O que é a integração de dados em tempo real?

A integração de dados em tempo real envolve capturar e processar dados de várias fontes assim que estão disponíveis, e então integrá-los imediatamente em um sistema de destino.
 

Assim como a integração de dados tradicional, a integração de dados em tempo real tem a função de combinar e harmonizar dados que podem estar isolados ou inconsistentes na organização. O processo inclui etapas desde a ingestão até a análise dos dados. Isso permite que os usuários tomem decisões mais rápidas e bem fundamentadas.

A diferença está na velocidade com que os dados ficam disponíveis. A integração de dados em tempo real permite que os usuários extraiam insights dos dados com atraso mínimo — normalmente em poucos milissegundos.

O acesso instantâneo a dados de alta qualidade provenientes de uma ampla variedade de fontes (como bancos de dados, planilhas, aplicações e serviços em nuvem) e formatos oferece às empresas a agilidade necessária para reagir rapidamente às mudanças. Isso impulsiona casos de uso como business intelligence (BI), IA generativa, hiperpersonalização e outros.

Processos tradicionais de integração de dados, como o processamento em lote, não conseguem acompanhar os volumes crescentes de dados e as necessidades de alta velocidade das empresas modernas. A integração de dados em tempo real utiliza várias tecnologias de streaming e processos de dados em tempo real, que vão desde soluções de código aberto até plataformas completas de integração de dados, projetadas para operar continuamente e em escala.

Os dados são a força motriz por trás da inovação e um ativo essencial para organizações baseadas em dados. Mas os volumes atuais de dados estão crescendo: espera-se que a esferosfera global de dados atinja 393,9 zettabytes até 2028. Os dados também estão se tornando mais distribuídos e diversos, armazenados em vários sistemas e repositórios, em ambientes de nuvem e no local.

Gerenciar essa montanha de dados cada vez mais complexa é um desafio significativo. As organizações enfrentam dificuldades com silos, obsolescência de dados (que ocorre quando há lacunas no tempo em que os dados não são atualizados), controle de dados e alta latência de rede.

Agravando o desafio do gerenciamento de dados moderno está a pressão por agilidade e inovação. Os mercados atuais são voláteis, e as organizações compreendem que precisam de processamento de dados em tempo real para responder rapidamente às mudanças. A IA generativa também surgiu como uma exigência competitiva, com expectativa de aumentar o PIB global em 7% nos próximos 10 anos.

No entanto, a IA generativa exige grandes volumes de dados de alta qualidade para gerar resultados relevantes. E, para casos de uso em que os modelos de IA generativa precisam responder em tempo real (como detecção de fraudes ou logística), é crucial que os dados estejam disponíveis assim que forem coletados. Atualmente, apenas 16% dos líderes de tecnologia estão confiantes de que seus recursos atuais de nuvem e dados podem dar suporte à IA generativa.¹

A integração de dados em tempo real ajuda a suprir essa necessidade atual de acesso imediato aos dados, ao mesmo tempo que oferece os benefícios da integração de dados tradicional — isto é, redução de silos e melhoria na qualidade dos dados. Ela também aumenta a eficiência operacional ao permitir um tempo mais rápido até os insights e a tomada de decisões baseada em dados.

Os dados em tempo real geralmente são classificados em dois tipos: dados de streaming e dados de eventos. Compreender como esses tipos se diferenciam e se relacionam é essencial para organizações que buscam integração em tempo real e geração de insights.

Dados de streaming são dados em tempo real que fluem continuamente de diversas fontes, como dispositivos da Internet das Coisas (IoT), mercados financeiros, atividades em redes sociais ou transações de comércio eletrônico. Os dados de streaming são fundamentais para big data, análise em tempo real, inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina. Eles também são essenciais para outros casos de uso que exigem informações contínuas e atualizadas.

Eventos são alterações, ocorrências ou ações únicas importantes para um sistema — como a venda de um produto, uma transferência de dinheiro ou uma temperatura que atinge um limite definido. Eventos relacionados são agrupados. A entrega contínua desses eventos agrupados pode ser considerada um fluxo ou, mais especificamente, um fluxo de eventos. No entanto, nem todo exemplo de streaming de dados em tempo real envolve eventos.

Existem várias ferramentas e métodos de integração de dados em tempo real, incluindo:

• Integração de dados por streaming (SDI)
• Captura de alterações de dados (CDC)
• Integração de aplicativos
• Virtualização de dados

Diferentemente da integração em lote, que integra capturas de dados de várias fontes em intervalos específicos, a integração de dados por streaming (SDI) integra os dados em tempo real à medida que se tornam disponíveis. Ela consome, processa e carrega continuamente fluxos de dados em um sistema de destino para análise. Esses recursos possibilitam análise de dados avançada, aprendizado de máquina e outros casos de uso de dados em tempo real, como detecção de fraudes e análise de IoT.

