É verdade que existem diferentes técnicas para executar com sucesso um projeto de integração de dados, mas como saber qual é a mais eficaz para a sua empresa?
No artigo anterior, discutimos sobre o que é integração de dados, os passos a seguir no processo e todas as vantagens que ela traz para as organizações. Hoje, vamos falar sobre as diferentes abordagens dentro da integração de dados e como escolher a melhor para o seu caso específico. Vai juntar-se a nós? Dentro do artigo!
Assim como em qualquer jornada, existem diferentes caminhos que podem levá-lo ao destino final. O mesmo se aplica à integração de dados; existem diferentes alternativas para realizar o projeto. Vamos dar uma olhada nelas:
Um dos problemas que as empresas enfrentam é a coleta de dados de diferentes fontes e formatos, pois posteriormente será necessário movê-los para um ou mais data warehouses. E é muito provável que o destino não seja o mesmo tipo de data warehouse que a fonte, já que muitas vezes o formato é diferente ou os dados precisam ser formatados e limpos antes de serem carregados no destino final. O processo ETL é precisamente responsável por isso. Suas iniciais vêm do inglês:
Extração (Extract)
Transformação (Transform)
Carga (Load)
Assim, um processo ETL é um pipeline e integração de dados usado para coletar dados de diferentes fontes e formatos. Primeiro, ele os extrai, em seguida, os transforma de acordo com as regras de negócios em um formato padronizado e, finalmente, os carrega em um sistema ou armazém de destino. Essa abordagem é perfeita para processamento de grandes volumes de dados e para processamento em lote.
É uma variante do anterior, onde o processo é levemente revertido. Esta abordagem também envolve a extração de dados de várias fontes e formatos; no entanto, em vez de serem transformados, eles são primeiro carregados no armazém de destino e, em seguida, muitas vezes são transformados usando ferramentas baseadas em SQL.
Esta abordagem envolve o uso de APIs. Mas o que são APIs exatamente? Bem, são Interfaces de Programação de Aplicativos que permitem que diferentes programas de software interajam entre si.
De forma simples, as APIs atuam como a linguagem que os aplicativos usam para se comunicar entre si. Essas regras permitem que diferentes softwares interajam, se conectem e troquem dados em tempo real. Dessa forma, as infraestruturas existentes são alavancadas, economizando tempo e recursos.
As APIs não são nada de novo; elas existem há anos. No entanto, com a evolução da tecnologia, Ciência de Dados e Inteligência Artificial, elas passaram por uma transformação. Inicialmente, eram apenas uma interface interna para comunicação entre aplicativos dentro da mesma empresa. Mas agora, elas servem como um meio para interconectar aplicativos e dados com terceiros.
Portanto, a APIficação é um modelo de negócio baseado em uma interface que permite que um aplicativo interaja com outro. Vamos pegar um exemplo para entender melhor: a Casa Inteligente da Samsung nos permite controlar eletrodomésticos e dispositivos por meio de um telefone celular. Desde a TV até a máquina de lavar, tudo pode ser interconectado. E isso é possível graças a uma API operando através da nuvem.
Agora que sabemos do que se trata, voltando ao tópico principal, a integração de dados baseada em API é frequentemente usada para aplicativos baseados em nuvem que buscam máxima eficiência e agilidade e pode ser mais eficiente do que o processamento em lote.
Esta abordagem envolve a criação de uma realidade virtual de dados em diferentes sistemas, sem movê-los ou consolidá-los fisicamente. A integração federada fornece acesso em tempo real aos dados em diferentes sistemas, mas cuidado, pode ser complexo de implementar e manter.
Esta técnica envolve a criação de uma camada virtual de dados que integra de várias fontes, fornecendo uma visão unificada.
A virtualização de dados consiste em criar uma arquitetura de gerenciamento de dados virtual que fica sobre os Datawarehouses tradicionais e acessa e integra dados de várias fontes, fornecendo uma visão unificada. Assim, gera acesso a uma única camada lógica de informações, facilitando sua compreensão e obtenção de insights valiosos. A virtualização de dados pode ser usada para integrar rapidamente sem a necessidade de consolidação física ou processos ETL.
Assim como em qualquer jornada, haverá um caminho mais adequado para você porque é mais curto, envolve menos riscos ou se adapta muito melhor às suas necessidades. Cada uma das abordagens que discutimos tem seus pontos fortes e fracos, dependendo das fontes de dados, do nível de integração necessário e dos objetivos comerciais. Você pode optar por usar uma ou várias, dependendo de suas necessidades ou recursos específicos, mas como saber qual é a melhor para você?
Escolher a melhor técnica dependerá de vários fatores, incluindo o volume e a complexidade dos dados, os objetivos comerciais, os recursos disponíveis e sua infraestrutura de TI. Aqui estão algumas etapas que podem ajudá-lo a determinar a melhor abordagem de integração de dados:
Identificar os requisitos da sua empresa: A primeira fase envolve identificar seus requisitos específicos de integração de dados e objetivos comerciais. Isso inclui identificar os diferentes tipos de fontes de dados, a frequência e velocidade necessárias para a integração de dados e o nível de qualidade e governança necessários.
Examinar a complexidade dos seus dados: Agora você precisará avaliar a complexidade e o volume dos dados que irá integrar. Aqui, você precisará considerar fatores como formatos de dados, modelos de dados, sua qualidade e segurança.
Avaliar os recursos disponíveis: É hora de avaliar os recursos que você tem disponíveis, incluindo infraestrutura de TI, ferramentas de integração de dados e pessoal qualificado.
Considerar o custo: A quarta etapa é examinar os custos de implementação e manutenção da abordagem de integração de dados, incluindo licenças de software, hardware e custos de pessoal.
Determinar a melhor abordagem: Com base nos fatores acima, é hora de avaliar as diferentes abordagens de integração de dados que discutimos anteriormente e determinar qual delas melhor atende às suas necessidades e objetivos específicos. Sua empresa também pode optar por usar uma combinação de diferentes abordagens para obter melhores resultados. Dica: é importante avaliar cuidadosamente as diferentes técnicas e considerar os custos e benefícios de cada uma antes de tomar uma decisão.
Em resumo, nesta emocionante aventura rumo à integração de dados, exploramos diferentes abordagens e técnicas que permitirão unificar e aproveitar suas informações com sucesso. E assim como em qualquer jornada, escolher o caminho certo é crucial para alcançar seus objetivos. Para fazer a escolha certa, você precisará identificar os requisitos da sua empresa, examinar a complexidade dos seus dados, avaliar os recursos à sua disposição e considerar os custos de implementação e manutenção da técnica que escolher.