez disso, ela acessa e consulta dados em tempo real em vários sistemas, o que a torna útil para organizações que precisam de insights rápidos sem duplicação de dados.

Integração de armazenamento comum (data warehousing)

Com a integração do armazenamento comum, os dados de várias fontes são extraídos, transformados e carregados em um repositório central, geralmente um data warehouse. Esse processo é ideal para business intelligence, análise de histórico e geração de relatórios.

Virtualização de dados

A virtualização de dados cria uma camada abstrata que permite aos usuários acessar e analisar dados de várias fontes como se estivessem em um único local. Ela minimiza a movimentação física dos dados e melhora a agilidade e a velocidade no acesso a insights em tempo real.

Exemplos de integração de dados

A integração de dados é usada em todos os setores para melhorar as operações, obter insights e tomar decisões informadas. Aqui estão alguns exemplos de como ela melhora o envolvimento do cliente, o comércio eletrônico, a saúde, os serviços financeiros e o gerenciamento da cadeia de suprimentos.

Cliente 360

Uma empresa integra dados de seu CRM, análise de site, plataformas de mídia social e ferramentas de marketing por e-mail para criar um perfil unificado do cliente. A integração permite campanhas de marketing personalizadas e melhor envolvimento do cliente com base no comportamento e nas preferências em tempo real.

Gerenciamento de pedidos

Um varejista on-line integra dados de seu site, banco de dados de inventário, provedor de remessa e gateway de pagamento para agilizar o processamento de pedidos. A integração garante o rastreamento preciso do estoque, remessa mais rápida e melhor atendimento ao cliente.

Registros de pacientes

Um hospital integra os dados do paciente de vários departamentos, como resultados de laboratório, sistemas de imagem e registros eletrônicos de saúde (EHRs), em um sistema centralizado. Com isso, os médicos têm uma visão completa do histórico médico do paciente, melhorando as decisões de diagnóstico e tratamento.

Relatórios financeiros

Um departamento financeiro combina dados de várias plataformas de contabilidade, ferramentas de controle de despesas e sistemas de folha de pagamento em um data warehouse central. A integração desses dados permite relatórios financeiros consistentes, verificações de conformidade e previsões mais precisas.

Gerenciamento da cadeia de suprimentos (SCM)

Uma empresa de manufatura integra dados de fornecedores, instalações de produção e parceiros de logística para monitorar toda a cadeia de suprimentos em tempo real. Isso ajuda a identificar gargalos, reduzir atrasos e otimizar o gerenciamento de estoque.

Benefícios da integração de dados

A integração de dados ajuda as organizações a otimizar as operações, melhorar a colaboração e analisar melhor os dados. Ao unificar as informações, as empresas podem obter mais insights e melhorar a eficiência operacional. Aqui estão alguns dos benefícios específicos que a integração oferece:

• Melhoria da acessibilidade dos dados: Os sistemas integrados oferecem uma visão centralizada dos dados, facilitando o acesso dos usuários às informações necessárias sem a necessidade de alternar entre várias ferramentas ou bancos de dados.
• Tomada de decisões mais bem informadas: Com confiabilidade, dados em tempo realCom isso, as equipes podem tomar decisões de negócios com confiança e responder rapidamente a mudanças e novas oportunidades.
• Aumento da eficiência operacional: A automação dos fluxos de dados reduz a necessidade de entrada manual de dados, evitando que as equipes se envolvam em tarefas repetitivas e monótonas e conservando os recursos para iniciativas estratégicas.
• Melhoria da qualidade dos dados: A integração de dados padroniza e limpa os dados de várias fontes, reduzindo erros, duplicatas e inconsistências entre sistemas.
• Melhor colaboração entre as equipes: Quando todos os departamentos trabalham com os mesmos dados, o alinhamento e a comunicação melhoram, promovendo um ambiente mais colaborativo e produtivo.
• Escalabilidade aprimorada: Os sistemas integrados são mais fáceis de dimensionar à medida que as necessidades comerciais aumentam, tornando mais simples a integração de novas ferramentas, plataformas ou fontes de dados.
• Suporte para análise e IA: Conjuntos de dados limpos e unificados são essenciais para o business intelligence, a análise preditiva e o aprendizado de máquina precisos.
• Conformidade e segurança aprimoradas: O gerenciamento centralizado de dados facilita a aplicação de políticas de governança de dados, o rastreamento da linhagem de dados e a garantia de conformidade com as normas de privacidade.

Desafios da integração de dados

Por mais benéfica que seja a integração de dados, sua implementação pode ser desafiadora, principalmente se os sistemas, as fontes de dados e as necessidades comerciais forem complexos. Por isso, planejar os desafios com antecedência é fundamental para o processo de integração. Veja aqui para o que você deve se preparar:

• Silos de dados e incompatibilidade: A integração de dados de sistemas desconectados ou plataformas legadas pode ser difícil devido a diferentes formatos, estruturas e tecnologias.
• Problemas de qualidade de dados: Dados inconsistentes, incompletos ou duplicados podem levar a resultados imprecisos se não forem devidamente limpos e validados durante a integração.
• Complexidade da integração em tempo real: Permitir a sincronização de dados em tempo real ou quase em tempo real requer infraestrutura e ferramentas mais avançadas, o que geralmente aumenta o custo e a complexidade da integração.
• Altos custos de implementação: Dependendo do tamanho e do escopo, os projetos de integração podem consumir muitos recursos, exigindo investimentos em ferramentas, consultores e manutenção contínua.
• Preocupações com a escalabilidade: Manter a qualidade do desempenho e garantir a escalabilidade do sistema central pode se tornar um desafio à medida que o volume de dados aumenta.
• Riscos de segurança e conformidade: A movimentação e a combinação de dados de vários sistemas podem criar vulnerabilidades se não houver controles de acesso, criptografia e medidas de conformidade adequados.
• Questões de governança: O alinhamento de equipes, processos e políticas em torno de fluxos de trabalho de dados integrados pode ser difícil sem uma estrutura de governança clara e apoio organizacional.
• Seleção de ferramentas: A escolha da plataforma ou ferramenta de integração de dados correta requer uma avaliação cuidadosa para garantir que ela se adapte ao ambiente técnico e às metas comerciais da organização.

