O que é integração de dados?
A integração de dados é um conjunto de práticas, ferramentas e procedimentos de arquitetura que permitem que as empresas consumam, combinem e aproveitem todos os tipos de dados. Junto com a consolidação de dados de sistemas diferentes, o processo garante que os dados estejam íntegros e sem erros para otimizar sua utilidade para a empresa.
Dados integrados são especialmente úteis para organizações com uma estrutura diversificada e distribuída, com uma série de fontes de dados e ativos que geram suas informações. Nessas instâncias, os dados costumam estar desconectados e descentralizados de outros dados de negócios, fazendo com que a organização não tenha uma visão unificada dos negócios.
A integração de dados permite que as empresas possam trabalhar em seu pleno potencial. Decisões importantes são baseadas em informações precisas e a nova tecnologia baseada em dados íntegros pode ser implementada e otimizada, ajudando as empresas a inovar e prosperar.
História da integração de dados
A combinação de diferentes fontes de dados tem sido um problema desde que os sistemas empresariais começaram a coletar dados. Apenas no início dos anos 80 os cientistas da computação começaram a projetar sistemas compatíveis com interoperabilidade de bancos de dados distintos e heterogêneos.
Um dos primeiros sistemas de integração de dados foi lançado pela Universidade de Minnesota em 1991 e seu objetivo era oferecer interoperabilidade para milhares de bancos de dados populacionais. O sistema usou uma abordagem de data warehousing que extraía, transformava e carregava dados de diferentes fontes em um esquema de visualização único, para compatibilizar os dados.
Nos anos seguintes, outros desafios surgiram, incluindo problemas com qualidade de dados, governança de dados, modelagem de dados e, mais importante, com os dados isolados ou em silos.
Dados integrados se tornaram um imperativo de negócios no começo da década de 2010 com o advento da Internet das Coisas (IoT). De repente, uma ampla gama de dispositivos, aplicativos e plataformas começaram a gerar volumes massivos de dados que faziam as empresas se afogarem. O Big Data se tornou uma realidade e as empresas precisavam encontrar uma maneira de aproveitar o poder de todas essas informações.
Hoje, empresas de todos os portes e setores usam a integração de dados para extrair valor de dados armazenados em diversos aplicativos e plataformas na empresa.
Casos de uso de integração de dados
Os dados produzidos por uma empresa podem ser integrados e usados para criar insights em tempo real que beneficiem a própria empresa. Uma organização presente em diversos locais pode consolidar a visão de todas as suas operações para entender melhor o que funciona e o que não. Uma única visão da empresa facilita a compreensão de causa e efeito, permitindo que as organizações corrijam seu curso em tempo real e minimizem seus riscos.
A integração de dados permite que as empresas:
- Otimizem funções analíticas: Acesso, fila e extração de dados de sistemas operacionais, conhecidos como data warehousing, e depois a transformação e a oferta dos dados à empresa em forma de análises confiáveis.
- Mantenham a consistência entre todos os aplicativos operacionais: Garanta a padronização em nível de banco de dados em todos os aplicativos (dentro e fora da empresa), de maneira uni ou bidirecional.
- Compartilhem dados para fora da empresa: Forneça dados confiáveis a terceiros, como clientes, fornecedores e parceiros.
- Orquestrem serviços de dados: Implemente as funcionalidades de integração de dados em tempo de execução como serviços de dados para garantir a velocidade e a precisão.
- Respaldem a migração e consolidação de dados: Aborde as necessidades de movimentação e transformação de dados relativas à sua migração e consolidação, por exemplo, ao substituir antigos aplicativos ou migrar para novos ambientes.
Benefícios dos dados integrados
A integração de dados é um elemento crucial para a estratégia geral de dados de uma organização. A integração de dados ajuda a fornecer as informações corretas e unificar a organização, alinhando todas as atividades e decisões aos objetivos da organização, para oferecer produtos e serviços de qualidade de forma eficiente e efetiva a seus clientes.
Após a coleta de dados de toda a empresa, eles são depurados e validados para garantir que não tenham erros e inconsistências antes de serem integrados a um conjunto único de dados ou orquestrados em diversos conjuntos de dados, um processo conhecido como metodologia de fabricação de dados.
Uma fonte ampla e precisa de dados integrados ajuda as empresas a apoiar processos e tecnologias de inovação, necessários para seu sucesso. Por exemplo, projetos de inteligência artificial, Machine Learning e Indústria 4.0 não seriam sustentáveis sem acesso a grandes quantidades de dados integrados.
Sem a integração de dados, os dados ficam descentralizados em diferentes aplicativos e plataformas. Isso atrapalha os recursos operacionais e estratégicas da organização. Por exemplo, importantes decisões de negócios estariam baseadas em análises sem precisão devido a conjuntos limitados de dados.
Veja como as organizações estão colhendo os benefícios da integração de dados:
- Evonik Industries: Com atividades em mais de 100 países, a Evonik Industries AG fornece produtos químicos especializados que ajudam a melhorar o desempenho de diversos produtos, de pneus a colchões. Veja como a empresa reduziu em até 50% as tarefas administrativas e otimizou o processamento de dados complexos de materiais.
- The Costain Group: Parceira das agências governamentais do Reino Unido, a Costain Group consolida e acessa dados em silos para deixar projetos de transporte mais eficientes e, ao mesmo tempo, diminuir as emissões e economizar verbas públicas. O grupo conta com a integração de dados para ampliar o acesso aos dados, garantindo decisões mais rápidas baseadas em dados para maximizar os resultados.
