Ferramentas de integração de dados: principais escolhas e como escolher o melhor para sua equipe

A integração de dados é essencial para qualquer empresa, independentemente do tamanho ou função. Embora alguns possam argumentar que não é tão crucial para as pequenas empresas, as pequenas decisões podem, de facto, ter um impacto significativo. Soluções de integração de dados melhorar a capacidade de uma organização de lidar e analisar dados de forma eficaz. Essas ferramentas fornecem insights sobre o que funciona e o que não funciona, ajudando as empresas a melhorar as vendas, atrair clientes e reduzir perdas.

Além dos ganhos monetários, a integração de dados agiliza a análise de dados, permitindo relatórios mais rápidos sobre as operações de uma empresa. Ao consolidar dados de diversas fontes – bancos de dados, serviços em nuvem, mídias sociais, dispositivos IoT e aplicativos móveis – essas soluções garantem uma avaliação unificada, levando a conclusões mais precisas e aplicáveis ​​em todas as áreas do negócio.

Com isso em mente, vamos explorar o que são soluções de integração de dados, sua importância, implementação e as melhores ferramentas disponíveis.

O que é integração de dados?

Uma parte essencial do gerenciamento de dados, a integração de dados é a extração e unificação de dados de várias fontes diferentes. As informações brutas são extraídas e formatadas em um formato padrão de big data, que é então analisado para obter insights e, posteriormente, desenvolver estratégias baseadas na análise e nos insights.

Normalmente, os dados são armazenados em silos de dados, que são bancos de dados coletados de uma única fonte. Como esses silos de dados são exclusivos daquela fonte de dados, sejam mídias sociais ou ferramentas de CRM, é difícil acessá-los e analisá-los de forma abrangente.

Esses silos dificultam a análise holística de dados, pois os insights de um silo de dados podem diferir dos insights derivados de outro silo de dados, levando a uma avaliação incorreta das operações, dos clientes e das tendências de mercado da empresa como um todo.

É aí que entram as soluções de integração de dados e unificam esses silos de dados, proporcionando à empresa uma visão completa e geral do seu desempenho. Esses dados holísticos são chamados de “fonte única de verdade” (SSOT), que são dados consistentemente verdadeiros e acionáveis.

A integração de dados não deve ser confundida com ingestão de dados. Embora semelhante em nome e função, a ingestão de dados é uma etapa antes da integração de dados. A ingestão de dados é a importação de dados de uma única fonte para um ambiente de armazenamento ou processamento de dados, que é então reunido e unificado por meio da integração de dados.

Agora que você tem uma compreensão completa do que são integração de dados e serviços de integração de dados, vamos falar sobre por que é importante e quais benefícios traz para as empresas.

Por que as soluções de integração de dados são importantes?

Como mencionei anteriormente, as soluções de integração de dados são importantes por vários motivos, como análise fácil e economia de custos; no entanto, há muito mais do que apenas isso.

Tomada de decisão aprimorada

No mundo atual, orientado por dados, as decisões são tão boas quanto as informações nas quais se baseiam. Quando os dados estão fragmentados em diferentes sistemas, pode ser um desafio obter uma visão abrangente das operações da organização.

As ferramentas de integração de dados fornecem uma visão unificada, permitindo que os tomadores de decisão acessem todas as informações relevantes em um só lugar. Esta visão holística dos dados permite decisões mais informadas, uma vez que abrange todas as áreas do negócio, em vez de silos de dados isolados.

As soluções de integração de dados não são apenas para empresas; por exemplo, na área da saúde, dados integrados de pacientes provenientes de diversas fontes podem levar a melhores diagnósticos e planos de tratamento.

Maior eficiência operacional e economia de custos

As ferramentas de integração de dados tornam os fluxos de trabalho muito mais fáceis, fornecendo uma única fonte de verdade. Isto significa que todos os departamentos têm acesso aos mesmos dados consistentes, melhorando a coordenação e reduzindo a probabilidade de erros que teriam sido cometidos se a integração dos dados fosse feita manualmente.

Os departamentos podem evitar a contratação de desenvolvedores para atender às suas necessidades exclusivas de programação de dados, usando análises de dados baseadas em dados integrados. Com uma integração de dados eficiente, os funcionários de todas as áreas deverão ser capazes de gerar relatórios, avaliar dados e identificar tendências sem a necessidade de contratar assistência externa.

Ao automatizar a integração de dados através de plataformas de integração de dados e ao reduzir o tratamento manual de dados, as empresas reduzem os custos de mão-de-obra e diminuem o risco de erros dispendiosos. Isso não apenas economiza tempo, esforço e dinheiro, mas também libera mão de obra para se concentrar em tarefas estratégicas.

