O que é integração de dados na nuvem?

O objetivo da integração de dados na nuvem é melhorar o acesso a dados na nuvem e a entrega de dados na nuvem em toda a organização, ao mesmo tempo em que garante que os dados permaneçam seguros, governados e com um bom desempenho como parte de uma estratégia mais ampla de gerenciamento de dados. Esses recursos fundamentais são especialmente críticos à medida que as organizações buscam adotar IA, melhorar a experiência do cliente e escalar a análise de dados em tempo real em meio ao volume, velocidade e variedade crescentes de dados.

Sob o guarda-chuva da integração de dados na nuvem estão dois subtipos: integração de dados na nuvem híbrida e integração de dados multinuvem.

• Integração de dados na nuvem híbrida: integra dados que estão na nuvem pública, na nuvem privada e em infraestruturas locais.
  
  
• Integração de dados multinuvem: integra dados que residem em serviços de nuvem de mais de um provedor de nuvem.

Atualmente, a maioria das empresas opera em ambientes de multinuvem híbrida que abrangem serviços de nuvem pública e privada de vários provedores. Nesse modelo, a integração de dados na nuvem fornece a base para manter os dados acessíveis, confiáveis e utilizáveis onde quer que estejam.

Armazenar os dados empresariais na nuvem oferece vantagens claras, principalmente a eliminação de limites rígidos de armazenamento e a capacidade de armazenar facilmente grandes quantidades de big data. Outros benefícios comuns incluem eficiência de custos, escalabilidade e maior continuidade dos negócios.

Devido a essas vantagens, as organizações migraram dados para a nuvem a um ritmo rápido (ao mesmo tempo em que mantêm os dados no local para atender a requisitos de desempenho ou regulatórios). Algumas previsões projetam que os gastos das empresas com armazenamento em nuvem atingirão US$ 128 bilhões até 2028.¹ Outras estimam que a quantidade de dados armazenados em todo o mundo dobrará entre 2024 e 2029²

Atualmente, os dados corporativos em nuvem, um dos ativos mais críticos de uma organização, estão cada vez mais distribuídos em ambientes híbridos e multinuvem em uma ampla variedade de formatos estruturados e não estruturados .

Esses dados díspares levaram a cenários de dados fragmentados, com informações isoladas entre equipes, plataformas e ambientes, tornando o uso de dados um desafio para as equipes. Ao mesmo tempo, o volume de dados gerados por aplicações, dispositivos de Internet das Coisas (IoT) e dados de transações continua crescendo tanto em sistemas na nuvem quanto em sistemas locais.

A integração de dados na nuvem pode ajudar significativamente a lidar com essa complexidade. Ela combina e harmoniza os dados em ambientes na nuvem e locais. Essa visão unificada torna os dados da nuvem acessíveis e utilizáveis para análise e tomada de decisão. Numa era de rápida inovação e dados cada vez mais fragmentados, esse recurso é essencial.

A fragmentação pode sufocar a inovação e levar a decisões lentas, inconsistentes ou imprecisas, limitando a capacidade de uma organização de inovar, adaptar-se e alcançar a eficiência operacional. Na verdade, de acordo com dados do IBM Institute for Business Value, 68% dos CEOs entrevistados dizem que a arquitetura de dados integrada em toda a empresa é crítica para permitir a colaboração multifuncional e impulsionar a inovação.³

Iniciativas de inteligência artificial (IA), em particular, dependem de dados unificados, confiáveis e consistentes. Sem uma estratégia sólida de integração de dados, as organizações podem ter dificuldades para operacionalizar a IA em escala.

A integração de dados na nuvem segue etapas típicas de integração de dados, mas pode diferir na ordem operacional e em especificidades técnicas, principalmente na forma como os pipelines são projetados para orquestrar a migração dos dados e o processamento dos dados em ambientes de nuvem distribuídos e híbridos.

1. Identificação da fonte de dados: na integração de dados na nuvem, as fontes de dados possuem características específicas da nuvem. Elas geralmente incluem data warehouse em nuvem, software como serviço (SaaS) e aplicações em nuvem, sistemas de armazenamento de objetos em nuvem e sistemas de origem híbridos que abrangem sistemas legados no local e armazenamento de dados baseados na nuvem.
   
   
2. Extração de dados: os dados são extraídos de fontes em nuvem e híbridas usando ferramentas e processos nativos da nuvem que geralmente suportam a ingestão de dados incremental e quase em tempo real (além do processamento em lote tradicional, quando necessário). A extração normalmente envolve interfaces de programação de aplicativos (APIs) ou conectores, tanto gerenciados quanto integrados.
   
   
3. Mapeamento de dados: os esquemas de mapeamento definem como os elementos de dados de diferentes sistemas se correspondem. Essa etapa ajuda a garantir o alinhamento dos dados durante a integração. Na integração de dados na nuvem, os processos de mapeamento devem acomodar o desvio de esquema comum nas fontes de nuvem e SaaS.
   
   
4. Carregamento de dados: extração, carregamento e transformação (ELT) é a abordagem dominante para integração de dados na nuvem, na qual os dados são carregados no sistema de destino (como um data warehouse, data lake ou data lakehouse) antes da transformação. Esta etapa usa armazenamento em nuvem escalável e computação em nuvem para migrar com eficiência grandes volumes de dados na nuvem.
   
   
5. Transformação de dados: a transformação de dados converte e enriquece dados em um formato comum para oferecer suporte à precisão e à compatibilidade posterior. As transformações normalmente usam serviços nativos da nuvem e seguem uma abordagem ELT, aproveitando o processamento paralelo e a operação contínua para acesso a dados sob demanda em ambientes de nuvem.
   
   
6. Validação de dados e garantia de qualidade: os controles de qualidade ajudam a garantir a precisão e a qualidade dos dados, verificando erros, inconsistências e problemas de integridade dos dados. As verificações de validação automatizadas são usadas em escala para manter a consistência entre formatos de dados, códigos, tipos e intervalos.

Assim como a integração de dados tradicional, a integração de dados na nuvem oferece uma ampla gama de benefícios, incluindo:

• Acesso unificado a dados
• Qualidade de dados e consistência
• Escalabilidade e resiliência
• Inovação acelerada

As organizações que implementam a integração de dados na nuvem podem enfrentar uma série de desafios técnicos e operacionais que abrangem governança, desempenho, processamento em tempo real e modelos de implementação.

• Governança, segurança e conformidade
• Desempenho e escalabilidade
• Integração de dados em tempo real
• Implementações híbridas

A integração de dados entre sistemas aumenta o número de possíveis vetores de ataque e, com isso, o risco de acesso não autorizado e a exposição de informações confidenciais. Além das preocupações com a segurança de dados, a transferência de dados dos clientes entre regiões, jurisdições ou ambientes de nuvem pode estar sujeita a diferentes requisitos legais e de residência de dados. As organizações devem garantir que os fluxos de dados estejam em conformidade com as regulamentações aplicáveis, como RGPD, HIPAA e PCI DSS.

A criptografia de dados (tanto em trânsito quanto em repouso), a autenticação forte e as permissões e autorizações em cada ponto de integração podem ajudar a mitigar esses riscos. Um framework robusto de gestão de dados também pode ajudar a fortalecer a segurança. Plataformas de integração de dados com funcionalidades de segurança embutidas e certificações de conformidade podem ajudar a reduzir as despesas operacionais, enquanto plataformas gerenciadas pelo cliente ou hospedadas localmente oferecem um maior controle sobre os protocolos de segurança, aplicação de conformidade e gerenciamento de infraestrutura.

Equilibrar desempenho, custo e dados complexos é um desafio central da integração de dados na nuvem. A menos que as ferramentas de integração de dados sejam projetadas para escalar, elas podem ter dificuldades para lidar com grandes volumes de dados. Pipelines de ingestão sobrecarregados podem retardar o processamento de dados, introduzir atrasos nos processos de negócios, criar resultados inconsistentes e aumentar os custos.

