Como a Integração de Dados Ajuda a Tomar Decisões Estratégicas

Dados distribuídos são como peças espalhadas de um quebra-cabeça.

Você precisa organizá-los e arrumá-los para ver o quadro completo e tirar conclusões significativas. Quando você olha para todos os dados e entende as relações dentro deles, você ganha insights que ajudam a tomar melhores decisões de negócios.

Por outro lado, tomar decisões com base em dados inconsistentes e isolados leva a uma tomada de decisão menos informada.

A integração de dados ajuda você a analisar dados díspares que podem ser usados para extrair informações significativas. Essas análises são fundamentais para entender e otimizar ainda mais as operações comerciais atuais.

Muitas organizações usam software de integração de dados para extrair dados empresariais de diferentes fontes e formatá-los em um só lugar para melhor acessibilidade e análise.

Processos e aplicativos de negócios dependem de dados para fornecer insights valiosos. É fundamental que os arquitetos de dados garantam que os dados armazenados em vários sistemas de origem em uma organização sejam facilmente acessíveis quando necessário. Com a integração de dados, pessoas ou aplicativos podem acessar dados distribuídos por meio de uma única plataforma, eliminando os silos dentro dos dados armazenados em vários departamentos.

As empresas podem perceber comunicações eficazes, atendimento ao cliente, tomada de decisões e vários outros benefícios ao unificar dados e permitir acesso contínuo.

A integração de dados é uma solução potencial para diferentes pontos problemáticos relacionados à gestão de dados, como:

• Integração semântica. Os dados são armazenados em vários formatos em uma organização. Por exemplo, você pode armazenar uma data como MM/DD/AAAA ou DD/MM/AAAA, o que pode desafiar os usuários a acessar pontos de dados corretos quando eles são armazenados e organizados de forma diferente. O processo de integração de dados inclui manipulação de dados que permite acessar dados precisos para suas necessidades.
• Big Data. Com o aumento do volume e da variedade de dados, gerenciá-los pode se tornar uma tarefa tediosa. A integração de dados ajuda a transformar os dados diversificados em informações significativas que orientam sua tomada de decisão.
• Silos de dados. Existem fontes de dados heterogêneas espalhadas por vários departamentos em uma organização. No passado, esses silos eram justificados, pois os departamentos dependiam de sistemas legados com a necessidade de tipos de dados específicos. Com o crescente cruzamento de funcionalidades entre departamentos, a integração de dados elimina esses silos e permite acesso contínuo a dados para vários departamentos por meio de uma única interface.
• Acessibilidade. Buscar dados díspares é um processo demorado e propenso a replicações e erros. Você pode aumentar a eficiência de sua equipe facilitando o acesso contínuo a dados com a integração de dados, que permite acesso rápido e reduz a possibilidade de duplicatas ou erros.

Você precisa de dados para informar decisões e estratégias de negócios. A integração de dados permite que você faça sentido dos dados que estão armazenados, formatados e organizados de maneira diferente, permitindo que você simplifique as operações comerciais.

Por que a integração de dados é importante?

Na década anterior, os dados vinham exclusivamente de aplicativos e processos de negócios na ausência de smartphones ou comércio eletrônico. Esses dados estavam em um formato estruturado e eram armazenados em data warehouses ou data marts, para os quais os desenvolvedores de extração, transformação e carga (ETL) eram os principais responsáveis. À medida que o volume e a complexidade dos dados aumentaram, as organizações precisaram reformular sua estratégia de gestão de dados para dar sentido aos dados díspares.

Empresas modernas aproveitam os dados para orientar suas decisões, tornando a integração um aspecto crucial da gestão de dados para ajudar as empresas a organizar, gerenciar e acessar informações sem complicações. À medida que o big data cresce, as organizações precisam se mover em direção à integração de dados e abraçar seus benefícios e desafios.

Com a integração de dados, as empresas podem armazenar dados integrados em data warehouses ou combinar modelos virtualmente para suportar inteligência de negócios (BI) e análises. Além disso, a integração de dados tem muitos casos de uso na indústria. Por exemplo, ajuda a registrar a saúde dos pacientes e realizar diagnósticos corretos na indústria de saúde. Profissionais de seguros também se beneficiam de sua capacidade de exibir múltiplos dados de saúde de uma única plataforma.

