O que você precisa conhecer sobre integração de dados

Um volume enorme de dados é coletado pelas empresas todos os dias, em múltiplos canais e formatos. Em geral, organizações utilizam uma porção de softwares para lidar com eles, o que faz com que se espalhem em silos (nome dado a conjuntos de informação isolados).

Ferramentas de integração de dados melhoram a comunicação entre as áreas do negócio, fazem com que seja mais fácil atender às necessidades dos clientes e antecipá-las. Servem também para otimizar o funcionamento de sistemas e processos. Neste artigo, mostraremos as mais utilizadas no mercado e como cada uma pode beneficiar o seu negócio. Pronto? Então, vamos lá!

O que é integração de dados?

Integração de dados, segundo a IBM, é “usar ambos processos tecnológicos e comerciais para combinar dados de fontes distintas e gerar informações significativas e valiosas para os negócios”. Podemos entender isso como a utilização de uma única solução para acessar todos os dados empresariais e obter insights a partir deles, sem a preocupação com o formato em que foram salvos ou o software que deu origem a cada silo.

Os dados integrados são acessados a partir de um único local ou compartilhados por todos os sistemas corporativos. Dependendo do volume de dados com que uma empresa trabalha, pode-se optar pela virtualização das informações, armazenagem delas em um repositório de dados ou por processos de integração de dados.  

Ao contratar uma consultoria, ela fará um estudo para determinar qual é a opção certa para a sua organização e que etapas são necessárias para a implementação dela. O ideal é fazer a integração de dados com ajuda de um parceiro para garantir os melhores resultados.

O que é são os repositórios de dados?

Repositórios de dados são onde as informações utilizadas por soluções de BI e BA são armazenadas. Empresas os utilizam para servir várias ferramentas de Analytics e para armazenar outras informações de negócios no formato em que estão, sem precisar estruturá-los.

O termo pode se referir a diversas estruturas para coletar e armazenar dados, como Data Warehouses e Data Lakes. Repositórios são vantajosos para as organizações porque armazenam todos os dados em uma só lugar, o que faz com que analisá-los seja uma tarefa mais rápida.

Conheça melhor os dois principais tipos de repositórios de dados e como eles funcionam.

Data Warehouse

Para organizar todos os conjuntos de dados que a sua empresa tem, optar por um armazém de dados na nuvem é o ideal quando se têm uma enorme quantidade deles. Os Data Warehouses são escaláveis e podem ser conectados às principais ferramentas de Business Analytics disponíveis no mercado, para facilitar o desenvolvimento de soluções com análises descritivas (passado) ou preditivas (futuro).

Os armazéns consolidam todos os bancos da empresa facilitando a governança de dados e reproduzindo as políticas de segurança utilizadas pela empresa para garantir que apenas usuários autorizados visualizaram as informações de que precisam para tomar decisões. Cada Data Warehouse é customizado para atender às demandas de uma empresa em particular.

Data Lake

Data Lakes são repositórios de dados centrais que permitem armazenar tanto dados estruturados quanto não-estruturados em escala. Eles são diferentes dos Data Warehouses porque podem incluir mesmo aquelas informações com que a sua empresa ainda não sabe o que fazer no futuro, já que não seguem um esquema pré-definido na hora da captura dos dados.

Diversos tipos de análises, como as do Big Data, podem ser feitas conforme a empresa precisa delas. Os Data Lakes são extremamente eficientes na armazenagem de informações e no processamento delas e funcionam tão bem na nuvem quanto on premise. O desafio na implementação deles, porém, está em criar mecanismos para catalogar os dados e ganhar acesso a eles quando isso for necessário.

Quais recursos são utilizados para integrar dados?

Extract, Transform and Load (ET-L)

ETL é gerenciar dados brutos, extrair deles as informações necessárias e executar as transformações certas para ir de encontro às necessidades de um negócio. Extração, transformação e carregamento são etapas em que engenheiros de dados e desenvolvedores lidam com as limitações de repositórios de dados tradicionais para que eles entrem em conformidade, a fim de que sejam usados na geração de insights.

A solução, portanto, é a mais apropriada em situações nas quais os dados são movidos para estruturas tradicionais, mais rígidas e limitadas. Elas são menos comuns, agora que Data Lakes e Data Warehouses estão na nuvem.

Extract, Load and Transform (ELT)

Ferramentas ELT (extração, carregamento e transformação) são uma abordagem diferente para a integração de dados. O objetivo é carregar os dados em um Data Lake, deixando-os disponíveis para diferentes consumidores e aplicações.

Trata-se, porém, de um jeito diferente de olhar para os dados, quando comparamos com o método utilizado em ET-L. O grande benefício do ELT é que uma vez que os dados são extraídos, podem ser rapidamente carregados, sem nenhuma transformação, no Data Lake para serem transformados conforme a necessidade no momento do consumo do dado, como por exemplo em um projeto de analytics. Isso só é possível com a evolução das ferramentas de consumo capazes de lidar com elevados volumes de dados.

Essa é a solução mais moderna, que se adequa melhor aos ambientes em nuvem pois naturalmente grandes volumes de dados estão envolvidos.

Microsoft Data Platform

A Microsoft também oferece um conjunto de ferramentas para integração de dados, para uso pessoal e empresarial. A Plataforma Azure permite que organizações acompanhem todo o ciclo de vida de dados, extraiam, transformem e consolidem as informações advindas de diversos bancos SQL, NoSQL e de arquivos XML.

Os diferenciais do Microsoft Azure em relação a outros métodos são a facilidade de implementação e a flexibilidade no licenciamento, facilmente escaláveis de acordo com o uso que sua empresa faz do serviço. Funcionando sob o modelo de PaaS (Platform as a Service, ou plataforma como serviço), ela também pode ser implementada on premise.

Por que uma estratégia de integração é importante?

Para a geração de insights, a integração de dados é fundamental. É ela que permite que as empresas consigam transformá-los em informações acionáveis e relevantes sobre a performance do negócio.

O primeiro passo para uma gestão direcionada por dados é uma estratégia de integração, pois sem ela é impossível obter benefícios reais com soluções de Business Intelligence e Business Analytics.

Ainda que uma empresa possua todos os dados de que precisa para a tomada de decisão, ela, com certeza, enfrentará problemas se eles não forem integrados. Acessibilidade é primordial para que se obtenha uma visão em 360º sobre os projetos, clientes, processos e operações empresariais.

Vantagens

Não faltam vantagens na integração dos dados empresariais. É ela que possibilita o acesso em tempo real a painéis que contêm as informações mais importantes para a tomada de decisão nas diversas áreas do negócio.

Só com ferramentas dedicadas à tarefa os gestores conseguem gerar, em tempo hábil, valor com os dados que a organização acumulou ao longo dos anos e criar modelos para análises prescritivas e preditivas. Outras vantagens que ferramentas de integração de dados trazem para o empreendimento são:

• melhorias na experiência do usuário;
• operações otimizadas;
• maior produtividade.

Desafios

O principal desafio à integração é a transposição de dados armazenados em sistemas já existentes e novos recursos. Por isso, automatizar o processo com ferramentas feitas para isso é o jeito mais simples de resolver problemas de formatação, dados duplicados e erros de digitação. Assim, obtemos dados limpos e confiáveis que facilitam a migração para novas soluções, como a geração de análises na nuvem.

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