Profissionais de dados experientes são difíceis de encontrar, e caros, mas geralmente são necessários para implantar a maioria das plataformas de integração de dados. Os analistas de negócios que precisam de acesso aos dados para tomar decisões de negócios geralmente dependem desses especialistas. A integração de dados de fontes empresariais, normalmente por 6 meses, retarda o tempo de valorização da análise de dados.

As organizações estão com dificuldade para facilitar a descoberta e o acesso a dados de alta qualidade para análise. À medida que as fontes de dados e os silos de dados crescem, as organizações são forçadas a fazer concessões entre mover e duplicar os dados entre silos para permitir análises avançadas ou deixar os dados distribuídos, mas limitar a agilidade.

Os clientes precisam cada vez mais de vários estilos de envio, como lote, streaming e evento em uma única plataforma. À medida que mais aspectos do negócio criam rastros digitais, as organizações buscam usar a integração e a análise de dados em tempo real para gerar melhores resultados para os negócios. 

Várias versões de dados que significam a mesma coisa podem ser organizadas ou formatadas de maneira diferente. Por exemplo, as datas podem ser armazenadas numericamente como dd/mm/aa ou como mês, dia, ano. O elemento de “transformação” das ferramentas de gerenciamento de dados mestres e ETL abordam esse desafio.

As despesas de capital e operacionais aumentam ao adquirir, implantar, manter e gerenciar a infraestrutura necessária para uma iniciativa de integração de dados de classe empresarial. A integração de dados baseada na nuvem como um serviço gerenciado aborda esse problema de custo diretamente.

Antes, os dados eram tão vinculados e dependentes de aplicativos específicos que não era possível recuperá-los e usá-los em outro lugar da empresa. Hoje, vemos aplicativos e camadas de dados sendo desacoplados para que os dados possam ser usados com maior flexibilidade.

A integração de dados serve como a base para IA e ML, fornecendo dados combinados e de alta qualidade necessários para alimentar os modelos de ML. 

A integração de dados combina dados de várias fontes em um armazenamento de dados para analisar com fins comerciais. 

A integração de dados move os dados de plataformas locais isoladas para data lakes a fim de extrair valor facilmente executando análises avançadas e IA nos dados.

A integração de dados é uma parte central da garantia de uma transição tranquila para a nuvem. Serviços de transferência de dados, conectores de dados, ferramentas de CDC e ferramentas de ETL oferecem opções diferentes para as organizações migrarem para a nuvem, mantendo a continuidade dos negócios.   

A integração de dados ajuda a coletar dados de várias fontes da IoT em um único lugar para que você possa adquirir valor a partir deles.

Os recursos de integração de dados, como streaming e ingestão de eventos, ativam casos de uso, como previsões e recomendações em tempo real.