Implementar SDI exige pipelines de dados em streaming, que movimentam milhões de registros de dados entre sistemas corporativos com baixa latência e alta velocidade. Plataformas de integração de dados como Apache Kafka e IBM StreamSets ajudam as organizações a construir pipelines de dados em streaming adaptados aos seus ecossistemas de TI específicos.

Plataformas de integração de dados, como Apache Kafka e IBM StreamSets, podem ajudar as organizações a construir pipelines de dados de streaming adaptados aos seus ecossistemas de TI exclusivos.

A captura de alterações de dados aplica mudanças à medida que ocorrem nas fontes de dados — como bancos de dados Microsoft SQL Server, Oracle ou MongoDB — em data warehouses, soluções ETL e outros repositórios ou sistemas de destino. As alterações podem incluir exclusões, inserções e atualizações de dados. Diferentemente das ferramentas de replicação de dados, a CDC captura e replica apenas as mudanças, e não o conjunto de dados completo.

Basicamente, a CDC ajuda a manter os sistemas atualizados em tempo real. Ao enviar apenas os dados que foram alterados, ela também reduz a sobrecarga de processamento de dados, o tempo de carregamento e o tráfego na rede.

A empresa média utiliza quase 1.200 aplicações em nuvem para operar, e cada aplicação gera seus próprios dados, o que leva à formação de silos. No entanto, os fluxos de trabalho modernos exigem fluxos de dados em tempo real entre aplicações e sistemas. A integração de aplicações, também chamada de integração de software, automatiza e simplifica os processos de transferência de dados entre aplicações de software para permitir a integração de dados em tempo real ou quase em tempo real.

As empresas frequentemente utilizam interfaces de programação de aplicativos (APIs) para construir e automatizar fluxos de trabalho de integração de aplicações. Uma API é um conjunto de regras ou protocolos que permite que aplicações se comuniquem entre si sem dificuldades e troquem dados.

As empresas também podem usar webhooks e middleware para facilitar a integração de aplicações.

A virtualização de dados cria uma camada virtual que oferece uma visualização unificada dos fluxos de dados em tempo real de várias fontes, como dados de sensores e logs de equipamentos. Essa visão agregada elimina a necessidade de mover, duplicar ou processar em lote os dados em outros locais. Esses recursos reduzem significativamente o tempo e o custo de integração, além de minimizar o risco de imprecisões ou perda de dados.

As ferramentas de virtualização de dados também podem fornecer uma camada semântica, uma interface de experiência do usuário que transforma dados em termos significativos para a tomada de decisões de negócios.

Além disso, a virtualização de dados é uma solução de integração de dados tanto para dados em tempo real quanto históricos, criando uma visualização abrangente de todo o ecossistema operacional de dados da organização. Esse conjunto de dados robusto é ideal para treinar os modelos de base usados pela IA generativa.

Existem outros tipos de processos de integração de dados que podem ser usados em conjunto com a integração de dados em tempo real, dependendo das necessidades de dados da organização.

• Integração de dados em lote: na integração em lote, os dados são coletados e armazenados em um grupo. Então, quando um determinado período de tempo se passa ou uma certa quantidade de dados é atingida, os dados são movidos e integrados como um lote. Esse método é ideal para cargas de trabalho intensivas em processamento de dados e quando o fator tempo não é determinante.
  
  
• Integração de dados em microlotes: a integração em microlotes é frequentemente considerada uma alternativa quase em tempo real ao processamento em lote tradicional. Nesse método, os dados são processados em cargas menores e mais frequentes, permitindo insights quase em tempo real com menor latência.
  
  
• Extração, transformação e carregamento (ETL): o processo de integração de dados ETL combina, limpa e organiza dados de diferentes fontes (como sistemas ERP e bancos de dados) em um único conjunto de dados consistente para armazenamento em um data warehouse, data lake ou outro sistema de destino.Pipelines de dados ETL podem ser ideais quando qualidade e consistência dos dados são prioridades, já que o processo de transformação de dados pode incluir limpeza e validação rigorosas.

• Extração, carregamento e transformação (ELT): assim como o ETL, a integração de dados ELT move dados brutos de um sistema de origem para um recurso de destino. No entanto, em vez de limpar os dados previamente, ela carrega os dados brutos diretamente no armazenamento para serem transformados conforme necessário. Isso permite um gerenciamento de dados mais flexível. O ELT é normalmente utilizado quando velocidade e escalabilidade são fatores críticos.

Embora esses tipos de integração de dados sejam alguns dos mais comuns, a lista não é exaustiva. Por exemplo, algumas organizações também podem usar métodos de integração de dados federada, integração de dados manual e integração por acesso uniforme aos dados.

A integração de dados em tempo real é útil para diversos setores e cenários. Alguns casos de uso comuns incluem: