Atualmente, as empresas recolhem dados de inúmeras fontes – interações com clientes, registos de vendas, análise de sítios Web, redes sociais, aplicações na nuvem e dispositivos IoT. No entanto, quando estes dados estão espalhados por diferentes sistemas, cria-se um desafio: como é que junta tudo para obter uma imagem completa? Sem integração, as empresas correm o risco de tomar decisões com base em dados incompletos ou inconsistentes.
A integração de dados resolve este problema combinando várias fontes de dados num sistema unificado, permitindo melhores conhecimentos, maior eficiência e uma tomada de decisões mais inteligente. Mas a integração de dados não é tão simples como copiar e colar. Requer planeamento, as ferramentas certas e uma gestão contínua.
Este guia explica o que é a integração de dados, porque é importante, como a fazer passo a passo e os melhores métodos a utilizar.
Índice
O que é a integração de dados?
A integração de dados é o processo de combinar dados de diferentes fontes num formato único e utilizável. Este processo envolve a extração de dados, a sua transformação numa estrutura consistente e o seu carregamento num repositório central, como um armazém de dados ou um lago de dados.
Sem integração, as empresas operam em silos de dados –sistemas isoladosque armazenam dados separadamente. Por exemplo:
- Os dados dos empregados e do processamento de salários estão dispersos pelos sistemas HCM e de processamento de salários
- Os dados dos clientes podem estar num sistema CRM.
- As transacções de vendas podem ser armazenadas numa base de dados de comércio eletrónico.
- Os resultados das campanhas de marketing podem ser controlados numa plataforma de análise.
Se estas fontes de dados não estiverem ligadas, as equipas não conseguem obter uma imagem completa do comportamento do cliente ou do desempenho da empresa. A sua integração permite às empresas analisar tendências, identificar oportunidades e melhorar a tomada de decisões.
Integração de dados vs. combinação de dados vs. junção de dados
Existem diferentes abordagens à combinação de dados, e é importante compreender as diferenças:
- Integração de dados: Um processo estruturado que extrai, limpa e carrega dados para um sistema central. Normalmente, é gerido pelas TI.
- Combinação de dados: Combina dados não processados de várias fontes. Os utilizadores são responsáveis pela limpeza e formatação após a combinação.
- Junção de dados: Combina conjuntos de dados com campos sobrepostos (por exemplo, junção de dois relatórios de vendas de períodos de tempo diferentes). Frequentemente requer trabalho manual.
A integração de dados é a solução mais eficaz a longo prazo, porque garante a consistência, a exatidão e a acessibilidade dos dados em toda a organização.
Principais diferenças
Na tabela abaixo, podes ver as diferenças entre integração de dados, combinação e junção.
| Integração de dados | Combinação de dados | Junção de dados | |
|---|---|---|---|
| Combinaste várias fontes? | Sim | Sim | Sim |
| Limpa os dados antes da saída? | Sim | Não | Não |
| Necessita de uma limpeza após a saída? | Não | Sim | Sim |
| Recomenda que utilizes a mesma fonte? | Não | Não | Sim |
| ETL ou ELT | ETL | ETL | ETL |
Principais conclusões
- Avalia as fontes de dados com base nos teus objectivos. Embora nem sempre tenha controlo sobre a qualidade dos dados, tomar medidas proactivas pode simplificar o processo de integração.
- Automatiza sempre que possível. Quando se trata de extracções de dados frequentes, a utilização de ferramentas e scripts de automatização pode melhorar significativamente a eficiência e a precisão.
- Escolhe o método de integração correto. Avalia todos os factores-chave, incluindo fontes de dados, capacidades de hardware e volume de dados, para determinar a melhor abordagem para a sua organização.
- Melhora continuamente os fluxos de trabalho e as normas. A integração eficaz de dados é um processo contínuo que requer otimização e aperfeiçoamento regulares.
