O que é integração de dados?

No cenário digital atual, as organizações normalmente não conseguem funcionar sem coletar dados de uma ampla variedade de fontes, incluindo bancos de dados, aplicativos, planilhas, serviços de nuvem, APIs e outros. Na maioria dos casos, esses dados são armazenados em diferentes formatos e locais, com diferentes níveis de qualidade, o que leva a silos de dados e inconsistências.

O processo de integração de dados visa superar esses desafios, reunindo dados de fontes diferentes, transformando-os em uma estrutura consistente e tornando-os acessíveis para análise e tomada de decisões.

Ao contrário, digamos, da ingestão de dados, que é apenas uma parte da integração de dados, a integração segue para a fase de análise da engenharia de dados. Isso significa que ela engloba fluxos de trabalho de visualização de dados e business intelligence (BI). Assim, ela tem mais responsabilidade pelos resultados dos dados.

A integração de dados envolve uma série de etapas e processos que reúnem dados de fontes diferentes e os transformam em um formato unificado e utilizável. Aqui está uma visão geral de como funciona um processo típico de integração de dados:

1. Identificação das fontes de dados: o primeiro passo é identificar as diversas fontes de dados que precisam ser integradas, como bancos de dados, planilhas, serviços de nuvem, APIs, sistemas legados e outros.
   
   
2. Extração de dados: em seguida, os dados são extraídos das fontes identificadas usando ferramentas ou processos de extração, que podem envolver a consulta de bancos de dados, a extração de arquivos de locais remotos ou a recuperação de dados por meio de APIs.
   
   
3. Mapeamento de dados: diferentes fontes de dados podem usar terminologias, códigos ou estruturas diferentes para representar informações semelhantes. Criar um esquema de mapeamento que defina como os elementos de dados de diferentes sistemas correspondem uns aos outros garante o alinhamento adequado dos dados durante a integração.
   
   
4. Validação de dados e garantia de qualidade: a validação envolve a verificação de erros, inconsistências e problemas de integridade de dados para garantir precisão e qualidade. Processos de garantia de qualidade são implementados para manter a precisão e a confiabilidade dos dados.
   
   
5. Transformação de dados: nesta fase, os dados extraídos são convertidos e estruturados em um formato comum para garantir consistência, precisão e compatibilidade. Isso pode incluir limpeza de dados, enriquecimento de dados e normalização de dados.
   
   
6. Carregamento de dados: o carregamento de dados é onde os dados transformados são carregados em um data warehouse ou qualquer outro destino desejado para análises ou relatórios adicionais. O processo de carregamento pode ser realizado por carregamento em lote ou em tempo real, dependendo dos requisitos.
   
   
7. Sincronização de dados: a sincronização de dados ajuda a garantir que os dados integrados sejam mantidos atualizados ao longo do tempo, seja por meio de atualizações periódicas ou sincronização em tempo real, se for necessária a integração imediata dos dados recém-disponíveis.
   
   
8. Gestão e segurança de dados: ao integrar dados sensíveis ou regulamentados, as práticas de gestão de dados garantem que os dados sejam tratados em conformidade com os regulamentos e requisitos de privacidade. Medidas de segurança adicionais são implementadas para proteger os dados durante a integração e o armazenamento.
   
   
9. Gerenciamento de metadados: os metadados, que fornecem informações sobre os dados integrados, aprimoram sua capacidade de descoberta e usabilidade para que os usuários possam entender mais facilmente o contexto, a fonte e o significado dos dados.
   
   
10. Acesso e análise de dados: uma vez integrados, os conjuntos de dados podem ser acessados e analisados usando várias ferramentas, como software de BI, ferramentas de relatórios e plataformas de funções analíticas. Essa análise leva a insights que impulsionam a tomada de decisões e as estratégias de negócios.

No geral, a integração de dados envolve uma combinação de processos técnicos, ferramentas e estratégias para garantir que os dados de diversas fontes sejam harmonizados, precisos e disponíveis para análises e tomadas de decisões significativas.

Existem vários tipos de integração de dados, cada um com seus próprios pontos fortes e fracos. A escolha do método de integração de dados mais apropriado depende de fatores como as necessidades de dados da organização, o cenário tecnológico, os requisitos de desempenho e as restrições orçamentárias.