Por último, os dados integrados otimizam a alocação de recursos e melhoram a eficiência operacional, o que leva a reduções gerais de custos. Por exemplo, no sector da indústria transformadora, os dados integrados de produção, inventário e vendas ajudam a optimizar a cadeia de abastecimento, reduzindo o desperdício e diminuindo os custos de produção.

Experiência Superior do Cliente

Um dos principais usos das soluções de integração de dados é melhorar a experiência do cliente. No final das contas, os clientes são a única razão para a criação e sobrevivência de uma empresa, e os serviços de integração de dados podem ajudar enormemente a mostrar exatamente o que os clientes desejam.

Para fazer isso, os dados são coletados e unificados em vários pontos de contato com o cliente por meio da integração de dados. Esses “pontos de contato” são definidos como qualquer forma pela qual um cliente interage com uma empresa, seja pessoalmente ou online, “diretamente” por meio do site ou “indiretamente” por meio de avaliações.

Quando os dados de vendas, atendimento ao cliente, mídias sociais e outras fontes são integrados, cria-se um perfil de cliente unificado. Esse perfil permite que as empresas entendam melhor seus clientes, antecipem suas necessidades e proporcionem experiências personalizadas.

Por exemplo, uma empresa de comércio eletrónico pode utilizar dados integrados para recomendar produtos com base nas compras anteriores e no histórico de navegação de um cliente, melhorando a experiência de compra e aumentando a fidelidade do cliente e a probabilidade de um cliente voltar a utilizar os seus serviços.

Vantagem Competitiva

Estar à frente da curva é sempre uma prioridade para qualquer empresa, e as soluções de integração de dados podem ajudar significativamente nesse sentido. Ao reunir informações sobre tendências de mercado, comportamento do cliente e desempenho operacional, os serviços de integração de dados fornecem uma visão unificada sobre o rumo do mercado, o que o cliente deseja e onde falta o negócio.

Em setores onde informações oportunas e precisas são absolutamente cruciais, como finanças ou tecnologia, a capacidade de integrar e analisar dados rapidamente pode influenciar enormemente a concorrência a seu favor.

Um exemplo é como uma instituição financeira pode utilizar dados integrados para realizar avaliações de risco em tempo real e tomar decisões de investimento informadas.

Conformidade e relatórios aprimorados

À medida que as indústrias se tornam cada vez mais rigorosas em matéria de regulamentações e vigilância de dados, ter acesso a uma única fonte de verdade torna-se mais importante do que nunca. Através de plataformas de integração de dados, as empresas podem fornecer um conjunto de dados consistente e confiável, garantindo a conformidade e reduzindo o risco de questões jurídicas.

Deixando de lado a conformidade, em setores como finanças, saúde e manufatura, os dados integrados ajudam a mitigar riscos, evitando penalidades e danos à reputação.

Melhor qualidade de dados e análise

Mencionei dados precisos e consistentes em toda esta postagem, mas o que isso realmente significa e como realmente impacta os negócios?

Para uma análise de dados confiável e precisa, você precisa de dados consistentes em todas as torneiras da empresa. Com os dados compilados por meio de soluções de integração de dados, os analistas de dados podem fazer previsões precisas sobre coisas como a demanda e recomendar mudanças no design do produto e nas estratégias de marketing.

Com a exclusão dos silos de dados departamentais, você pode examinar vários fatores de forma geral, como o impacto comercial total das mudanças de produto e marketing, permitindo ver tendências que normalmente não são visíveis simplesmente observando os dados de lucros e perdas.

Escalabilidade e flexibilidade

Embora os benefícios financeiros sejam vitais para uma empresa, a capacidade de gerenciamento e a escalabilidade dos dados também o são. Naturalmente, as empresas pretendem crescer a cada ano que passa, e os serviços de integração de dados são cruciais para a gestão de dados durante a expansão.

As soluções de integração de dados permitem que as empresas escalem de forma eficiente e eficaz, sem a necessidade de se preocupar em lidar com quantidades crescentes de dados e sem comprometer o desempenho e a precisão. Além disso, os dados integrados oferecem flexibilidade ao alterar as necessidades dos negócios e as condições do mercado.

Por exemplo, uma empresa ou negócio que pretenda expandir-se para novas regiões de mercado pode beneficiar de dados integrados de diferentes regiões para obter uma compreensão abrangente das preferências e comportamentos dos clientes locais.