Principais benefícios da integração de dados de várias fontes
A integração de dados de várias fontes oferece vantagens significativas para as empresas, melhorando a tomada de decisões, a eficiência e a colaboração. Eis os principais benefícios:
- Toma melhores decisões: Uma visão unificada dos dados elimina as suposições, fornecendo às empresas informações claras e acionáveis para uma tomada de decisões mais estratégica.
- Melhoria da perceção do cliente: Ao integrar os dados dos clientes de vários pontos de contacto, as empresas obtêm uma visão de 360 graus do comportamento, preferências e necessidades dos clientes.
- Eficiência operacional: A automatização da recolha e consolidação de dados reduz o trabalho manual, simplificando os processos e eliminando os estrangulamentos no acesso e partilha de dados.
- Aumenta a exatidão dos dados: A verificação cruzada de informações de várias fontes ajuda a reduzir erros, inconsistências e discrepâncias, conduzindo a dados mais fiáveis e dignos de confiança.
- Melhora a colaboração: Quando todas as pessoas têm acesso aos mesmos dados actualizados, elimina a confusão, promove um melhor trabalho de equipa e alinha estratégias entre departamentos.
- Poupança de tempo: A consolidação de dados num único repositório elimina a necessidade de recolha, transferência e reconciliação manual de dados, permitindo que os funcionários se concentrem em tarefas de maior valor.
- Reduz os erros humanos: A automatização minimiza a intervenção humana, reduzindo o risco de erros como a duplicação de entradas de dados, cálculos incorrectos ou registos em falta.
- Poupança de custos: A identificação de ineficiências e redundâncias através de dados integrados ajuda as empresas a reduzir os custos operacionais e a otimizar a atribuição de recursos.
- Escalabilidade: À medida que as empresas crescem, o volume e a variedade de fontes de dados aumentam. As soluções modernas de integração de dados podem lidar com este crescimento, assegurando que não é necessário reformular completamente a sua infraestrutura.
- Percepções em tempo real: Os dados integrados permitem às empresas aceder a informações actualizadas e responder rapidamente às alterações do mercado, às exigências dos clientes e aos desafios operacionais.
- Dados unificados: Uma visão única e consolidada dos dados garante um melhor alinhamento entre os departamentos, reduzindo o desperdício de recursos e tornando a análise mais eficiente.
- Análise preditiva melhorada: Com fontes de dados mais integradas, as empresas podem melhorar os seus modelos de previsão, análise de tendências e aprendizagem automática, impulsionando a inovação e o crescimento estratégico.
Ao integrar os dados de forma eficaz, as empresas podem melhorar a eficiência, a colaboração e a tomada de decisões com base em dados, reduzindo simultaneamente os erros e os custos.
Desafios na integração de dados
A integração de dados de várias fontes apresenta vários desafios que as empresas têm de enfrentar para garantir a exatidão, a eficiência e a conformidade. Apresentamos de seguida os obstáculos mais comuns e o seu impacto:
1. Problemas de compatibilidade de dados:
Diferentes sistemas armazenam dados em vários formatos Estruturados, semi-estruturados ou não estruturados, tornando a integração complexa. Os dados também podem ter definições, taxonomias e nomenclaturas diferentes, exigindo um processo de transformação de dados para os limpar e normalizar antes de serem utilizados. Sem processos sistemáticos, esta etapa pode ser demorada e propensa a erros.
2. Silos de dados:
Departamentos como vendas, marketing, finanças, salários e RH trabalham frequentemente com dados separados para as suas próprias necessidades. Isto conduz a informação fragmentada, exigindo pedidos manuais de acesso. Mesmo quando o acesso é concedido, as diferenças de formatos e definições podem criar obstáculos adicionais à obtenção de uma visão unificada dos dados.
3. Problemas de qualidade dos dados:
Os dados duplicados, inconsistentes, desactualizados ou em falta podem afetar a tomada de decisões e conduzir a percepções erradas. Para garantir dados fiáveis e de alta qualidade, as empresas devem estabelecer normas de gestão de dados que abranjam a exatidão, a integridade e a frequência de atualização. A manutenção de dados limpos e validados requer uma combinação de infra-estruturas de TI, fluxos de trabalho automatizados e responsabilidade do utilizador.