Extrair, carregar, transformar (ELT) envolve extrair dados de sua fonte, carregá-los em um banco de dados ou data warehouse e, posteriormente, transformá-los em um formato que atenda às necessidades comerciais. Isso pode envolver limpeza, agregação ou resumo dos dados. Os pipelines de dados ELT são comumente usados em projetos de big data e processamento em tempo real, em que a velocidade e a escalabilidade são críticas.

O processo de ELT depende muito do poder e da escalabilidade dos sistemas modernos de armazenamento de dados. Ao carregar os dados antes de transformá-los, o ELT aproveita ao máximo o poder computacional desses sistemas. Essa abordagem permite um processamento de dados mais rápido e um gerenciamento de dados mais flexível em comparação com os métodos tradicionais.

Com o processo de extrair, transformar, carregar (ETL), os dados são transformados antes de serem carregados no sistema de armazenamento de dados. Isso significa que a transformação ocorre fora do sistema de armazenamento de dados, geralmente em uma área de preparação separada.

Em termos de desempenho, o ELT geralmente tem a vantagem, pois aproveita o poder dos sistemas modernos de armazenamento de dados. Por outro lado, os pipelines de dados ETL podem ser uma escolha melhor em cenários em que a qualidade e a consistência dos dados são fundamentais, pois o processo de transformação pode incluir etapas rigorosas de limpeza e validação dos dados.

Integração de dados em tempo real envolve a captura e o processamento de dados à medida que eles se tornam disponíveis nos sistemas de origem e, em seguida, integrá-los imediatamente ao sistema de destino. Esse método de dados de streaming é normalmente usado em cenários em que são necessários insights atualizados, como análises em tempo real, detecção e monitoramento de fraudes.

Uma forma de integração de dados em tempo real, a captura de dados de mudança (CDC), aplica as atualizações feitas nos dados nos sistemas de origem em data warehouses e outros repositórios. Essas alterações podem então ser aplicadas a outro repositório de dados ou disponibilizadas em um formato consumível pelo ETL, por exemplo, ou por outros tipos de ferramentas de integração de dados.

A integração de aplicativos (API) envolve a integração de dados entre diferentes aplicativos de software para garantir o fluxo de dados e a interoperabilidade contínuos. Esse método de integração de dados é comumente usado em cenários em que diferentes aplicativos precisam compartilhar dados e trabalhar juntos, como garantir que seu sistema de RH tenha os mesmos dados que seu sistema financeiro.

A virtualização de dados envolve a criação de uma camada virtual que fornece uma visão unificada dos dados de diferentes fontes, independentemente de onde os dados residam fisicamente. Ela permite que os usuários acessem e consultem dados integrados sob demanda sem a necessidade de movimentação física de dados. É útil para cenários onde a agilidade e o acesso em tempo real a dados integrados são cruciais.

Com a integração de dados federados, os dados permanecem em seus sistemas de origem originais, e as consultas são executadas nesses sistemas diferentes em tempo real para recuperar as informações necessárias. É mais adequado para cenários em que os dados não precisam ser migrados fisicamente e podem ser integrados virtualmente para análise. Embora a integração federada reduza a duplicação de dados, ela pode sofrer com desafios de desempenho.

A integração de dados oferece vários benefícios, que permitem que as organizações tomem decisões mais informadas, simplifiquem as operações e obtenham uma vantagem competitiva. Os principais benefícios da integração de dados incluem:

A integração de dados é usada em uma ampla variedade de setores e cenários para atender a várias necessidades e desafios de negócios. Os casos de uso mais comuns de integração de dados incluem:

• Data warehousing: a integração de dados é usada ao construir um data warehouse para criar um armazenamento de dados centralizado para análises e relatórios básicos.
  
  
• Desenvolvimento de data lake: os ambientes de big data geralmente incluem uma combinação de dados estruturados, não estruturados e semiestruturados. Migrar esses dados de plataformas locais isoladas para data lakes facilita a extração de valor por meio da realização de análises avançadas dos dados, incluindo inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML).
  
  
• Visão 360° do cliente: a consolidação de dados de clientes de diferentes fontes, como sistemas de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), bancos de dados de marketing e plataformas de suporte, permite que as organizações criem uma visão unificada de cada cliente. Dados de clientes bem integrados podem ajudar as empresas a direcionar melhor seus esforços de marketing, identificar oportunidades de vendas cruzadas/upsell e oferecer um melhor atendimento ao cliente.
  
