Conheça todos os processos de integração de dados

Com o aumento do uso da tecnologia, os negócios passaram a gerar um volume ampliado de informações. Para que se tornem realmente úteis, é preciso que se comuniquem, haja interação entre os dados, de modo que seja possível encontrar padrões e tendências. Por isso, os processos de integração de dados mostram-se essenciais.

Eles têm a função de reunir informações de fontes diferentes e garantir um bom fluxo entre elas. E será ainda mais fácil conquistar bons resultados com o uso apropriado da tecnologia, de sorte a aumentar a inteligência de negócios.

Na sequência, descubra quais são os processos de integração de dados mais utilizados atualmente!

A exportação e importação de dados é uma etapa básica

O modelo simples e que ajudou no desenvolvimento da tecnologia envolve a exportação e importação de dados. Basicamente, consiste em salvar os arquivos de um sistema e fazer o upload das informações em outro.

Normalmente, é uma técnica manual e que se tornou inviável para ambientes com dezenas ou centenas de aplicações. No entanto, ainda é útil para integrações simples

A virtualização está entre os processos de integração de dados

A virtualização consiste em criar uma "camada" digital com informações agregadas de diversos pontos. É como se fosse possível criar uma "plataforma" para reunir os elementos em um lugar.

Seu principal impacto é, naturalmente, a centralização. Além disso, é quase em tempo real, mas pode deixar a desejar na padronização. Por isso, precisa ser muito bem planejada.

A extração, transformação e carregamento (ETL) automatiza as etapas

Ao falar nos processos de integração de dados, a versão conhecida como extração, transformação e carregamento (ETL) está entre as mais relevantes. Ela é uma espécie de alternativa automatizada da migração, replicação ou exportação/importação.

O procedimento ocorre como o nome sugere: primeiro, os dados desejados são extraídos de uma base. Depois, são transformados em um formato adequado e carregados no sistema de interesse. A diferença é que utiliza programação e é feito automaticamente.

O Data Warehousing melhora as análises de dados

O processo de Data Warehousing também é essencial e está entre os mais importantes. Ele está relacionado à análise de dados e agrega versões estruturadas de várias fontes. Então, tudo pode ser analisado e dá origem a relatórios ou recursos de visualização, por exemplo.

Funciona como uma entidade independente do sistema, ou seja, como um armazém. É uma excelente alternativa porque não apenas traz acesso rápido, como garante maior inteligência de negócios.

O Data Lake armazena informações no estado bruto

Como o próprio nome já sugere, o Data Lake atua como uma "fonte" de dados para o Big Data. Ele envolve tanto informações estruturadas, como as que não estão estruturadas. Difere-se do Data Warehousing porque armazena dados até em seu estado bruto. Com isso, torna-se viável em diversas situações.

Ele funciona como um complemento para os outros esforços de integração, além de gerar análises específicas. Como consequência, faz com que várias plataformas possam convergir, sem prejudicar o custo-benefício.

Se quiser explorar ainda mais o assunto, veja tudo o que é preciso saber sobre Data Integration!