Como a integração de dados funciona?
Os modelos mais usados de integração de dados se baseiam em processos de extração, transformação e carregamento (ETL).
- Extração: Os dados são migrados de um sistema-fonte para um repositório temporário de dados em staging, onde são depurados e sua qualidade é verificada.
- Transformação: Os dados são estruturados e convertidos para corresponderem à fonte de destino.
- Carregamento: Os dados estruturados são carregados em um armazém de dados ou outra entidade de armazenamento.
Após a integração das informações, é realizada uma análise dos dados, oferecendo aos usuários de negócios as informações necessárias para que tomem decisões fundamentadas.
Visão do processo de integração de dados, das fontes de dados ao ETL e funções analíticas que ajudam a melhorar as decisões de negócios.
Tipos de integração de dados
Há diferentes tipos de integração de dados que, em geral, dependem da fonte e do tipo dos dados.
- Migração de dados em massa/lote: Esse é o tipo mais comum, que envolve extração, transformação e carregamento de dados.
- Replicação de dados: Os dados são copiados de um banco de dados para outro, usando apenas os dados alterados, que são replicados em um banco de dados secundário.
- Virtualização de dados: Essa é uma visão unificada de todos os dados em um banco de dados usando uma camada de abstração, fornecendo acesso em tempo real aos dados independente de sua localização, sistema de origem ou tipo.
- Integração de dados de fluxo: Usado para dados criados em fluxo constante, em que a transformação pode acontecer a qualquer momento.
- Migração de dados orientada por mensagens: Conjuntos de dados estão agrupados em mensagens lidas pelos aplicativos, com o intercâmbio de dados acontecendo em tempo real.
O desafio é escolher o melhor tipo de integração de dados para as especificidades de seu cenário e necessidades de negócios. A maioria das organizações precisará usar mais de um tipo. Entender como essas ferramentas de integração de dados podem funcionar juntas em um todo coeso é fundamental.
Integração de dados da forma certa
Descubra como escolher a abordagem certa de integração de dados para sua empresa.
Tendências e tecnologias de integração de dados
Transformar e aproveitar o valor dos dados é fundamental para que os negócios se tornem resilientes e ágeis no ambiente de hoje. Também é crucial para a transformação digital e para a adoção de novas tecnologias. Tendências emergentes estão levando a integração de dados a um novo patamar e oferecendo o tão importante valor dos dados.
Orquestração de dados
Com cenários de negócios cada vez mais distribuídos, proliferação de fontes de dados e tipos diversificados de informações, as empresas estão buscando a orquestração de dados para ajudar a organizar grandes volumes de dados.
O processo se aplica a uma abordagem mais ampla de integração de dados e ao modelo de ETL tradicional, integrando, enriquecendo e transformando todos os tipos de dados, como dados desestruturados ou de fluxo, de fontes on-premise, na nuvem ou externas. A orquestração de dados gera insights mais inteligentes e, ao mesmo tempo, reduz a complexidade da integração de dados, bem como os custos a ela associados.
Infraestrutura de dados
Nos anos atuais, métodos padrão de integração de dados falharam devido a novos e crescentes desafios como fontes de dados complexas, limitações de conectividade e outros fatores. A infraestrutura de dados fornece uma abordagem mais ágil e resiliente à integração de dados, minimizando a complexidade com a automatização de processos, workflows e pipelines.
Integração de dados híbridos
Hoje, muitas empresas suportam sistemas on-premise e na nuvem, dispondo de dados extraídos desses sistemas distribuídos em uma ampla gama de aplicativos e locais. A integração de dados híbridos permite que os usuários acessem e compartilhem dados em qualquer aplicativo, não importando a localização dos dados.
Integração holística
Na economia digital e acelerada, a agilidade da empresa é uma prioridade estratégica. Uma abordagem holística para integração é essencial para alcançar esse resultado. Ao combinar dados separados com disciplinas de integração de aplicativos em uma iniciativa comum, todos os tipos de integração serão compatíveis em uma estrutura híbrida.
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Perguntas frequentes sobre integração de dados
Inteligência de dados é o valor que uma organização obtém da integração de dados. Durante o processo de integração, os dados são consumidos, combinados e provisionados em conjuntos de dados para atender aos requisitos de todos os processos e aplicativos empresariais que dependem do acesso a esses dados. Tecnologias inovadoras como ferramentas de inteligência artificial e Machine Learning são capazes de analisar e transformar esses conjuntos massivos de dados em insights de dados inteligentes, usados para fundamentar decisões estratégicas de negócios.
A orquestração de dados vai além da integração de dados, combinando a descoberta, preparação, integração, processamento e conexão de dados em estruturas múltiplas e complexas. A integração de dados é usada em um único lugar, enquanto a orquestração de dados processa e combina dados de maneira flexível para viabilizar novos processos ou melhorar processos de negócios existentes.
Big Data, como o próprio nome diz, são conjuntos massivos de dados desestruturados espalhados por diversas fontes dentro e fora da empresa. Bancos de dados e mecanismos de integração tradicionais simplesmente não são suficientes para processar todo esse volume. Em vez disso, bancos de dados in-memory, soluções de armazenamento e software para Big Data são necessários para adquirir, armazenar e analisar esses dados. Esses avançados componentes oferecem o suporte necessário para garantir que insights de Big Data sejam acionáveis e revelem seu valor.
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