O futuro da integração de dados em 2022 e além

Métodos tradicionais, incluindo a criação manual de scripts, limpeza dos dados e, posteriormente, carregá-los em um data warehouse ou ETL (extrair-transformar-carregar) foram usados ​​para integrar dados de diferentes fontes. Esses métodos foram adotados na era das restrições de recursos e agora se tornaram muito demorados, caros e sujeitos a erros, diz Yash Mehta , especialista em IoT e big data science.

Uma enorme quantidade de tempo é necessária para limpar os dados porque a origem e o destino podem não usar os mesmos esquemas, formatos ou tipos. Portanto, esses métodos são caros e requerem mão de obra qualificada. O tamanho do mercado global de Integração de Dados Corporativos está previsto para atingir US $ 3843,4 milhões (€ 3312,03 milhões) em 2027, de US $ 2300,8 milhões (€ 1982,70 milhões) em 2020, a um CAGR de 7,1% durante 2021-2027.

Leia o relatório Global Enterprise Data Integration Market para entender os fatores que impulsionam o crescimento do mercado de integração de dados.

Introdução

Para explicar a integração de dados, é o processo de combinar dados de diferentes fontes e fornecer uma visão unificada dos dados combinados. Este processo permite manipular e manipular todos os seus dados em uma única interface e realizar análises (usando estatísticas). Com os novos sistemas de tecnologia centralizados disponíveis para os processos de negócios, as fontes e tipos de dados continuam crescendo e, portanto, torna-se cada vez mais importante entender os métodos e ferramentas de Integração de Dados, que auxiliam na manutenção da qualidade desses dados.

Importância da integração de dados

A integração de dados é radical quando uma organização possui informações variadas armazenadas em diferentes aplicativos.

Vamos discutir alguns dos problemas que a integração de dados ajuda a resolver:

• Silos de dados

Um silo de dados, como o nome sugere, é um repositório de dados isolados. Em termos de negócios, isso significa que as diferentes informações são controladas por uma unidade de negócios ou departamento específico e não estão disponíveis em toda a organização. As organizações também enfrentam esse problema se o software usado para armazenar informações for incompatível.

Torna-se um grande desafio para uma organização reunir as informações armazenadas em diferentes fontes e extrair inferências qualitativas delas.

• Análise lenta

Os analistas e líderes de dados dependem fortemente de dados confiáveis ​​para a tomada de decisões de hoje, e leva uma quantidade considerável de tempo para integrar e analisar esses dados confiáveis. Hoje, as empresas precisam de análise de dados em tempo real para perceber qualquer valor comercial. Portanto, é necessário um sistema confiável e desenvolvido para integrar os dados.

• Visão holística

Quando os dados são espalhados por diferentes plataformas, fontes ou aplicativos, é difícil ter uma visão holística deles. Por exemplo, os dados do cliente de uma organização de diferentes dispositivos ou aplicativos de CRM podem variar para lojas offline e online, mas a equipe de dados da organização deseja mapear esses dados com as informações do cliente e informações geográficas para fazer uma análise profunda para aumentar as vendas. A correlação dessas informações é importante e requer a integração de todas as plataformas de CRM, caso contrário, muito tempo e esforço serão necessários para integrar esses dados manualmente.

Métodos e ferramentas para integração de dados

A luta das empresas não é a falta de dados, mas o volume de dados e sua análise oportuna. O fluxo massivo de dados de vários aplicativos em nuvem para endpoints de IoT em organizações e setores torna muito difícil o trabalho de análise de dados em tempo hábil.

O processo de conexão e roteamento de dados de sistemas de origem para sistemas de destino é alcançado por meio de uma variedade de técnicas de integração de dados (métodos tradicionais ou modernos típicos).

• Métodos tradicionais

Os métodos tradicionais geralmente são agrupados e não fornecem aos analistas de dados a oportunidade de realizar análises de dados em tempo real.

• Métodos modernos

Os métodos modernos de integração de dados foram desenvolvidos para evoluir com a natureza ágil dos dados e se adaptar às necessidades em constante mudança da integração de dados. Algumas abordagens modernas de sucesso são ELT automatizado (extrair-carregar-transformar) e integração de dados baseada em nuvem.

• ELT basicamente muda a etapa de transformação para o final do pipeline de dados, onde você pode carregar os dados antes de transformá-los. Dessa forma, o data warehouse continua sendo uma única fonte de verdade. Assim, a integridade dos dados armazenados não foi comprometida durante a execução das transformações.

• Integração de dados baseada em nuvem ajuda as empresas a combinar seus dados de várias fontes (aplicativo em nuvem, bem como sistemas locais) para geralmente (mas nem sempre) um data warehouse baseado em nuvem. Essa integração de dados resulta em maior eficiência operacional e melhor comunicação interna para as empresas. Com mais empresas operando com uma combinação híbrida de soluções de software como serviço (SaaS) e aplicativos locais, os especialistas indicaram que mais de 90 por cento das empresas se inclinarão mais para a integração de dados baseada em nuvem. Essa integração permite a troca de dados e processos em tempo real. Os dados integrados podem então ser acessados ​​por vários dispositivos em uma rede ou via internet. Algumas plataformas comuns de integração de dados baseadas em nuvem são K2View Integração de dados, Informatica Cloud Data Integration, Amazon Redshift, Snowflake, etc.

Primeiros passos com integração de dados moderna

Com as abordagens modernas de integração de dados, o esforço manual de gerenciar e limpar os conjuntos de dados e, posteriormente, carregar os dados nos ambientes de data warehouse individuais se tornou obsoleto. Agora, você pode armazenar, transmitir e entregar os dados de que precisa, quando precisa, a partir de qualquer plataforma de integração de dados baseada em nuvem. Por exemplo, a integração de dados K2View é uma plataforma de integração de dados que gerencia dados de fontes distintas em qualquer tecnologia ou formato e modela os campos de dados para entidades de negócios (por exemplo, cliente, localização, dispositivo, produto). Em seguida, esses dados são inseridos em micro-bancos de dados. Posteriormente, outras etapas de processamento de dados como mascaramento de dados, transformação (usa um banco de dados na memória para realizar a transformação de dados em alta velocidade) e enriquecimento são realizadas. Finalmente, esses dados integrados são enviados para aplicativos de consumo.

Conclusão

No mundo da integração de dados, as abordagens modernas de integração de dados mantêm e oferecem muitos benefícios, desde a redução de custos de engenharia e enriquecimento de dados até a redução do tempo de insight e aumento da adaptabilidade às mudanças.

O autor é Yash Mehta, um especialista em ciência de Big Data e IoT.