O que é integração de dados?
A integração de dados é o processo de obter acesso e entrega consistentes para todos os tipos de dados na empresa. Todos os departamentos de uma organização coletam grandes volumes de dados com estruturas, formatos e funções variados. A integração de dados inclui técnicas de arquitetura, ferramentas e práticas que unificam esses dados díspares para análise. Como resultado, as organizações podem visualizar totalmente os dados para informações e business intelligence de alto valor.
Por que a integração de dados é importante?
As organizações modernas geralmente têm várias ferramentas, tecnologias e serviços de coleta e armazenamento de dados. Dados fragmentados levam a silos e criam desafios de acesso.
Por exemplo, uma aplicação de business intelligence requer dados financeiros e de marketing para melhorar as estratégias de publicidade. No entanto, ambos os conjuntos de dados estão em diversos formatos. Portanto, um sistema externo precisa limpar, filtrar e reformatar os dois conjuntos de dados antes da análise. Além disso, os engenheiros de dados podem executar tarefas específicas de pré-processamento manualmente, causando mais atrasos. Apesar desse esforço, a aplicação pode perder um conjunto de dados essencial porque a equipe de análise não sabia da existência dele.
A integração de dados visa resolver esses desafios por meio de diferentes métodos de acesso consistente. Por exemplo, todos os analistas de dados e aplicações de business intelligence usam uma plataforma unificada para acessar dados isolados de diferentes processos de negócios. Aqui estão alguns benefícios da integração de dados:
- Mais eficiência e utilização do gerenciamento de dados
- Melhor qualidade e integridade dos dados
- Informações mais rápidas e significativas de dados precisos e relevantes
Quais são os casos de uso da integração de dados?
As empresas usam soluções de integração de dados para vários casos de uso importantes. Veremos mais detalhes abaixo.
Machine learning
O machine learning envolve treinamento de software de inteligência artificial (IA) com grandes quantidades de dados precisos. A integração de dados agrupa os dados em um local centralizado e os prepara em formatos compatíveis com machine learning. Por exemplo, a Mortar Data fornece às empresas tecnologias de dados modernas para treinar modelos de machine learning com a consolidação de dados no Amazon RedShift.
Análises preditivas
Análise preditiva é uma abordagem para prever uma tendência específica usando os dados históricos mais recentes. Por exemplo, as empresas usam análise preditiva para agendar a manutenção do equipamento antes que ocorra uma falha. Elas analisam dados operacionais históricos para detectar tendências anormais e tomar ações mitigadoras.
Migração para a nuvem
As empresas usam tecnologias de integração de dados para garantir uma migração simples para a computação em nuvem. Migrar todos os bancos de dados herdados para a nuvem é complicado e pode atrapalhar as operações de negócios. Em vez disso, as empresas usam estratégias de integração de dados, como integração de middleware, para transferir os dados gradualmente para um data warehouse na nuvem, garantindo que o negócio permaneça operacional.
Como funciona a integração de dados?
A integração de dados é um campo complexo com diferentes ferramentas e soluções que adotam diversas abordagens para o desafio. No passado, as soluções se concentravam no armazenamento de dados físico. Os dados eram fisicamente transformados e migrados para um repositório central em um formato unificado. Com o tempo, foram desenvolvidas soluções virtuais. Um sistema central integrou e apresentou uma visão unificada de todos os dados, sem alterar os dados físicos subjacentes. Recentemente, o foco mudou para soluções federadas, como malha de dados. Cada unidade de negócios gerencia seus dados de forma independente, mas os apresenta às outras em um formato definido centralmente.
As soluções de integração de dados no mercado também usam várias abordagens. Você ainda encontrará várias ferramentas que usam tecnologias modernas para tornar as técnicas tradicionais mais eficientes. Infelizmente, a fragmentação de soluções existente no mercado levou a uma abordagem fragmentada dentro das grandes empresas. Equipes diferentes usam ferramentas diferentes para atender a requisitos específicos. Grandes organizações geralmente possuem sistemas de integração de dados herdados e modernos que coexistem com sobreposição e redundância.