A integração de dados facilita uma melhor gestão de dados mestres que ajuda as organizações a garantir a precisão, a administração e a conectividade dos dados mestres. Várias empresas usam software de gestão de dados mestres que se concentra na identificação de dados. A integração de dados também suporta a migração de dados quando as organizações adotam novos sistemas ou ambientes.

Técnicas de integração de dados

Os gerentes de integração de dados podem adotar diferentes abordagens para realizar um projeto de integração de dados em sua empresa. Essas abordagens incluem:

• Integração de dados manual: Os gerentes de integração de dados conectam fontes de dados, coletam dados e os limpam manualmente por meio de códigos personalizados sem automação.
• Integração de dados por middleware: Um programa middleware atua como uma interface para conectar fontes de aplicativos, usado principalmente ao integrar dados armazenados em sistemas legados.
• Integração baseada em aplicativos: Um programa de software realiza o processo de integração para localizar, conectar, coletar e limpar dados.
• Integração de acesso uniforme: Permite que os dados permaneçam em seu local original e permite acesso unificado a sistemas díspares.
• Integração de armazenamento comum: Cria uma cópia separada dos dados e os armazena em um data warehouse enquanto fornece acesso unificado.

Com base na sua abordagem preferida, existem várias tecnologias e técnicas de integração de dados que você pode usar para automatizar a conexão e o roteamento de dados de fontes díspares.

Extrair, transformar e carregar

Extrair, transformar e carregar (ETL) é o processo de extrair dados de fontes heterogêneas ou homogêneas, transformá-los para estabelecer um formato ou estrutura de armazenamento adequado e carregá-los em um banco de dados de destino que pode ser um data lake ou warehouse.

Os processos ETL ajudam as organizações a atender às necessidades de inteligência de negócios e conduzir análises avançadas para melhorar a experiência do cliente. As empresas usam ferramentas ETL para criar um fluxo de trabalho visual de transferência de dados enquanto conduzem análise, limpeza e estruturação de dados.

Extrair, carregar e transformar

O processo de extrair, carregar e transformar (ELT) é uma alternativa ao ETL. Ao contrário do ETL, os dados não são transformados quando armazenados no banco de dados de destino, mas sim mantidos em seu formato original no processo ELT. Os dados armazenados são transformados sob demanda com base em requisitos analíticos específicos.

Embora o processo ELT reduza o tempo de carregamento, ele exige um mecanismo de processamento de dados com alta capacidade de processamento para transformar dados sob demanda.

Virtualização de dados

A virtualização de dados combina dados de fontes díspares virtualmente em vez de copiá-los para um único repositório. Ela cria uma camada de extração lógica que permite aos usuários acessar e modificar dados distribuídos, independentemente de seus detalhes técnicos.

As empresas usam software de virtualização de dados para permitir uma visão unificada e acesso e aplicar análises preditivas e visuais. Ajuda as equipes de gestão de dados a projetar uma visão limpa e concisa dos dados com insights coletados, ajudando as empresas a tomar decisões informadas.

Captura de dados de mudança

Captura de dados de mudança (CDC) detecta alterações em bancos de dados de origem em tempo real e faz as mesmas modificações em data warehouses ou data lakes.

As empresas usam CDC para minimizar os recursos necessários na etapa de extração de um processo ETL. Este processo tem impacto mínimo em bancos de dados de produção, pois não são necessárias consultas adicionais para cada transação. Além disso, você não precisa alterar o esquema do sistema de bancos de dados de produção ou adicionar outras tabelas.

Replicação de dados

A replicação de dados é um processo que copia todos os dados de um banco de dados e os armazena em outro para manter backup e garantir a sincronização das informações. Envolve a cópia frequente de dados de um banco de dados para outro que permite que todos os usuários compartilhem o mesmo nível de informações.

Software de replicação de dados facilita esses processos enquanto fornece ferramentas para integrar, distribuir e sincronizar dados em vários repositórios.