Nos ecossistemas de dados modernos de hoje, plataformas unificadas de análise de dados e plataformas de armazenamento de dados baseadas em nuvem tornaram-se essenciais. Se você está procurando ferramentas de integração de dados, seria benéfico explorar nosso comparação de Databricks e Snowflake.

Como funcionam as soluções de integração de dados?

Simplificando, a integração de dados é dividida em três etapas gerais: extrair, carregar, e transformar. A ordem das duas últimas etapas difere com base na abordagem e método de integração de dados, sendo os dois métodos predominantes ELT (extrair, carregar, transformar) e ETL (extrair, transformar, carregar).

Integração de dados ETL

ETL tem sido o método preferido para integração de dados há anos. Primeiro, os dados são extraídos de múltiplas fontes. Em seguida, ele é limpo, padronizado e transformado em um formato consistente em uma área de preparação separada. Finalmente, os dados transformados são carregados no sistema de destino, como um data warehouse.

Este método oferece alta qualidade e consistência de dados, tornando-o ideal para tarefas como relatórios financeiros e conformidade regulatória. Porém, o ETL pode ser lento, principalmente com grandes volumes de dados, pois as transformações ocorrem antes do carregamento, exigindo recursos computacionais significativos. Dito isto, as ferramentas automatizadas de ETL podem ajudar a agilizar esse processo, reduzindo o esforço manual e acelerando a integração de dados.

Integração de dados ELT

ELT é uma técnica de integração de dados mais recente que altera a sequência de operações em comparação com ETL. No ELT, a extração de dados é a primeira etapa, seguida pelo carregamento dos dados diretamente no sistema de destino, sem transformação prévia.

As transformações ocorrem dentro do sistema alvo, aproveitando seu poder computacional. Essa abordagem aproveita o desempenho e a escalabilidade dos sistemas modernos de armazenamento de dados, permitindo um processamento de dados mais rápido e um gerenciamento de dados mais flexível.

O ELT é particularmente adequado para projetos de big data e processamento em tempo real, onde a velocidade e a escalabilidade são críticas. No entanto, o carregamento de dados não transformados pode levar a inconsistências se não for gerenciado adequadamente durante a transformação. Além disso, o ELT requer uma infraestrutura robusta de armazenamento de dados para lidar com as transformações de forma eficiente.

Procedimento de integração de dados

Vamos explorar os principais procedimentos envolvidos na integração de dados. Compreender esses processos é crucial para melhor reconhecer suas necessidades e escolher a ferramenta de integração de dados mais adequada para sua equipe.

1. Identificando fontes de dados

A primeira etapa em qualquer processo de integração de dados é descobrir de onde vêm seus dados e se eles são relevantes. Você precisará considerar o tipo de dados que eles contêm, pois os dados podem vir de uma grande variedade de fontes, desde as típicas, como bancos de dados e planilhas, até sistemas de CRM (gerenciamento de relacionamento com o cliente) e plataformas de mídia social.

2. Extração de dados

Depois de identificar suas fontes, você precisará extrair os dados. Para fazer isso, você precisará de ferramentas ou processos de extração de dados. Essas ferramentas e processos podem envolver inteligência artificial e algoritmos de aprendizado de máquina, bem como consulta de bancos de dados, extração de arquivos de locais remotos e recuperação de dados por meio de APIs.

3. Mapeamento de dados

Os dados vêm em diferentes formas e tamanhos; isto é, eles usam códigos, estruturas e terminologias diferentes. Para entender exatamente como esses dados interagem entre si, você precisará criar um esquema de mapeamento, que defina como os dados de fontes diferentes correspondem e se relacionam entre si.

4. Validação de dados e melhoria da qualidade

Erros e inconsistências são constantes, não importa o que você faça, e podem custar muito caro se os dados não forem devidamente verificados. De duplicatas e valores ausentes a imprecisões, você precisará de uma estrutura robusta de gerenciamento de qualidade de dados para remover e corrigir esses erros, de modo que você obtenha dados confiáveis ​​e precisos.

5. Transformação de dados

Depois de mapear seus dados e validar sua qualidade e precisão, você terá que transformá-los em um formato padronizado que seja consistente e atenda aos requisitos do sistema ou banco de dados de destino.

Para fazer isso, as organizações utilizam ferramentas especializadas de transformação de dados, pois a transformação manual de dados, independentemente do tamanho, pode ser bastante tediosa e pode levar a erros e equívocos. Este processo geralmente envolve a aplicação de junções e filtros de árvores, mesclagem de conjuntos de dados, normalização ou desnormalização de dados, etc.

