O que é integração de dados?

O big data, a Internet das Coisas (IoT), o software como serviço (SaaS), a atividade na nuvem e muito mais criaram uma explosão no número de fontes de dados e no grande volume de dados existentes no mundo. Mas a maioria desses dados foi coletada e armazenada em silos independentes ou armazenamentos de dados separados. A integração de dados é o processo de descobrir, mover e combinar dados de várias fontes para gerar insights e potencializar o machine learning e as análises avançadas.  

A integração de dados é especialmente importante à medida que sua empresa busca estratégias de transformação digital, já que sua capacidade de melhorar as operações, aumentar a satisfação do cliente e competir em um mundo cada vez mais digital exige a visualização de todos os seus dados.

A solução de integração de dados do Google Cloud é um conjunto de serviços acoplados com flexibilidade, mas altamente integrados que inclui:

  • Cloud Composer: é um serviço totalmente gerenciado de orquestração de fluxos de trabalho criado no Apache Airflow para gerenciar e orquestrar todo o ciclo de vida de dados e processos.
  • Datastream: um serviço de captura e replicação de dados alterados fácil de usar e de servidor
  • Dataplex Universal Catalog: um catálogo universal para descobrir, gerenciar, monitorar e controlar dados e artefatos de IA no Google Cloud.
  • O Dataflow é um serviço de análise de streaming totalmente gerenciado que minimiza a latência, o tempo de processamento e o custo.
  • Pub/Sub: um serviço de mensagens assíncrono e escalonável usado para análise de streaming e pipelines de integração de dados
  • Dataproc: um serviço Spark e Hadoop totalmente gerenciado para processamento em lote, consulta, streaming e machine learning
  • BigQuery: plataforma de IA sem servidor do Google Cloud para análise escalonável. Ele permite consultas SQL rápidas de grandes conjuntos de dados e inclui machine learning e BI integrados. O serviço de transferência de dados do BigQuery automatiza a migração de dados de fontes comuns e outros nuvens para o BigQuery de forma programada e gerenciada

Integração de dados definida

Integração de dados é o processo de reunir dados de diferentes origens para uma visualização unificada e mais prática, para que sua empresa possa tomar decisões melhores e mais rápidas.

A integração de dados pode consolidar todos os tipos de dados, estruturados, não estruturados, em lote e streaming, para fazer tudo, desde consultas básicas de bancos de dados de inventário a análises preditivas complexas.

Como você integra dados?

A integração de dados envolve várias técnicas e abordagens, dependendo dos requisitos específicos do projeto. Alguns métodos comuns incluem:

  • ETL (extrair, transformar, carregar): esse método move e prepara dados extraindo-os de várias fontes, transformando-os para garantir a consistência e carregando-os em um destino, como um data warehouse ou data lake
  • ELT (extrair, carregar, transformar): nessa abordagem, os dados são extraídos dos sistemas de origem e carregados diretamente em um sistema de destino, onde são transformados. Isso é frequentemente usado com data warehouses baseados na nuvem que têm poder de processamento para lidar com transformações.
  • Virtualização de dados: essa técnica permite acessar dados de várias fontes sem movê-los fisicamente. A virtualização de dados cria uma camada virtual que integra dados de diferentes sistemas, oferecendo uma visualização unificada dos dados
  • Captura de dados alterados (CDC): a CDC envolve a captura de mudanças feitas nos dados nos sistemas de origem e a replicação dessas mudanças em um sistema de destino em tempo real ou quase real.
  • Integração de APIs: as APIs podem ser usadas para integrar dados entre diferentes aplicativos e sistemas. Isso envolve o uso de APIs para extrair dados de sistemas de origem e carregá-los em sistemas de destino

Benefícios da integração de dados

A integração de dados oferece uma série de benefícios para as organizações, incluindo:

  • Melhor tomada de decisão: ao fornecer uma visão unificada de dados de várias fontes, a integração de dados pode ajudar as empresas a tomar decisões mais informadas.
  • Mais eficiência: a integração de dados pode automatizar processos de dados, reduzindo a necessidade de entrada e análise manual de dados
  • Experiência do cliente aprimorada: a integração de dados pode ajudar as empresas a personalizar as experiências dos clientes, oferecendo uma visão de 360 graus dos dados do cliente
  • Melhor qualidade dos dados: a integração de dados pode ajudar a melhorar a qualidade dos dados identificando e corrigindo erros e inconsistências
  • Redução de custos: a integração de dados ajuda a reduzir custos ao simplificar os processos de dados e melhorar a acurácia deles

Quais são os desafios da integração de dados?

Dificuldade de usar plataformas de integração de dados

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.

Gerenciamento de dados em grande escala é difícil

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.

Integração de dados com vários estilos de entrega

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. 

Problemas de semântica de dados

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.

Capex e opex altos da infraestrutura de integração de dados

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.

Dados que estão interligados aos aplicativos

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.

Exemplos de integração de dados

  • Cliente em 360: combina dados de CRM, automação de marketing e sistemas de atendimento ao cliente para criar uma visão unificada do cliente
  • Otimização da cadeia de suprimentos : integração de dados de sistemas de manufatura, logística e gerenciamento de inventário para otimizar a cadeia de suprimentos
  • Relatórios financeiros: combinação dados de diferentes sistemas contábeis para criar relatórios financeiros precisos e oportunos
  • Gerenciamento de riscos: integração de dados de várias fontes para identificar e reduzir riscos
  • Marketing personalizado: combinação dados de diferentes canais de marketing para enviar mensagens personalizadas

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O que são as ferramentas de integração de dados?

As plataformas de integração de dados geralmente incluem muitas das ferramentas a seguir:

  • Ferramentas de ingestão de dados: essas ferramentas permitem que você receba e importe dados para usar imediatamente ou armazenar para uso posterior
  • Ferramentas ETL: ETL significa extrair, transformar e carregar, o método de integração de dados mais comum 
  • Catálogos de dados: ajudam as empresas a encontrar e inventariar ativos de dados espalhados por vários silos de dados
  • Ferramentas de governança de dados: ferramentas que garantem a disponibilidade, segurança, usabilidade e integridade dos dados
  • Ferramentas de limpeza de dados: ferramentas que limpam dados sujos, substituindo, modificando ou excluindo-os
  • Ferramentas de migração de dados: essas ferramentas movem os dados entre computadores, sistemas de armazenamento ou formatos de aplicativo
  • Ferramentas mestre de gerenciamento de dados: ferramentas que ajudam as empresas a aderir a definições de dados comuns e alcançar uma única fonte de confiança  
  • Conectores de dados: essas ferramentas movem dados de um banco de dados para outro e também podem realizar transformações

Qual é a função da integração de dados?

A integração de dados é normalmente usada para fazer o seguinte:

Inteligência artificial (IA) e machine learning (ML)

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. 

Armazenamento em data warehouse

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

Desenvolvimento do data lake 

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.

Migração para a nuvem e replicação de banco de 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.  

IoT

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.

Inteligência em tempo real

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

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