Integração de dados em streaming

A integração de dados em streaming envolve a consolidação de dados em tempo real para fornecer as informações mais recentes e atualizadas aos usuários. Sua necessidade aumentou com o número crescente de dispositivos interconectados e o volume de dados sendo armazenados.

Há uma área de preparação em plataformas tradicionais de integração de dados onde os dados são reunidos e processados para serem carregados em outro sistema. Como a combinação de dados de fontes díspares ocorre em tempo real, não há área de preparação, e as informações são combinadas instantaneamente sem meios para verificar a sincronização.

Integração de aplicativos vs. integração de dados

A integração de aplicativos trabalha com conjuntos de dados menores e facilita a integração de dados em tempo real. Ajuda a manter a consistência dos dados, independentemente de várias pessoas ou processos os atualizarem em diferentes locais. A velocidade de transformação de dados também é maior na integração de aplicativos em comparação com a integração de dados.

A integração de aplicativos permite que as empresas gerenciem novas informações ou problemas de desempenho em tempo real.

Por outro lado, a integração de dados trabalha com grandes volumes de dados. Geralmente, realiza a integração de dados em repouso após terem sido processados para garantir a qualidade dos dados. A integração de dados ganhou popularidade à medida que a adoção de bancos de dados relacionais aumentou e a necessidade de mover informações entre eles cresceu.

Dentro de uma organização, há uma diferença em como a integração de aplicativos e a integração de dados são gerenciadas. O DevOps gerencia a integração de aplicativos, pois é parte das operações gerais de desenvolvimento de software. A integração de dados é supervisionada pelo DataOps, que se alinha à orquestração e gestão de dados.

Melhores práticas de integração de dados

Projetos de integração de dados podem ser complicados de executar, pois exigem recursos, tempo e adesão de várias partes interessadas. Siga estas melhores práticas para realizar a integração de dados em sua organização.

Defina metas claras

Você deve definir metas que representem o que deseja alcançar por meio do projeto de integração, seja obter uma visão unificada dos dados ou aumentar a eficiência do marketing eliminando redundâncias.

Entenda os objetivos de longo prazo da sua empresa e identifique o tipo de integração de dados que ajudará a alcançá-los.

Prepare um cronograma

Projetos de integração de dados levam tempo substancial para serem concluídos, dependendo do tipo de integração. Prepare um cronograma que aloque tempo suficiente para pesquisar e integrar a integração de dados. É essencial planejar o projeto de integração, pois pular etapas pode estender o cronograma de implementação.

Você deve registrar o tempo que leva para processar dados em fontes díspares. Isso ajudará a medir o sucesso de um projeto de integração de dados após sua implementação.

Garanta escalabilidade e fixe um orçamento

Suas necessidades da plataforma de integração de dados crescerão à medida que sua empresa se expande e acumula mais dados. Garanta que as soluções de integração sejam escaláveis e flexíveis para acomodar as crescentes necessidades da sua organização.

Fixar um orçamento razoável para o projeto de integração também é importante. Isso ajudará você a selecionar a melhor solução para atender às necessidades do seu negócio.

Forneça treinamento

Iniciantes em ciência de dados podem não ver o valor real da integração de dados até que você os treine. Você precisa educá-los sobre como acessar dados unificados por meio de uma única plataforma e outros detalhes necessários relacionados às ferramentas de integração de dados.

Com o aumento da acessibilidade dos dados, você também precisa observar quem tem acesso a quê e limitar privilégios quando não forem necessários. Informe sua equipe sobre as melhores práticas para acessar dados integrados e como usá-los em seu trabalho.

Considere todo o ciclo de vida da gestão de dados

Pense no ciclo de vida completo da gestão de dados ao executar a integração de dados. Garanta que a governança de dados seja devidamente aplicada e que administradores sejam nomeados. Isso ajuda uma empresa a entender quem tem controle sobre dados específicos para que as pessoas possam contatá-los em casos de problemas de qualidade de dados.

Certifique-se de cumprir todas as regulamentações do setor, como GDPR ou HIPAA. Aplicar a governança de dados também ajuda a estimar os custos de manutenção de dados e prever o retorno sobre o investimento (ROI) do projeto de integração de dados.