Ferramentas de integração de dados

Essas ferramentas extraem dados de várias fontes, transformam-nos em um formato padronizado e os carregam em um sistema central.

• ELT (extrair, carregar, transformar): O Google Cloud Dataflow, o AWS Glue e o Fivetran são ideais para ambientes em que os dados são carregados em um data warehouse ou data lake e, em seguida, transformados conforme necessário. Essas ferramentas são especialmente úteis para a integração de dados baseada na nuvem.
• Zero-ETL (extrair, transformar, carregar): O Amazon Aurora zero-ETL com o Amazon Redshift e o Google BigQuery Data Transfer Service simplifica o pipeline de dados, eliminando a necessidade de processos ETL tradicionais. Ele permite a movimentação quase instantânea de dados entre sistemas e reduz a latência e a manutenção.
• Integração baseada em API: As empresas podem usar ferramentas como MuleSoft Anypoint Platform, Dell Boomi e Zapier para automatizar fluxos de trabalho e integrar diferentes aplicativos por meio de APIs.
• Integração de dados em tempo real: O Apache Kafka, o AWS Kinesis e o Google Cloud Pub/Sub são ferramentas de streaming de dados projetadas para lidar com o fluxo contínuo de dados, o que as torna perfeitas para cenários que exigem processamento de dados em tempo real.
• Integração de dados híbridos: As organizações podem usar o Talend Cloud, o Oracle Data Integrator (ODI) e o Microsoft Azure Data Factory para integrar a nuvem e sistemas locais, garantindo a troca perfeita de dados entre diferentes ambientes.

Um detalhamento completo do processo de integração de dados

Planejamento para integração de dados

Defina claramente seus objetivos de dados, identifique as fontes de dados (por exemplo, bancos de dados, APIs) e identifique outras ferramentas relevantes. Durante essa fase, você também deve instituir uma estrutura de governança de dados para segurança, conformidade e qualidade dos dados.

Transformação de dados usando tecnologias de IA

Você pode usar a IA para detectar padrões, limpar inconsistências e melhorar os dados preenchendo os valores ausentes ou sugerindo formatos padrão. Ela também pode mapear campos entre diferentes fontes de dados, tornando o processo de transformação mais rápido, mais preciso e adaptável às mudanças ao longo do tempo.

Dependendo da ingestão de dados em tempo real

Uso ingestão de dados em tempo real para coletar, processar e integrar dados de diferentes fontes à medida que são gerados. Essa abordagem permite insights e tomadas de decisão atualizados e oferece suporte a ambientes dinâmicos, como finanças, comércio eletrônico e IoT, sincronizando continuamente os dados sem esperar por atualizações em lote.

Utilização da integração nativa da nuvem

Aproveite as infraestruturas nativas da nuvem, como data lakes ou warehouses, para conectar, transformar e gerenciar dados em sistemas distribuídos. Isso permite a integração perfeita entre aplicativos em nuvem, sistemas locais e fontes de dados, muitas vezes com sobrecarga de infraestrutura reduzida e suporte incorporado para fluxos de trabalho modernos.

Garantir a precisão por meio de análises e monitoramento

Após a integração, rastreie a análise e monitore continuamente o desempenho dos dados para garantir a precisão e a consistência do sistema. O rastreamento dos seus dados ajuda a detectar anomalias, monitorar a eficiência do fluxo de dados e fornecer insights sobre a integridade do sistema, permitindo a rápida resolução de problemas e a melhoria contínua.

Principais conclusões

1. A integração de dados é fundamental para obter insights unificados: A combinação de dados de várias fontes garante que as empresas tenham uma visão completa e precisa para tomar decisões de negócios.
2. O planejamento estratégico é a base: A chave para o sucesso é uma estratégia bem definida que inclui a preparação antecipada para os obstáculos, a identificação de fontes de dados, a seleção de ferramentas de integração e a definição de políticas de governança.
3. A IA e a automação aumentam a eficiência: O aprendizado de máquina simplifica o mapeamento de dados, a transformação e a detecção de anomalias, reduzindo os erros manuais e acelerando os processos.
4. O processamento em tempo real permite uma tomada de decisão mais rápida: As ferramentas de streaming de dados, como o Apache Kafka e o AWS Kinesis, permitem que as empresas ajam instantaneamente com base em novos dados.
5. As soluções nativas da nuvem oferecem escalabilidade: Os data warehouses em nuvem (Snowflake, BigQuery) e os data lakes oferecem maneiras flexíveis e econômicas de gerenciar a integração de dados em grande escala.
6. A qualidade e a governança dos dados são fundamentais: O monitoramento contínuo, a conformidade com os regulamentos (GDPR, HIPAA) e as medidas de segurança garantem que os dados permaneçam confiáveis e seguros.
7. A integração eficaz proporciona valor comercial: Os dados integrados potencializam o business intelligence, a análise preditiva e os insights orientados por IA.