6. Carregamento de dados

Quando você concluir todas as etapas anteriores, seus dados estarão prontos para serem carregados em um recurso central de armazenamento de dados, como um data warehouse, banco de dados ou qualquer outro destino desejado para análise posterior.

Hoje em dia, as organizações usam data warehouses ou data lakes baseados em nuvem porque oferecem desempenho, flexibilidade e escalabilidade ilimitados. Para esse fim, recomendamos nosso software de alto desempenho, otimizado para CPU e escalável nuvem VPS a um preço acessível. Também oferecemos aplicativos de um clique para bancos de dados como Postgres, MySQL e Mongo.

Por último, o processo de carregamento real pode ser realizado através de carregamento em lote ou carregamento em tempo real. Isto depende dos requisitos, uma vez que o carregamento em lote custa menos e requer menos infraestrutura do que o carregamento em tempo real, enquanto o carregamento em tempo real oferece acesso imediato aos dados e tempos de resposta rápidos.

7. Sincronização de dados

Agora que seus dados foram carregados no local de armazenamento de sua escolha, você precisará configurar um mecanismo de sincronização de dados. Esse mecanismo geralmente é configurado de duas formas: periódica ou em tempo real.

Assim como o carregamento em lote e o carregamento em tempo real, a sincronização periódica e em tempo real diferem principalmente em sensibilidade ao tempo, complexidade e custos. A sincronização periódica normalmente custa menos e requer infraestrutura mais simples, enquanto a sincronização em tempo real fornece precisão e capacidade de resposta imediatas dos dados.

8. Governança e segurança de dados

Em setores como finanças ou saúde, as empresas operam em um ambiente altamente regulamentado. Para cumprir estes regulamentos, é necessário implementar práticas de governação de dados.

Além disso, pode ser necessário configurar controles de acesso, criptografia e medidas de auditoria para proteger seus dados.

9. Gerenciamento de metadados

Um repositório de metadados permite documentar informações sobre seus dados integrados. Ao manter um repositório de metadados, você pode compreender e gerenciar seus dados integrados de forma mais eficaz.

Isso também melhora a descoberta e a usabilidade dos dados integrados, para que os usuários possam compreender melhor o contexto, a origem e o significado dos dados. Seu repositório de metadados deve incluir detalhes sobre sua origem, processos de transformação e regras de negócios.

10. Acesso e análise de dados

Com isso, seus dados agora estão corretamente integrados e prontos para consumo. Neste ponto, seus dados já podem ser acessados ​​e analisados. Isso normalmente é feito usando várias ferramentas, como software de BI, ferramentas de relatórios e plataformas analíticas.

Depois de analisar os dados integrados, você receberá insights que podem ser usados ​​para diversos fins, como compreender o comportamento do cliente, otimizar operações e fazer escolhas estratégicas.

Melhores soluções e serviços de integração de dados

À medida que o mercado de serviços e ferramentas de dados baseados em nuvem cresce, a escolha de uma solução de integração de dados pode se tornar uma dor de cabeça. É por isso que experimentei e testei as ferramentas de integração de dados mais prevalentes no mercado para fazer esta lista.

1. Microsoft Azure Data Factory – Melhor para integração de dados híbridos

Se você já usa o Microsoft Azure para suas necessidades de serviço em nuvem, isso é óbvio. O Azure Data Factory é uma solução de integração de dados e ETL baseada em nuvem projetada para criar fluxos de trabalho de dados poderosos.

Prós:

• Interface amigável com interface de arrastar e soltar para criar e modificar pipelines de integração de dados.
• Integração híbrida que oferece suporte à movimentação e transformação de dados entre diversos ambientes locais e em nuvem.
• Integração integrada com outros serviços do Azure.

Contras:

• Conectores e flexibilidade limitados de terceiros.
• Requer profundo conhecimento técnico.
• O preço baseado no uso pode levar a custos mais elevados.

2. Informatica Cloud – Melhor para Qualidade e Governança de Dados

O Informatica Cloud oferece ferramentas abrangentes para criação de perfil, limpeza e validação de dados. Oferece mais de 50.000 conectores, proporcionando amplos recursos de integração com bancos de dados locais, aplicativos em nuvem e plataformas de big data.

No entanto, você deve saber que a Informatica tem uma curva de aprendizado acentuada e normalmente custa mais do que algumas outras ferramentas.

