O que é integração de dados?

A integração de dados envolve várias técnicas para lidar com dados estruturados, não estruturados, em lote e de streaming:

• ETL e ELT : mover e transformar os dados para garantir a consistência em um data warehouse ou data lake
• Virtualização de dados : acessar dados de várias fontes sem movê-los
• Captura de dados alterados (CDC): captura e replicação de alterações de origem em tempo real
• Pipelines sem servidor : uso de arquiteturas sem servidor para eliminar a sobrecarga do gerenciamento de clusters e escalonar automaticamente com cargas de trabalho corporativas

As plataformas modernas de integração de dados evoluíram além do ETL simples para incluir:

• Plataformas de dados autônomas: sistemas sem servidor como o BigQuery que automatizam todo o ciclo de vida, desde a ingestão de dados até o machine learning e insights de IA
• Catálogos universais de IA: hubs centrais como o Dataplex Universal Catalog que permitem que as equipes descubram, governem e forneçam semântica para agentes de IA em silos de dados distribuídos
• Mecanismos de processamento sem servidor: ferramentas como o Serviço gerenciado para Apache Spark que permitem que engenheiros de dados executem jobs de processamento complexos sem gerenciar os clusters de base
• Tabelas de lakehouse abertas: tecnologias como o Lakehouse para Apache Iceberg, que fornece tabelas do Apache Iceberg totalmente gerenciadas, permitindo a interoperabilidade entre diversos mecanismos de código aberto
• Serviços de streaming e CDC: ferramentas de captura de dados alterados (CDC) sem servidor, como o Datastream, para replicação e sincronização de dados quase em tempo real