iPaaS vs. ETL

A iPaaS é uma solução de integração baseada em nuvem, hospedada por fornecedores, que conecta serviços, sistemas e fontes de dados díspares, simplificando automações e fluxos de trabalho em toda a empresa. As ferramentas ETL, por sua vez, são otimizadas para processar grandes volumes de dados para análise ou armazenamento.

Embora tanto a iPaaS quanto o ETL ajudem a simplificar as integrações de dados, as plataformas iPaaS geralmente são mais adequadas para fluxos de dados e automações orientados por eventos e em tempo real. Por exemplo, uma empresa pode usar uma solução iPaaS para atualizar automaticamente seus sistemas de inventário e gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) sempre que um cliente fizer um pedido ou para automatizar fluxos de trabalho de integração de funcionários.

Os sistemas ETL, por sua vez, são geralmente usados para processamento em lote em larga escala, onde os dados brutos são canalizados de múltiplas fontes, transformados em um formato padronizado e carregados em um repositório central (como um data lake ou data warehouse). As organizações podem então alimentar esses dados em plataformas de análise de dados e business intelligence para tomar decisões de negócios mais bem embasadas. Tradicionalmente, as transferências de dados ocorrem em intervalos predefinidos, em vez de em tempo real, priorizando a precisão e a estabilidade em vez da velocidade, embora muitas arquiteturas de ETL modernas agora também sejam compatíveis com a comunicação baseada em eventos.

As empresas não precisam necessariamente escolher entre iPaaS e ETL, elas podem ser consideradas soluções complementares, em que cada uma atende a necessidades de negócios distintas.

A iPaaS é uma boa opção para empresas que precisam de uma solução de integração abrangente e unificada. Seu pacote de ferramentas permite que as organizações criem e monitorem automações personalizadas ou pré-configuradas, gerenciem os ciclos de vida de APIs e otimizem pipelines de dados, simplificando os processos de negócios em ambientes locais, híbridos e em nuvem.

As plataformas ETL, por sua vez, podem ser ideais para as organizações que precisam processar, organizar e dar sentido a grandes quantidades de dados não estruturados de fontes díspares.

À medida que as empresas modernas adotam cada vez mais sistemas escaláveis baseados em nuvem e microsserviços, as distinções entre iPaaS e ETL estão começando a se confundir: muitas soluções iPaaS agora apresentam recursos de processamento e armazenamento de dados semelhantes ao ETL, juntamente com recursos de integração tradicionais. As plataformas ETL, por sua vez, estão se inspirando na iPaaS com suporte para fluxos de trabalho orientados a eventos, otimização de dados impulsionada pela IA e monitoramento avançado.

Vamos analisar mais de perto a iPaaS e o ETL para entender melhor suas diferenças.

A iPaaS é um pacote de software de alto nível que pode facilitar uma ampla gama de recursos de integração, incluindo transformação e sincronização de dados, orquestração de pipeline de dados, monitoramento centralizado e gerenciamento de API. A iPaaS permite que diferentes sistemas (incluindo aplicações SaaS, microsserviços, sistemas legados e outros componente de TI) troquem dados entre protocolos, arquiteturas e formatos de dados.

Tradicionalmente, as organizações utilizavam sistemas de integração de aplicações empresariais (EAI) ou soluções personalizadas baseadas em middleware para integrar aplicações e sistemas. A iPaaS oferece uma atualização moderna, com plataformas projetadas para integrar aplicações e fontes de dados em ambientes locais, híbridos e multinuvem. Essas plataformas costumam ser ideais para fluxos de trabalhos que priorizam a API.

Ao contrário das plataformas de EAI, que normalmente são gerenciadas internamente, a iPaaS segue um modelo de software como serviço, em que as organizações se inscrevem para obter acesso a um conjunto de ferramentas de integração hospedadas por um fornecedor terceirizado. O fornecedor fornece infraestrutura de integração subjacente, ao mesmo tempo que permite aos clientes criar e personalizar automações com ferramentas de pouco código, conectores criados previamente e modelos de arrastar e soltar.

Essa abordagem pode melhorar a agilidade da equipe e acelerar as implementações: em vez de criar integrações individuais do zero, as equipes de TI podem usar a plataforma iPaaS para padronizar e otimizar os processos de manutenção e programação que consomem muitos recursos.

As ferramentas iPaaS também apresentam um painel de controle centralizado, onde as equipes de TI podem monitorar a movimentação de dados, identificar desalinhamentos e erros e aplicar políticas de governança e conformidade. Os dashboards oferecem visibilidade de integração de ponta a ponta, ajudando as equipes a otimizar os mapeamentos de dados, reduzir gargalos de desempenho e identificar vulnerabilidades de segurança.