Benefícios da integração de dados

Os dados não estão limitados a um departamento específico no mundo dos negócios moderno. Eles são trocados, agregados e analisados a partir de uma visão de 360 graus para tomar decisões de negócios. Por exemplo, quando a liderança quer reformular a estratégia de marketing de uma empresa, eles precisam de dados de sites, canais de mídia social, sistemas de gestão de relacionamento com o cliente (CRM) e software de operações de marketing para analisar a estratégia atual e modificá-la.

A integração de dados permite que as empresas visualizem e acessem dados armazenados em diferentes sistemas sem fazer solicitações a cada departamento separadamente, economizando muito tempo. A seguir estão outros benefícios da integração de dados.

Colaboração forte com maior eficiência

A integração de dados fornece uma solução de autoatendimento para acessar dados armazenados em sistemas díspares. Ela aborda a preocupação do departamento de TI em disponibilizar dados em diferentes projetos da empresa, permitindo uma colaboração eficaz.

Com a acessibilidade de dados árdua fora do caminho, os profissionais podem construir uma colaboração forte com base no acesso unificado aos dados. Eles podem se concentrar em brainstorming e chegar às decisões de negócios mais eficazes e relevantes em qualquer cenário específico.

A integração de dados ajuda a aumentar a eficiência e reduz o tempo para acessar dados. O software de integração de dados pode ainda automatizar o processo de coleta e análise de dados. Isso ajuda as organizações a se tornarem mais produtivas e competitivas, pois os usuários podem economizar tempo e se concentrar em tarefas de negócios mais cruciais.

Entrega dados valiosos e sem erros

Gerenciar os recursos de dados de uma organização não é fácil. Os gerentes de dados se esforçam para organizar e gerenciar dados. Na ausência de integração de dados, buscar e acessar dados manualmente pode levar a confusões e erros, pois você precisa saber onde as informações estão armazenadas e o tipo de dados que você precisa.

Acessar dados manualmente também pode causar dados propensos a erros. Suponha que um profissional não saiba que um repositório de dados foi adicionado. Eles podem coletar dados imprecisos, levando a decisões mal informadas. Com o tempo, a integração de dados aumenta o valor dos dados ao identificar problemas de qualidade e fazer melhorias adicionais para tornar os dados mais precisos disponíveis e acessíveis.

Desafios da integração de dados

Embora a integração de dados reduza o tempo e o esforço no curto prazo, sua implementação pode criar obstáculos para uma organização a longo prazo. Abaixo estão alguns desafios que sua empresa pode enfrentar ao implementar a integração de dados.

Os desafios da integração de dados incluem:

• Caminho de implementação: As empresas geralmente sabem o que precisam de uma solução de integração de dados. No entanto, geralmente evitam planejar a rota de implementação para chegar lá. Antes de adotar uma solução de integração de dados, você precisa entender o tipo de dados, sua localização, processo de análise e frequência de relatórios.
• Sistemas legados: A integração de dados inclui dados armazenados em sistemas legados com marcadores ausentes, como data e hora.
• Dados externos: Dados armazenados externamente podem não ter os mesmos detalhes que os dados internos, tornando-os desafiadores de examinar. As regulamentações de fornecedores externos também tornam questionável compartilhar dados externos entre organizações.
• Dados modernos: As empresas geram diferentes tipos de dados, como estruturados, não estruturados ou em tempo real. Esses dados vêm de dispositivos IoT, sensores e nuvens. Permitir que soluções de integração de dados se adaptem rapidamente às necessidades atuais de gestão de dados representaria novos desafios para uma empresa.

Depois de configurar um sistema de integração de dados, o trabalho ainda não está concluído. Você precisa gerenciar os esforços de integração de dados e otimizá-los com o tempo para seguir as melhores práticas do setor.

Deixe os dados guiarem suas decisões

Cada aplicativo de gestão de dados é construído para um propósito específico. Esse propósito é processar dados de uma certa maneira e ajudar você a obter insights. A integração de dados permite que você torne os dados facilmente acessíveis não apenas para pessoas, mas também para aplicativos.

Equipe sua plataforma de gestão de dados com capacidades de integração de dados e tome decisões de negócios mais inteligentes.

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