  
• Business intelligence e relatórios: a integração de dados é essencial para criar relatórios e dashboards abrangentes de BI que fornecem insights sobre vários aspectos do desempenho de uma empresa, como vendas, marketing, finanças e operações.
  
  
• Processamento de dados de IoT: a integração de dados de dispositivos da Internet das Coisas (IoT) permite que as organizações monitorem e gerenciem dispositivos conectados, analisem dados de sensores e automatizem processos com base em insights em tempo real.

Durante muitos anos, a abordagem mais comum à integração de dados exigia que os desenvolvedores manuseassem scripts de código escritos em Linguagem de Consulta Estruturada (SQL), a linguagem de programação padrão usada em bancos de dados relacionais.

Atualmente, vários provedores de TI oferecem muitas ferramentas diferentes de integração de dados que automatizam, simplificam e documentam o processo de integração de dados, desde soluções de código aberto até plataformas abrangentes de integração de dados. Esses sistemas de integração de dados geralmente incluem muitas das seguintes ferramentas:

• Ferramentas ETL: As ferramentas ETL são usadas para extrair dados de várias fontes, transformá-los para atender ao formato ou estrutura desejada e, então, carregá-los em um sistema de destino, incluindo data warehouses e bancos de dados. Além do armazenamento de dados, essas ferramentas são usadas para integração e migração de dados.
  
  
• Barramento de serviço corporativo (ESB) e middleware: essas ferramentas facilitam a integração de diferentes aplicações e serviços de software, fornecendo uma infraestrutura de mensagens e comunicação. Elas permitem a troca de dados em tempo real, a orquestração do fluxo de trabalho e o gerenciamento de API.
  
  
• Ferramentas de data replication: Data replication tools são usadas para replicar continuamente dados dos sistemas de origem para os sistemas de destino, mantendo-os sincronizados. Integração de dados em tempo real, recuperação de desastres e cenários de alta disponibilidade são casos de uso comuns para essas ferramentas.
  
  
• Ferramentas de virtualização de dados: usadas para criar uma camada virtual que fornece uma visão unificada dos dados de diferentes fontes, independentemente de onde os dados estejam fisicamente localizados. Essas ferramentas permitem que os usuários acessem e consultem dados integrados sem a necessidade de movimentação física de dados.
  
  
•  Plataformas de integração de dados como serviço (iPaaS): as soluções iPaaS oferecem serviços de integração de dados baseados em nuvem, incluindo transformação de dados, roteamento de dados, API management e conectividade com várias aplicações no local e na nuvem. Comumente usado para cloud integration e conexão de aplicações SaaS.
  
  
• Ferramentas de integração de dados de streaming: essas ferramentas se concentram na integração em tempo real de dados de streaming de fontes como dispositivos de IoT, sensores, mídias sociais e event streams. Elas permitem que as organizações processem e analisem dados à medida que são gerados.
  
  
• Ferramentas de qualidade e governança de dados: ferramentas para ajudar a garantir que os dados integrados de várias fontes atendam aos padrões de qualidade, estejam em conformidade com as regulamentações e sigam as políticas de governança de dados. Essas ferramentas geralmente incluem recursos de criação de perfil de dados, limpeza e gerenciamento de metadados.
  
  
• Ferramentas de CDC: as ferramentas CDC capturam e replicam alterações nos dados dos sistemas de origem em tempo real. Essas ferramentas são frequentemente usadas para manter os data warehouses atualizados, bem como para análises em tempo real.
  
  
• Ferramentas de Master Data Management (MDM): as ferramentas de MDM se concentram no gerenciamento de clientes, produtos, funcionários e outros tipos de dados mestre e na garantia de sua consistência e precisão em toda a organização. Essas ferramentas geralmente incluem recursos de integração de dados para consolidar e sincronizar dados mestre de vários sistemas.
  
  
• Plataformas de gerenciamento de API: essas plataformas oferecem ferramentas para projetar, publicar e gerenciar APIs. Embora seu foco principal seja possibilitar a integração de APIs, eles desempenham um papel crucial na conexão de sistemas e aplicações.