4. Restrições de escalabilidade:
À medida que as empresas se expandem, os volumes e as fontes de dados aumentam. Sem um sistema de integração eficiente e flexível, o desempenho pode abrandar, conduzindo a estrangulamentos no processamento e na análise. As soluções de integração escaláveis devem lidar com cargas de dados crescentes, novos tipos de dados e necessidades comerciais em evolução, sem exigir uma reconfiguração constante ou revisões da infraestrutura.
5. Sistemas antigos
Muitas empresas ainda dependem de tecnologias e bases de dados mais antigas que não foram concebidas para métodos de integração modernos. Estes sistemas antigos carecem frequentemente de APIs ou de funcionalidades de exportação normalizadas, o que dificulta a extração e a integração dos seus dados. No entanto, podem conter dados históricos valiosos que devem ser cuidadosamente avaliados e incorporados na estratégia de integração.
6. Riscos de segurança e conformidade:
O tratamento de dados sensíveis de clientes e empresas implica responsabilidades legais. As empresas devem garantir que os processos de integração de dados estejam em conformidade com regulamentos como o GDPR, CCPA ou padrões de segurança específicos do setor. A implementação de controlos de acesso, encriptação e auditorias regulares é essencial para evitar violações, acesso não autorizado e violações de conformidade.
7. Dados não optimizados:
Os dados brutos de várias fontes são frequentemente incompletos, inconsistentes ou ineficientemente estruturados. Antes da análise, devem ser optimizados para reduzir o tempo de processamento e melhorar o desempenho da consulta. Técnicas como a normalização, agregação e indexação de dados ou a utilização de middleware de integração podem ajudar a simplificar os dados para uma análise mais rápida e económica.
A resolução proactiva destes desafios garante que as empresas podem tirar partido dos dados integrados de forma eficaz, melhorando a tomada de decisões, a eficiência operacional e a estratégia global de dados.
Como integrar dados de várias fontes? | 6 passos
Integrar dados de várias fontes não é apenas uma tarefa técnica. Requer um planeamento cuidadoso, colaboração e a infraestrutura certa. Antes de começar, as empresas têm de garantir que dispõem da tecnologia necessária, de objectivos claros e do apoio das partes interessadas. Quanto à tecnologia, tens duas opções. Constrói você mesmo a integração ou opta por um software de integração que a permita.
Os principais intervenientes, incluindo as equipas de TI, terceiros ou software, utilizadores empresariais e executivos, têm de alinhar os objectivos, os formatos de dados e os processos de integração. Sem a adesão de toda a organização, os esforços podem tornar-se fragmentados ou ineficazes. Além disso, a análise dos sistemas de dados existentes é essencial para identificar potenciais desafios, tais como formatos inconsistentes ou dados em silos, que podem afetar o sucesso da integração.
Assim que tiveres determinado tudo isto, informado toda a gente e obtido o apoio necessário, podes começar a trabalhar nos passos para integrar dados de diferentes fontes. Segue-se a descrição das etapas:
Passo 1: Define os teus objectivos
Antes de integrar dados de várias fontes, é essencial definir objectivos claros. Começa por determinar a razão pela qual a integração de dados é necessária. Quer seja para melhorar a tomada de decisões, melhorar a perceção dos clientes, simplificar as operações ou aumentar a precisão dos dados.
Identifica se a integração irá beneficiar um departamento específico ou apoiar uma estratégia empresarial mais ampla. Definir indicadores-chave de desempenho (KPIs) ajudará a medir o sucesso e a garantir que os esforços estão alinhados com os objectivos empresariais. Um objetivo bem definido permite que as organizações desenvolvam uma estratégia de integração de dados orientada, eficiente e eficaz.
- Identifica os objectivos comerciais: Determina os resultados específicos que pretende alcançar, tais como a automatização, maior conformidade e precisão, ou a racionalização dos seus sistemas de RH e de processamento de salários.
- Define métricas: Define KPIs para medir o sucesso dos seus esforços de integração de dados e acompanhar o progresso ao longo do tempo.
Passo 2: Escolher o software de integração correto, subcontratar ou construir internamente
Ao implementar a integração de dados, as empresas têm de decidir se querem utilizar uma plataforma de integração, criar uma solução personalizada ou subcontratar o processo. A escolha da ferramenta ETL/ELT correta depende de factores como os conectores suportados, as capacidades de automatização, a escalabilidade e o custo. As plataformas baseadas na nuvem oferecem flexibilidade, enquanto as ferramentas de código aberto oferecem personalização, mas exigem conhecimentos técnicos.
Para as empresas que não dispõem de conhecimentos internos, a subcontratação da integração de dados a um fornecedor externo pode ser uma opção rentável. Os serviços de integração de dados geridos tratam de tudo, desde a extração à transformação, garantindo uma integração perfeita sem a necessidade de desenvolvimento interno.
Em alternativa, as empresas com equipas técnicas fortes podem criar os seus próprios pipelines de integração personalizados utilizando linguagens de programação como Python ou Java e ferramentas como Apache NiFi ou Airflow. Esta abordagem oferece controlo e personalização totais, mas requer um tempo de desenvolvimento significativo, manutenção e suporte contínuo para garantir a escalabilidade e a segurança.
Etapa 3: Identificar, avaliar e preparar as tuas fontes de dados
Antes de integrar os dados, é necessário determinar quais as fontes a utilizar e compreender a sua estrutura, qualidade e relevância para os seus objectivos comerciais.
1. Lista as tuas fontes de dados
Identifica todos os sistemas, aplicações e plataformas que armazenam os teus dados. Estes podem incluir:
- Sistemas HCM: As plataformas de gestão do capital humano (HCM) gerem os registos dos empregados, o recrutamento, as avaliações de desempenho e a análise da força de trabalho.
- Sistemas de processamento de salários: O software de processamento de salários processa os salários dos empregados, as deduções fiscais, os benefícios e os relatórios de conformidade.
- Sistemas CRM: As plataformas de gestão da relação com o cliente acompanham as interações com os clientes, as vendas e os pedidos de apoio.
- Sistemas ERP: O software de planeamento de recursos empresariais armazena dados financeiros, de inventário e operacionais.
- Bases de dados relacionais: Bases de dados estruturadas com configurações tabulares de linhas/colunas (por exemplo, MySQL, PostgreSQL).
- Ficheiros simples: Ficheiros autónomos baseados em texto, como CSV e folhas de cálculo do Excel.
- APIs: Interfaces que permitem a troca de dados em tempo real entre sistemas de RH e de processamento de salários.
- Fontes baseadas na nuvem: Conjuntos de dados governamentais, de investigação ou empresariais armazenados em ambientes de nuvem.
- Análise da Web e das redes sociais: Insights do Google Analytics, Facebook, Twitter e outras plataformas.
- Dispositivos IoT: Sensores, aparelhos inteligentes e máquinas industriais que recolhem dados em tempo real.
2. Avalia a qualidade dos dados
Nem todos os dados estão prontos para integração. Avalia cada fonte para garantir que cumpre as normas de qualidade:
- Verificação de dados em falta: Identifica os registos com informação incompleta.
- Remove duplicados: Assegura que os dados não se repetem nas fontes.
- Verifica a consistência: Normaliza as convenções de nomenclatura, os formatos de data e as unidades de medida.
3. Compreende os formatos de dados
Diferentes fontes de dados armazenam dados em vários formatos. Conhecer estas diferenças ajudará a determinar a forma de as processar e integrar:
- Dados estruturados: Dados organizados armazenados em bases de dados relacionais (por exemplo, SQL).
- Dados semi-estruturados: Formatos de dados como JSON e XML, normalmente utilizados em aplicações Web.
- Dados não estruturados: Dados de forma livre, como e-mails, PDFs ou ficheiros multimédia.
4. Alinha os dados com os objectivos comerciais
Nem todas as fontes de dados precisam de ser integradas. Seleciona as que são mais relevantes para os teus objectivos. Por exemplo:
Erros de cálculo dos salários
- Se o teu objetivo é melhorar a retenção de clientes, a integração do CRM e dos dados dos pedidos de assistência pode ajudar a analisar o comportamento dos clientes.
- Se quiseres otimizar as campanhas de marketing, a ligação da análise das redes sociais aos dados de vendas pode fornecer melhores informações.
Ao selecionar, avaliar e preparar cuidadosamente as suas fontes de dados, cria uma base sólida para uma integração de dados bem sucedida.
Passo 4: Escolhe um método de integração de dados
O método que escolheres para integrar os teus dados irá moldar toda a tua infraestrutura de TI e afetar a eficiência com que a tua empresa pode aceder e analisar a informação. A seleção da abordagem correta depende dos seus objectivos comerciais, do volume de dados e dos recursos técnicos. Também é necessário considerar se são necessárias actualizações de dados em tempo real ou se são suficientes actualizações periódicas.
Métodos comuns de integração de dados:
1. ETL (Extrair, Transformar, Carregar):
Extrai dados de várias fontes, transforma-os num formato consistente e, em seguida, carrega-os para um repositório central (como um armazém de dados). O ETL funciona melhor quando os dados precisam de ser limpos e normalizados antes da análise. É comum para dados estruturados.
2. ELT (Extrair, carregar, transformar)
Extrai dados e carrega-os antes da transformação. Esta abordagem é ideal para ambientes de grandes volumes de dados em que os dados em bruto são armazenados num armazém de dados na nuvem e transformados conforme necessário.
3. Inverte a ETL:
Trabalha na direção oposta à ETL tradicional. Em vez de puxar dados para um armazém, extrai dados do armazém e carrega-os para sistemas operacionais, como ferramentas de CRM ou aplicações SaaS.
4. Altera a captura de dados (CDC):
Em vez de recarregar conjuntos de dados inteiros, o CDC rastreia e actualiza apenas os registos alterados em tempo real, reduzindo a utilização de recursos e mantendo os dados sincronizados entre sistemas.
5. Replicação de dados:
Cria cópias de dados de um sistema para outro, garantindo que os utilizadores têm acesso à versão mais recente. Este método é útil quando várias equipas necessitam de aceder aos mesmos dados sem afetar a fonte original.
6. Virtualização de dados:
Ao contrário da integração tradicional, este método não move ou copia dados. Em vez disso, fornece uma visão virtual em tempo real dos dados de várias fontes, permitindo que as empresas acedam às informações sem as transferir fisicamente.
7. Integração de dados em fluxo contínuo (SDI):
Uma versão em tempo real do ELT que processa continuamente os fluxos de dados de entrada, garantindo actualizações imediatas num repositório de dados. É ideal para empresas que necessitam de informações instantâneas, como aplicações de comércio financeiro ou IoT.
8. Integração baseada em API:
Usa interfaces de programação de aplicativos (APIs) para permitir que diferentes sistemas se comuniquem e troquem dados em tempo real. Este método é altamente flexível e suporta uma integração perfeita entre aplicações na nuvem, plataformas SaaS e sistemas internos.
9. Federação de dados:
Fornece uma camada de integração virtual que permite aos utilizadores consultar várias fontes de dados como se estivessem num único sistema. Ao contrário da integração tradicional, os dados permanecem na sua localização original, reduzindo o movimento e a duplicação de dados.
10. Processamento em lote:
Recolhe e processa dados em grandes grupos (lotes) em intervalos programados. Isto é útil para o processamento de salários, relatórios financeiros e outras aplicações que não sejam em tempo real, em que as actualizações periódicas são suficientes.