As primeiras soluções iPaaS foram projetadas principalmente para facilitar as transações de curta duração e sem estado, nas quais o servidor receptor não preserva os dados entre as sessões, enfatizando a escalabilidade, a conectividade e a velocidade. Essa abordagem de arquitetura funcionou bem para casos de uso em tempo real, mas teve dificuldades com orquestrações complexas e com estado, que exigem contexto persistente entre as etapas.

Hoje, no entanto, essas limitações são menos preocupantes, pois as principais plataformas de iPaaS agora oferecem suporte a implementações sem estado e com estado, ajudando a facilitar fluxos de trabalho complexos e de várias etapas e processamento em lote sem sacrificar o desempenho. Da mesma forma, muitas soluções de iPaaS modernas agora permitem que as organizações executem vários tempos de execução de integração em paralelo, com alguns mecanismos de fluxos de trabalho projetados para comunicação síncrona em tempo real (solicitação-resposta) e outros para automações assíncronas e não sensíveis ao tempo (orientadas por eventos). Esses recursos variam de acordo com a plataforma e o provedor.

Apesar dessas inovações modernas, equipes com necessidades de integração não convencionais ou de edge podem achar a iPaaS muito limitante.

As plataformas de ETL ajudam as organizações a consolidar, processar e organizar informações de várias fontes de dados para uso em análise de dados, auditoria, treinamento de modelos de IA e outras aplicações.

O processo começa com a extração, onde os dados são coletados de várias fontes (como bancos de dados relacionais, aplicações SaaS, APIs, documentos de texto e arquivos de log) e levados para uma área de teste central. Os dados são então condicionados e transformados (por meio de enriquecimento, desacoplamento, desnormalização e outros processos) antes de finalmente chegarem a um sistema de destino, como um data lake, data warehouse ou servidor em nuvem.

Como as ferramentas de ETL consolidam, limpam e refinam dados em fontes díspares, elas podem melhorar a tomada de decisão empresarial, fornecendo um contexto mais profundo sobre como diferentes aplicações e componentes de TI interagem entre si. Os processos de ETL também ajudam a garantir que as organizações alcancem uma visão unificada do comportamento e do desempenho do sistema.

As organizações normalmente automatizam os pipelines de ETL, seja por meio de sistemas gerenciados internamente ou com uma solução de ETL de terceiros, reduzindo a entrada manual de dados e melhorando a precisão. Um processo relacionado chamado ETL reverso coleta dados armazenados em um data warehouse e os envia para sistemas operacionais, aplicações SaaS ou outros consumidores subsequentes.

Historicamente, os processos de ETL ocorriam no local, mas ferramentas de ETL mais recentes podem funcionar em ambientes locais, em nuvem e híbridos. Da mesma forma, enquanto as soluções ETL tradicionais eram otimizadas para processamento em lote (onde as transferências de dados ocorrem em horários programados e predefinidos), muitos frameworks de ETL modernos agora também suportam comunicação em tempo real orientada por eventos. Arquiteturas ETL com capacidade de streaming podem capturar e organizar dados em segundos ou minutos, possibilitando fluxos de trabalho de orquestração de dados da Internet das Coisas (IoT ), pipelines de detecção de fraudes, análises de dados em tempo real e outros casos de uso dependentes do tempo.

Quando implementadas corretamente, as plataformas de ETL podem gerenciar dados de forma precisa e confiável em larga escala e ajudar a melhorar a auditabilidade dos fluxos de trabalho. Isso é particularmente útil em setores altamente regulamentados, como saúde, finanças e energia. Eles são também uma boa opção para as organizações que trabalham com dados confidenciais (como registros médicos ou financeiros), pois a criptografia, o mascaramento e outras medidas de segurança ocorrem no meio do processo (durante a transformação), ajudando a garantir que os dados atendam aos protocolos de segurança quando chegarem ao seu destino.

Os fluxos de trabalho de ETL geralmente são adequados para processos de refinamento de dados repetíveis e em grande escala, especialmente aqueles que exigem um poder de processamento mais intenso e gerenciamento de dados e data warehousing avançados, e onde a confiabilidade e a precisão são mais importantes do que a flexibilidade e a agilidade.

Assim, à medida que os recursos de ETL e iPaaS convergem, a dicotomia deixa de ser sobre como os dados migram pelo sistema e passa a ser sobre se uma empresa prioriza a profundidade do esquema (ETL) ou a acessibilidade e conectividade (iPaaS).

As empresas geralmente preferem ferramentas de ETL por sua consistência, controle refinado e eficiência em larga escala. Enquanto isso, a iPaaS geralmente oferece maior flexibilidade e facilidade de uso, permitindo integrações de SaaS mais rápidas, especialmente para equipes não técnicas. Ainda assim, existem exceções, com soluções híbridas que equilibram o alto rendimento e a estabilidade do ETL com a agilidade da iPaaS. Os recursos, pontos fortes e limitações variam de acordo com o fornecedor e a plataforma.

Extrair, carregar, transformar (ELT) é uma variante moderna, baseada na nuvem do ETL tradicional. Depois de extrair os dados, o ELT ignora o estágio de transformação e envia os dados brutos diretamente para um data lake ou outro sistema de destino. O sistema de destino (também chamado de recurso de destino) pode usar seus próprios recursos de computação para mapear, converter e transformar os dados conforme necessário posteriormente.

Os data lakes são uma opção de armazenamento popular em frameworks de ELT porque podem ajudar as organizações a armazenar grandes quantidades de dados estruturados, semiestruturados e dados não estruturados a um custo relativamente baixo. Data lakehouses, que combinam a flexibilidade dos data lakes com a aplicação de esquema dos data warehouses, são outra opção popular de armazenamento.

Ambas as abordagens permitem que as organizações processem e refinem dados onde os dados se encontram, em vez de copiá-los para um sistema separado e isolado para transformação. (Normalmente, os data lakes brutos não incluem recursos de transformação. A transformação é tratada por um mecanismo de computação externo, em camadas. Os lakehouses e plataformas de armazenamento modernas semelhantes geralmente têm um mecanismo de transformação integrado.)

Como o ELT ignora a etapa inicial de transformação de dados (em vez disso, a transformação ocorre posteriormente), ele evita as lentidões e gargalos da migração que podem afetar os pipelines de ETL tradicionais. Ainda assim, sem uma governança adequada, as plataformas de ELT podem se tornar difíceis de manejar; as organizações podem ter dificuldade em entender os dados brutos e não estruturados à medida que eles se acumulam gradualmente no armazenamento.

Nos últimos anos, o ELT surgiu como o modelo preferido das empresas modernas por várias razões, incluindo:

• Os data warehouses em nuvem agora possuem capacidade computacional massiva e escalável integrada, o que muitas vezes torna mais barato carregar dados brutos primeiro e transformá-los dentro do próprio data warehouse.
  
  
• O ELT carrega os dados em seu formato original, o que permite aos engenheiros retransformar os dados, se necessário, sem precisar reinseri-los da fonte.
  
  
• Migrar dados para um warehouse rapidamente e transformá-los mais tarde pode permitir análises iterativas mais rápidas e aumentar a velocidade da geração de valor

No entanto, o ETL ainda é comum em setores regulamentados, onde dados confidenciais brutos não podem ser armazenados sem mascaramento ou filtragem prévia, em cenários com requisitos rigorosos de minimização de dados e em ambientes empresariais legados que dependem de infraestrutura local (em vez de armazenamento em nuvem).

Em resumo, o ELT tornou-se o padrão em stacks de dados modernos e nativos da nuvem, mas o ETL continua sendo popular em cenários onde restrições de conformidade, segurança ou infraestrutura exigem transformação antes do carregamento. O ELT é uma solução robusta para grandes volumes de dados semiestruturados, enquanto o ETL continua sendo a opção preferida para dados que exigem transformações complexas ou validação rigorosa antes de serem utilizados. Não é incomum que as empresas executem ambos os padrões, dependendo da fonte de dados ou do caso de uso.

As ferramentas de ETL ajudam as empresas a coletar, transformar e armazenar dados de fontes díspares, de forma segura e eficiente, incluindo dispositivos IoT, bancos de dados relacionais e aplicações SaaS. Ao padronizar e refinar dados anteriormente confusos ou ilegíveis, as ferramentas de ETL permitem que os sistemas subsequentes gerem insights de negócios precisos e consistentes.

Casos de uso incluem:

Embora a iPaaS e o ETL tenham historicamente lidado com diferentes necessidades de integração de dados, as abordagens estão convergindo gradualmente. Um dos motivos é que as organizações não precisam mais decidir entre a velocidade e a escalabilidade dos fluxos de trabalho com foco em API e a precisão e estabilidade do processamento de dados orientados por lotes.

Em vez disso, as abordagens distribuídas e nativas da nuvem permitem que os fornecedores de integração ofereçam suporte a trocas de dados leves e em tempo real e processos de integração complexos e baseados em intervalos sob o mesmo framework arquitetônico e de governança. Por exemplo, algumas soluções de ETL modernas incorporam gerenciamento de pipelines de pouco código e no-code, orquestração de dados orientada por IA e recursos sem servidor, que refletem as funcionalidades típicas da iPaaS.