As organizações podem priorizar soluções que ofereçam suporte a conectores de alto rendimento, processamento paralelo e particionamento para dividir grandes conjuntos de dados. As funcionalidades integradas de monitoramento e observabilidade pode fornecer visibilidade de ponta a ponta dos fluxos de dados e da utilização de recursos de armazenamento para evitar gargalos, garantindo um alto desempenho, independentemente das flutuações no volume de dados. A escolha da abordagem de integração correta também é crítica. Por exemplo, os pipelines de ELT transformam os dados após o carregamento, aproveitando o poder da computação elástica de plataformas de nuvem ou data warehouses para processar dados em escala.

A integração de dados em tempo real ou quase em tempo real é cada vez mais crítica para as empresas. A tomada de decisão imediata, cargas de trabalho de IA e outras operações sensíveis ao tempo exigem fluxos contínuos de dados atualizados. No entanto, a integração de dados em tempo real é tecnicamente desafiadora, especialmente em grandes volumes de dados em que o processamento de baixa latência é necessário. As arquiteturas de nuvem distribuídas podem adicionar preocupações adicionais de latência e confiabilidade da rede.

As soluções de integração de dados na nuvem que oferecem suporte a arquiteturas orientadas a eventos (EDAs) permitem que os sistemas se comuniquem e troquem dados em tempo real. A crescente adoção de EDAs em ambientes nativos da nuvem representa uma mudança significativa em relação às arquiteturas tradicionais com base em lotes, rumo a arquiteturas mais dinâmicas e responsivas que processam eventos (registros de dados) à medida que ocorrem.

A captura de dados de alterações (CDC) é outro método de integração em tempo real compatível com muitas soluções. Ele captura e entrega as alterações de dados à medida que ocorrem para diferentes sistemas de destino, permitindo uma sincronização de dados quase em tempo real.

Muitas empresas regulamentaram as cargas de trabalho locais (por exemplo, conjuntos de dados armazenados no Oracle Database, IBM Db2 ou SQL Server) que existem fora da nuvem. Nesses cenários, uma implementação de integração de dados totalmente baseada na nuvem não é prática, pois podem ocorrer desafios de interoperabilidade entre os sistemas locais e as plataformas de nuvem.

Uma implementação híbrida ajuda a lidar com esses desafios, processando os dados onde eles já residem e executando os pipelines no mesmo ambiente (seja na nuvem ou localmente). Essas funcionalidades ajudam a reduzir a complexidade da integração de sistemas legados e nativos da nuvem. Elas também podem ser econômicas, ajudando a reduzir a proliferação de ferramentas.

As implementações híbridas de integração de dados usam a execução remota de mecanismos, um modelo de desenvolvimento de pipeline nativo da nuvem que separa o tempo de projeto e o tempo de execução. Os pipelines são projetados de forma centralizada e executados no ambiente de destino: cargas de trabalho da nuvem para nuvem, da nuvem para o local e do local para a nuvem. Essa flexibilidade traz benefícios cumulativos, incluindo redução na movimentação dos dados, custos de saída mais baixos e latência de rede minimizada.

Existem muitos casos de uso para aproveitar a IA para acelerar, simplificar e otimizar os processos de integração de dados. Exemplos incluem mapeamento de esquemas assistido por aprendizado de máquina, interfaces de processamento de linguagem natural (PLN) para transformação de dados, IA generativa para criação de dados sintéticos e técnicas impulsionado por IA para melhorar a replicação de dados.⁴

A IA agência também é um recurso emergente e moderno de integração de dados que permite que as equipes de dados expressem os requisitos de integração usando linguagem natural. Com base nesses inputs, o agente pode propor planos de design de integração de forma autônoma e auxiliar continuamente na otimização dos fluxos de trabalho ao longo do tempo, à medida que os ambientes de dados e as necessidades de negócios mudam.

Esses recursos agênticos ajudam os engenheiros de dados a projetar e executar pipelines de dados mais rapidamente e a reduzir esforços demorados, como a entrada manual de dados e a migração de dados. Eles também podem reduzir os atrasos para usuários não técnicos, que muitas vezes não conseguem acessar os dados sem a ajuda de equipes de engenharia de dados.

Tal como acontece com outras iniciativas de IA, a sua adoção bem-sucedida depende da participação humana no processo, bem como da manutenção de uma governança de IA robusta e da transparência contínua.