11. Integração manual:
Envolve a escrita de scripts personalizados ou código para lidar com a extração, transformação e carregamento de dados. Esta abordagem consome muito tempo e só é adequada para empresas com fontes limitadas ou necessidades específicas de personalização.
12. Integração de middleware:
Utiliza middleware (software que liga diferentes aplicações) para facilitar a troca de dados entre sistemas díspares. O middleware pode lidar com transformação, validação e roteamento de dados, o que o torna uma solução eficaz para grandes empresas com infra-estruturas de TI complexas. O middleware de integração como o BrynQ fornece as integrações e a escalabilidade de que precisas.
Principais requisitos da conformidade do cálculo das folhas de pagamento
- Escalabilidade: O método consegue lidar com o aumento do volume de dados à medida que a tua empresa cresce?
- Necessidades de processamento: Necessitas de actualizações em tempo real (CDC, SDI) ou de processamento em lote programado (ETL, ELT)?
- Flexibilidade: O método suportará vários formatos de dados e a evolução dos requisitos comerciais?
- Automatização: O software de integração oferece conectores pré-construídos e opções de baixo código para reduzir o esforço manual?
A seleção do método de integração correto garante um fluxo de dados eficiente, minimiza os erros e proporciona uma visão unificada das suas operações comerciais.
Etapa 5: Extrair e implementar a integração de dados
Uma vez identificadas e mapeadas as fontes de dados, o passo seguinte é extrair e integrar os dados de forma eficiente. Isto envolve a automatização da extração de dados, a transformação da informação bruta num formato normalizado e o seu carregamento num repositório central.
Automatiza a extração de dados
- Utiliza a ferramenta ETL (Extract, Transform, Load) ou ELT (Extract, Load, Transform) escolhida para extrair dados de fontes como sistemas HCM, sistemas de processamento de salários, bases de dados, APIs, aplicações na nuvem e dispositivos IoT.
- Define um calendário para extracções regulares para manter os dados actualizados quase em tempo real.
- Monitoriza os fluxos de dados para identificar e corrigir erros antes que estes afectem a análise.
Transforma e normaliza os dados
Antes de integrar os dados, estes devem ser limpos e estruturados para garantir a sua exatidão e coerência.
- Identifica campos comuns e diferenças entre conjuntos de dados (por exemplo, formatos de data, moeda, convenções de nomes).
- Utiliza ferramentas de transformação pré-construídas ou scripts personalizados para normalizar os formatos de dados.
- Aplica regras comerciais e verificações de validação para detetar valores duplicados, em falta ou incorrectos.
Carrega dados para um repositório central
Uma vez limpos, os dados devem ser armazenados num armazém de dados, num lago de dados ou noutro sistema estruturado para análise.
- Os processos ETL transformam os dados antes de os carregarem para o armazenamento, assegurando um formato estruturado e optimizado.
- Os processos ELT carregam primeiro os dados em bruto e depois transformam-nos dentro do armazém – útil para grandes volumes de dados e sistemas baseados na nuvem.
- Escolhe uma ferramenta que suporte a automatização, a escalabilidade e as actualizações em tempo real para simplificar o processo.
Ao implementar um plano de integração estruturado e automatizado, as organizações podem reduzir o esforço manual, melhorar a qualidade dos dados e criar uma base escalável para a análise e a tomada de decisões.
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Passo 6: Assegurar a qualidade e a governação dos dados
A integração de dados não é uma tarefa única. Requer monitorização, governação e controlo de qualidade contínuos para manter a precisão, a segurança e a conformidade. Dados de má qualidade podem levar a percepções incorrectas, enquanto uma governação fraca pode expor informações sensíveis a riscos de segurança.
1. Implementa a governação de dados
Estabelece políticas de governação para garantir a consistência, segurança e conformidade dos dados:
- Propriedade dos dados: Atribui funções de propriedade para garantir a responsabilidade pela exatidão e gestão dos dados.
