As plataformas de integração de big data facilitam a integração e análise de dados em larga escala em aplicativos e bancos de dados na nuvem, ajudando as empresas a gerenciar e utilizar enormes volumes de dados coletados de endpoints de IoT, aplicativos e comunicações, criando pipelines estruturados que conectam saídas de processamento de big data a sistemas subsequentes.
Capacidades Principais das Plataformas de Integração de Big Data
Para se qualificar para inclusão na categoria de Integração de Big Data, um produto deve:
- Integrar dados de processamento de big data a fontes externas
- Ingerir e distribuir grandes conjuntos de dados homogêneos e heterogêneos
- Criar um pipeline estruturado para processos de gerenciamento de big data
Casos de Uso Comuns para Plataformas de Integração de Big Data
Equipes de engenharia de dados e TI usam plataformas de integração de big data para conectar ambientes de dados em larga escala com aplicativos de negócios e sistemas de análise. Casos de uso comuns incluem:
- Integrar clusters de big data processados com aplicativos e bancos de dados na nuvem para uso subsequente
- Simplificar o gerenciamento de dados de IoT e aplicativos de alto volume em ambientes distribuídos
- Construir pipelines de dados estruturados que permitem acesso consistente e confiável a insights de big data em toda a organização
Como as Plataformas de Integração de Big Data Diferem de Outras Ferramentas
As plataformas de integração de big data geralmente exigem que o big data tenha sido processado antes da integração, trabalhando em conjunto com software de processamento e distribuição de big data em vez de substituí-lo. Embora algumas plataformas ofereçam capacidades de análise de fluxo, seu foco principal é em gerenciamento de dados e pipelines de integração, em vez de processamento analítico em tempo real.
Insights das Avaliações do G2 sobre Plataformas de Integração de Big Data
De acordo com dados de avaliações do G2, os usuários destacam a flexibilidade dos pipelines e o amplo suporte a conectores para aplicativos e bancos de dados na nuvem como capacidades de destaque. As equipes de dados frequentemente citam a melhoria na acessibilidade dos dados entre sistemas e a redução da complexidade de integração como principais resultados da adoção.