Enquanto isso, para fornecer uma solução de integração de ponta a ponta para os clientes, alguns fornecedores de iPaaS agora incorporam funcionalidades semelhantes a ETL, como processamento em lote e mapeamento avançado de fluxo de dados, juntamente com seus recursos típicos de integração entre aplicações.

As empresas têm, sem dúvida, mais flexibilidade do que nunca sobre como gerenciar as integrações em toda a empresa. Elas podem optar por lidar com o processamento em lote internamente e, ao mesmo tempo, delegar as responsabilidades de sincronização de dados em tempo real a um provedor de iPaaS terceirizado. Ou eles podem assinar uma solução única de integração que fornece processamento de recursos de dados em tempo real e em lote.

À medida que as organizações adotam cada vez mais iniciativas de transformação digital, que visam incorporar tecnologias modernas (como IoT, aprendizado de máquina e automação) em todas as funções de negócios, as distinções entre iPaaS e ETL modernos provavelmente continuarão a se diluir.

Como as plataformas iPaaS e ETL geralmente visam diferentes tarefas de integração, as organizações podem considerar qual solução é mais econômica para seu caso de uso específico. Um lugar para começar: você está lidando principalmente com grandes volumes de dados ou com uma ampla variedade de serviços? As soluções de ETL se alinham estreitamente com o primeiro caso de uso, enquanto a iPaaS geralmente é mais adequada para o último.

Dois principais fatores que influenciam os custos dos fluxos de trabalho de ETL são o armazenamento e a computação. As soluções ETL geralmente processam grandes volumes de dados, o que pode exigir alto poder computacional. As organizações também podem incorrer em altos custos de armazenamento à medida que os dados se acumulam em data lakes e outros repositórios.

No entanto, as organizações podem mitigar algumas dessas despesas realizando auditorias regulares e eliminando dados duplicados ou desatualizados. As equipes também podem agendar transformações de dados para fora dos horários de pico, quando o tráfego de rede limitado e a maior disponibilidade de largura de banda contribuem para reduzir os custos gerais.

Transformar dados com muita frequência (ou durante períodos de alta demanda) pode levar a ineficiências, porque o ETL é mais adequado para processamento em lote limitado e repetível, em vez de trocas de dados imediatas e sob demanda.

Como a iPaaS foi projetada principalmente para trocas e sincronizações de dados em tempo real, sua abordagem leve e centrada em API tende a resultar em preços iniciais mais baixos, com as despesas se acumulando gradualmente com base no uso. Os provedores de iPaaS normalmente cobram com base no número de conectores ou endpoints que um cliente usa ou com que frequência eles realizam chamadas de API.

Mas quando o volume de dados ultrapassa um determinado limite, a iPaaS pode levar a ineficiências de custos. O excesso de conectores (por exemplo, quando várias equipes criam inadvertidamente conectores duplicados ou mantêm conectores que não estão mais em uso) também pode resultar em custos descontrolados.

Nas implementações de iPaaS e ETL, as equipes começam analisando suas necessidades de armazenamento de dados e comparando os serviços. Depois de selecionar uma ou várias soluções de integração (ou optar por criar e gerenciar as integrações internamente), as organizações projetam pipelines de dados que determinam como as informações são transformadas, armazenadas e distribuídas em todo o sistema. As equipes também podem criar ou personalizar automações, reduzindo sua dependência de processos manuais de gerenciamento de dados.

Em seguida, as organizações estabelecem um framework de governança e segurança, incluindo procedimentos bem definidos de auditoria, monitoramento e resolução de problemas. No ETL, a observabilidade gira principalmente em torno de fluxos de dados, dependências de pipelines, integridade do serviço e armazenamento, enquanto a iPaaS tem um escopo mais amplo, levando em consideração os ciclos de vida de APIs, interações entre serviços e outros componentes de integração juntamente com o gerenciamento de dados tradicional.

As organizações frequentemente reavaliam seu stack de integração em resposta às mudanças nas condições de mercado, demanda dos clientes, lançamentos de produtos e outros fatores. Por exemplo, uma empresa pode precisar de mais capacidade de armazenamento ou de um conjunto mais extenso de conectores à medida que se expande e conquista novos clientes. Nesses casos, a organização pode migrar para um nível de assinatura diferente ou fazer a transição para uma nova plataforma de automação. Como alternativa, pode eliminar regularmente os serviços desnecessários para reduzir as dependências de orquestração e simplificar as operações. No entanto, isso costuma ser menos comum e mais complexo operacionalmente do que aumentar a escala.