Integração de Dados

O que é integração de dados?

A integração de dados mescla dados de vários sistemas de origem para formar uma visão unificada dos dados para processos técnicos e de negócios.

As organizações possuem vastos conjuntos de dados, tanto internos quanto externos. Aplicações de negócios e equipes de operações podem precisar de alguns desses dados para completar uma transação ou tarefa. Por exemplo, um agente de crédito que aprova hipotecas deve revisar os registros de conta do cliente, históricos de crédito e valores de propriedades.

Com a ajuda da integração de dados, o agente de crédito obtém todos os dados reunidos em um local central, para que não precise combiná-los manualmente. A integração de dados é o componente mais crítico que pode levar esse processo ao sucesso.

Os dados corretos no momento, local e formato certos são vitais para uma operação de dados mais suave. Dados dispersos podem causar inconsistência, ineficiência e imprecisão em todo o processo.

Muitas organizações usam software de integração de big data para gerenciar e armazenar grandes clusters de dados e usá-los em aplicações na nuvem.

Benefícios da integração de dados

A integração de dados oferece aos analistas uma visão abrangente de indicadores-chave de desempenho e outras informações relacionadas a processos. Alguns dos benefícios da integração de dados são:

• Melhor qualidade de dados para tomada de decisão. Executivos de negócios e desenvolvedores obtêm os dados corretos usando a integração de dados. Isso também inclui limpeza de dados e outras medidas de qualidade de dados para corrigir erros e problemas no banco de dados.

• Acesso fácil aos dados. A integração de dados ajuda cientistas de dados e outros usuários de inteligência de negócios (BI) a acessar dados facilmente para análises. Pipelines de dados orientados por integração ajudam a entregar os dados necessários diretamente aos usuários.

• Menos silos de dados. Silos de dados são um grupo de dados acessíveis apenas a um grupo de pessoas e não a outros membros da equipe na organização. A integração de dados ajuda a quebrar silos de dados departamentais, permitindo que profissionais usem dados para fins analíticos.

• Melhor eficiência para os usuários. Como os dados são facilmente encontrados em um banco de dados compartilhado, os usuários têm tempo para trabalhar em coisas críticas em vez de encontrar os dados necessários de várias fontes. Isso melhora a eficiência dos membros da equipe.

• Operações de negócios orientadas por dados. Melhor eficiência e acesso fácil tornam mais fácil para as organizações serem mais orientadas por dados no planejamento estratégico e na tomada de decisões operacionais.

• Redução de custos. A integração de dados reduz a necessidade de tarefas manuais, pois automatiza o processo de integração. Ajuda a reduzir custos ao eliminar fluxos de trabalho redundantes.

Processo de integração de dados

Independentemente do tipo de integração de dados, o fluxo permanece o mesmo. Existem seis etapas comuns seguidas em um processo de integração de dados.

• Coletar requisitos. Coletar e verificar os requisitos de negócios. Esta etapa ajuda os usuários a continuar com o planejamento e design. Considere as várias técnicas que podem ser necessárias para a integração.

• Perfil das fontes de dados. O próximo passo é gerar o perfil de dados e avaliar relatórios que precisam de integração. Isso ajuda a descobrir quaisquer detalhes ocultos ou o estado atual dos dados.

• Revisar requisitos. Uma vez que o relatório de avaliação esteja pronto, identifique a lacuna entre os requisitos de integração e a avaliação.

• Design. Os analistas devem projetar conceitos críticos, como design arquitetônico, critérios, limpeza de dados, padronização, etc.

• Implementar. Pode-se começar integrando baixos volumes de dados, inicialmente, e aumentar gradualmente os volumes e fontes.

• Verificar, validar e monitorar. Teste a precisão e eficiência do processo de integração. Certifique-se de que não haja ou haja muito pouca perda de dados. A qualidade dos dados não deve se deteriorar após a integração.

Técnicas de integração de dados

A integração de dados é um passo crucial no processo de gerenciamento de dados. Essas técnicas automatizam processos de integração de dados e consolidam dados de várias fontes.

• Extrair, transformar e carregar (ETL). De várias fontes, cópias de conjuntos de dados são coletadas, modeladas e carregadas no banco de dados ou em um data warehouse.
• Extrair, carregar e transformar. Os dados são carregados em um sistema de dados e posteriormente transformados para vários fins analíticos.
• Captura de mudança de dados. Esta técnica rastreia mudanças no banco de dados em tempo real e aplica correções simultaneamente em data warehouses.
• Replicação de dados. A técnica de replicação duplica dados em todos os bancos de dados. Ajuda a manter as informações sincronizadas para backup e outros usos operacionais.
• Virtualização de dados. Aqui, os dados são virtualmente reunidos em um só lugar a partir de diferentes sistemas, em vez de formar um novo banco de dados.
• Integração de dados em streaming. Esta é uma técnica de integração de dados em tempo real onde dados de várias fontes são continuamente integrados e alimentados em sistemas para análises.

Integração de dados vs. integração de aplicações

Alguns confundem integração de dados com integração de aplicações, mas os dois têm diferenças fundamentais.

Integração de dados foca em lidar com grandes quantidades de dados. Normalmente, integra dados que já foram processados para garantir sua qualidade.

Integração de aplicações lida com pedaços menores de dados e suporta compartilhamento instantâneo de dados. Garante que os dados permaneçam consistentes mesmo quando diferentes indivíduos ou sistemas os atualizam de vários lugares. Além disso, a integração de aplicações processa dados mais rapidamente do que a integração de dados. Permite que as empresas lidem com dados novos ou enfrentem desafios de desempenho imediatamente.

Diferentes equipes gerenciam esses dois tipos de integração dentro de uma empresa. DevOps supervisiona a integração de aplicações porque está ligada ao desenvolvimento de software. Enquanto isso, DataOps assume a integração de dados, focando na coordenação e gerenciamento de dados.

Saiba mais sobre como a integração de dados ajuda as empresas a tomar decisões estratégicas.