- Controlos de acesso: Restringe o acesso a dados sensíveis com base em funções e requisitos de conformidade (por exemplo, GDPR, CCPA).
- Políticas padronizadas: Define e aplica a formatação de dados, a nomenclatura e as políticas de segurança em todas as fontes integradas.
2. Mantém a elevada qualidade dos dados
Os dados integrados devem ser completos, exactos, oportunos e normalizados. Dados de baixa qualidade aumentam o esforço necessário para a análise e podem levar a decisões comerciais incorrectas.
Para manter a qualidade dos dados:
- Perfil dos dados: Analisa regularmente as fontes de dados para avaliar a sua integridade, consistência e exatidão.
- Padronização de dados: Assegura que todos os dados seguem uma estrutura uniforme (por exemplo, datas, unidades de medida, convenções de nomes).
- Limpeza de dados: Remove duplicados, erros e registos desactualizados antes de os carregar no sistema.
- Correspondência de dados: Verifica os registos de diferentes fontes para fundir duplicados e resolver inconsistências.
- Validação de dados: Implementa verificações automáticas para garantir que os novos dados cumprem as normas de precisão predefinidas.
3. Monitoriza e actualiza continuamente as integrações
- Monitorização do desempenho: Acompanha os processos de integração para detetar erros ou estrangulamentos de desempenho.
- Verificações regulares da qualidade dos dados: Programa auditorias de rotina para verificar se os dados permanecem exactos e consistentes.
- Adapta-te às mudanças: Actualiza os fluxos de trabalho de integração à medida que surgem novas fontes de dados, formatos ou regulamentos de conformidade.
Ao estabelecer uma governação forte e monitorizar continuamente a qualidade dos dados, as empresas podem confiar nos seus dados integrados para a tomada de decisões, manter a segurança e garantir o sucesso a longo prazo.
Conclusão: O poder dos dados unificados
A integração de dados de várias fontes é essencial para as empresas que procuram tomar decisões informadas, melhorar a eficiência e obter uma vantagem competitiva. Embora o processo possa ser complexo, a utilização da estratégia e das ferramentas corretas simplifica-o significativamente.
Seguindo as melhores práticas, definindo objectivos, selecionando o método de integração correto e mantendo a qualidade dos dados. As organizações podem transformar dados brutos em informações significativas.
No mundo atual, orientado por dados, a integração não é apenas um desafio informático. É uma necessidade empresarial . As empresas que unificarem com êxito os seus dados estarão mais bem posicionadas para o crescimento, a inovação e o sucesso a longo prazo.
Os dois principais factores a considerar são:
- Recursos disponíveis: Compreende as ferramentas, a tecnologia e os conhecimentos de que dispõe para gerir a integração de dados.
- Objectivos comerciais: Identificar a forma como a integração de dados se alinha com a sua estratégia e se pode realisticamente aceder e utilizar as fontes de dados selecionadas.
Embora os métodos de integração possam variar em função das necessidades da empresa, algumas das melhores práticas universais incluem:
- Avalia a qualidade dos dados antes da integração.
- Alinhar os esforços de integração com os objectivos comerciais.
- Avalia a infraestrutura de TI e as restrições orçamentais.
- Identificar as equipas que mais beneficiarão.
- Planeia a escalabilidade futura e o crescimento dos dados.
Com as empresas a lidar com quantidades crescentes de dados diversos, a integração já não é opcional – é essencial. Sem ela, os dados permanecem isolados, dificultando a extração de informações significativas. Uma estratégia de integração bem executada garante uma melhor tomada de decisões, uma maior eficiência e uma vantagem competitiva.
- Se os dados forem sistematicamente limpos e transformados antes da integração, o processo é conhecido como integração de dados.
- Se os dados forem combinados sem limpeza prévia e necessitarem de ajustamentos posteriores, é designado por combinação de dados ou junção de dados.