Quais são as abordagens da integração de dados?
Arquitetos de dados usam essas abordagens nos esforços de integração de dados.
Consolidação de dados
A consolidação de dados usa ferramentas para extrair, limpar e armazenar dados físicos em um local de armazenamento final. Isso elimina silos de dados e reduz os custos de infraestrutura de dados. Existem dois tipos principais de ferramentas usadas na consolidação de dados.
ETL
ETL significa extração, transformação e carregamento. Primeiro, a ferramenta de ETL extrai os dados de diferentes fontes. Em seguida, altera os dados de acordo com regras, formatos e convenções de negócios específicos. Por exemplo, a ferramenta de ETL poderia converter todos os valores de transações para dólares americanos, mesmo que as vendas fossem em outras moedas. Por fim, carrega os dados transformados no sistema de destino, como um data warehouse.
ELT
ELT significa extração, carregamento e transformação. É semelhante ao ETL, mas o ELT troca a sequência dos dois processos de dados finais. Todos os dados são carregados em um sistema de dados não estruturado, como um data lake, e transformados somente quando necessário. O ELT aproveita o poder de processamento e a escalabilidade da computação em nuvem para fornecer recursos de integração de dados em tempo real.
Replicação de dados
A replicação de dados, ou propagação de dados, cria cópias duplicadas de dados, em vez de migrar os dados fisicamente de um sistema para outro. Essa técnica funciona bem para pequenas e médias empresas com poucas fontes de dados. Por exemplo, uma empresa varejista de hardware pode usar a replicação de dados corporativos para copiar tabelas específicas do inventário para o banco de dados de vendas.
Virtualização de dados
A virtualização de dados não migra dados entre sistemas, mas cria uma visão virtual unificada que integra todas as fontes de dados. Os sistemas de armazenamento não transferem dados entre bancos de dados durante a virtualização de dados. Em vez disso, ele preenche o painel com dados de várias fontes após receber uma consulta.
Federação de dados
A federação de dados envolve criar um banco de dados virtual acima de várias fontes de dados. Ela funciona de forma semelhante à virtualização de dados, exceto que a federação de dados não integra as fontes de dados. Em vez disso, ao receber uma consulta, o sistema busca os dados das respectivas fontes e os organiza com um modelo de dados padrão em tempo real.
Qual a diferença entre integração de dados e integração de aplicações?
A integração da aplicação é um processo que permite que duas ou mais aplicações de software se comuniquem entre si. Isso envolve a criação de uma estrutura de comunicação ou API comum que permita que uma aplicação acesse a função de outra. Uma API é um software intermediário que permite que programas de software conversem entre si.
A integração de aplicações expande os recursos de um programa de software existente, integrando-o a outro programa. Por exemplo, é possível integrar uma resposta automática de e-mail com uma aplicação de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM). Enquanto isso, a integração de dados extrai, combina e carrega todos os dados do cliente de vários sistemas de origem em um repositório de dados na nuvem.
Como a AWS ajuda na integração de dados?
Analytics on AWS (Análise de dados na AWS) oferece toda a infraestrutura necessária para soluções complexas de integração de dados. Oferecemos a mais ampla seleção de serviços de análise para criar aplicações de integração de dados personalizadas com a melhor performance de preço, escalabilidade e o custo mais baixo.
Para uma solução inovadora, o AWS Glue é uma ferramenta de integração de dados que permite às empresas extrair, limpar e consolidar dados em escala. Ele permite que arquitetos de dados integrem dados com diferentes métodos, como extração, transformação e carregamento (ETL); extração, carregamento e transformação (ELT); lote; e fluxo.
- O Catálogo de dados do AWS Glue permite que cientistas de dados consultem os dados de forma eficiente e observem como eles mudam ao longo do tempo
- O AWS Glue DataBrew oferece uma interface visual que permite aos analistas de dados transformar dados sem escrever código
- A detecção de dados sigilosos do AWS Glue identifica, processa e mascara automaticamente dados sigilosos
- O AWS Glue DevOps permite que os desenvolvedores rastreiem, testem e implantem tarefas de integração de dados de forma mais consistente
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