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.
Visão geral da 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 depurados e sem erros para otimizar sua utilidade para os negócios.
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, impossibilitando que a organização tenha uma visão unificada dos negócios.
A integração de dados permite que a empresa alcance seu pleno potencial. Decisões importantes são baseadas em informações precisas e a nova tecnologia que depende de dados depurados pode ser implementada e otimizada, ajudando a empresa 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 naufragarem. 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 funciona. Uma visão única da empresa facilita a compreensão de causa e efeito, permitindo que as organizações corrijam seu curso em tempo real e minimizem riscos.
Com a integração de dados, as empresas podem:
Otimizar as funções analíticas: acessar, colocar em fila e extrair dados de sistemas operacionais, conhecidos como data warehousing, e depois a transformar e entregar os dados à empresa em forma de análises confiáveis.
Manter consistência entre todos os aplicativos operacionais: garantir a padronização em nível de banco de dados em todos os aplicativos (dentro e fora da empresa), de maneira uni ou bidirecional.
Compartilhar dados fora da empresa: fornecer dados confiáveis a terceiros, como clientes, fornecedores e parceiros.
Orquestrar serviços de dados: implementar todas as funcionalidades de integração de dados em tempo de execução como serviços de dados para garantir a velocidade e a precisão.
Respaldar a migração e a consolidação de dados: atender às necessidades de movimentação e transformação de dados relativas à migração e consolidação, por exemplo, ao substituir aplicativos legados ou ao migrar para novos ambientes.
Benefícios dos dados integrados
A integração de dados é um elemento fundamental para a estratégia geral de gerenciamento de dados de uma organização. Ela 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 aos clientes.
Após a coleta de dados de toda a empresa, eles são depurados e validados para garantir que não tenham erros nem 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, as iniciativas 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 estratégicos 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:
Federal Mogul: um dos principais produtores de equipamentos originais e peças de reposição da indústria automotiva, a Federal Mogul fabrica a tecnologia que está no coração de marcas de veículos de prestígio, como Mercedes-Benz, Bentley, Caterpillar. Saiba como eles estabeleceram uma fonte de dados e agilizaram a tomada de decisões com acesso a informações em tempo real.
Costain Group: parceiro das agências governamentais do Reino Unido, o 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 preparação, 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 data warehouse ou outra entidade de armazenamento.
Após a integração das informações, é realizada uma análise dos dados, fornecendo aos usuários de negócios as informações necessárias para que tomem decisões fundamentadas.
Uma visão do processo de integração de dados, das fontes de dados ao ETL e funções analíticas, que ajuda 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 virtual, concedendo 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: os 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. É fundamental entender como essas ferramentas de integração de dados podem funcionar juntas em um ambiente coeso.
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. Novas tendências estão levando a integração de dados a um novo patamar e oferecendo esse 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 recorrendo à orquestração de dados para 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 reduz a complexidade da integração de dados, bem como os custos a ela associados.
Infraestrutura de dados
Nos últimos anos, os 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 nos negócios é uma prioridade estratégica. Uma abordagem holística à 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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