Prós:

• Extensas ferramentas de qualidade de dados
• Ampla gama de integrações
• Interface amigável

Contras:

• Curva de aprendizado íngreme
• Preço caro
• Complexo para configurar e gerenciar

3. Oracle Data Integrator – Melhor para ETL otimizado

Semelhante ao Azure, se você já usa os serviços da Oracle, o integrador de dados da Oracle é uma excelente escolha. O Oracle Data Integrator oferece módulos de conhecimento pré-construídos para tarefas simplificadas de integração de dados e integração de dados em tempo real por meio de técnicas de Change Data Capture (CDC).

Prós:

• Integração de dados em tempo real via CDC
• Integração do ecossistema Oracle
• Difícil para iniciantes
• Conectividade limitada de terceiros

Contras:

 

4. Fivetran – Melhor para integração de dados ELT

Especializada em integração automatizada de dados, Fivetran oferece integração e manutenção de dados consistentes e precisas no data warehouse de sua escolha. Isso significa que você não precisará configurar pipelines de dados manualmente, pois Fivetran garante precisão de alta fidelidade e confiabilidade na transferência de dados.

Prós:

• Replicação automática de dados
• Transferência de dados de alta fidelidade
• Baseado em nuvem e escalável

Contras:

• Personalização limitada
• Dependência de serviços em nuvem
• Modelo de preços ambíguo

5. Pentaho Data Integration – Melhor ferramenta de integração de dados de código aberto

Pentaho Data Integration é uma ferramenta flexível e de código aberto conhecida por seus robustos recursos de integração de dados. Ele oferece suporte a uma ampla variedade de bancos de dados, como MySQL, Oracle, PostgreSQL e plataformas de big data, como Hadoop e faísca.

Pentaho também possui uma comunidade ativa e dedicada e extensos plugins, tornando-o altamente personalizável. No entanto, tenha em mente que trabalhar com o Pentaho requer algum grau de conhecimento técnico.

Prós:

• Versão gratuita e de código aberto
• Flexível e personalizável
• Integração Abrangente

Contras:

• Requer conhecimento técnico
• Baixo desempenho com grandes conjuntos de dados
• Curva de aprendizado íngreme

Integração de dados – essencial para qualquer empresa em crescimento

A integração de dados é uma parte fundamental de muitas empresas e organizações atualmente. Com tantos benefícios, não utilizar soluções de integração de dados é um sinal de atraso. Na verdade, não há motivo para uma organização ou empresa evitar o uso de ferramentas de integração de dados, especialmente se você tiver muitos dados de várias fontes.

Além disso, existe um mercado crescente para soluções de integração de dados, cada uma oferecendo funcionalidades únicas a vários preços, desde soluções básicas a preços baixos e acessíveis até ferramentas extensas de nível empresarial a preços mais elevados.

Perguntas frequentes

O que é integração de dados?

A integração de dados é a extração e unificação de dados de várias fontes diferentes. As informações brutas são extraídas e formatadas em um formato padrão de big data, que é então analisado para obter insights e, posteriormente, desenvolver estratégias baseadas na análise e nos insights.

Quais são os benefícios das soluções de integração de dados?

As soluções de integração de dados permitem uma melhor tomada de decisões, fornecendo uma visão abrangente das operações, levando a decisões mais informadas e maior eficiência.

Também contribui para experiências superiores do cliente, unificando os dados do cliente e as interações personalizadas. Além disso, as ferramentas de integração de dados oferecem uma vantagem competitiva ao fornecer insights sobre as tendências do mercado e o comportamento do cliente.

Além disso, melhora a conformidade e os relatórios, ao mesmo tempo que melhora a qualidade e a análise dos dados. Por último, a escalabilidade e a flexibilidade dos dados integrados permitem às empresas gerir e utilizar eficazmente os seus recursos de dados para obter sucesso a longo prazo.

Quais soluções de integração de dados são as melhores?

O Microsoft Azure Data Factory oferece uma interface amigável com recurso de arrastar e soltar, integração híbrida que suporta movimentação e transformação de dados entre diversos ambientes locais e em nuvem e integração integrada com outros serviços do Azure.

A Informatica Cloud oferece amplas ferramentas de qualidade de dados, uma ampla variedade de integrações e uma interface amigável. Oracle Data Integrator é especializado em integração de dados em tempo real via CDC e oferece integração ao ecossistema Oracle.

Fivetran se destaca pela replicação automática de dados, transferência de dados de alta fidelidade e por ser baseado em nuvem e escalável. Por último, Pentaho Data Integration é conhecido por sua versão gratuita e de código aberto, flexibilidade e capacidade de personalização, bem como recursos de integração abrangentes.